Örnek Seçim Önyargısı

Örnek Seçim Yanlılığı Nedir?

Örnek seçim yanlılığı, istatistiksel analiz için rastgele olmayan verilerin seçilmesinden kaynaklanan bir tür yanlılıktır. Önyargı, belirli bir öznitelik nedeniyle verilerin bir alt kümesinin sistematik olarak hariç tutulduğu örnek seçim sürecindeki bir kusur nedeniyle mevcuttur. Alt kümenin hariç tutulması, testin istatistiksel önemini etkileyebilir ve istatistiksel modelin parametrelerinin tahminlerini saptırabilir.

Numune Seçimi Önyargısını Anlama

Hayatta kalma yanlılığı,. yaygın bir örnek seçim yanlılığı türüdür. Bu tür bir önyargı, seçim sürecinde belirli bir noktayı geçemeyen konuları görmezden gelir ve sadece "hayatta kalan" konulara odaklanır. Bu yanlış sonuçlara yol açabilir.

Örneğin, büyük bir hisse senedi grubu üzerinde bir yatırım stratejisini geriye dönük test ederken,. tüm örnekleme dönemi için verileri olan menkul kıymetleri aramak uygun olabilir. Stratejiyi 15 yıllık hisse senedi verilerine karşı test edecek olsaydık, 15 yıllık sürenin tamamı için eksiksiz bilgiye sahip hisse senetleri aramaya meyilli olabilirdik.

Bununla birlikte, alım satımı durduran veya kısa bir süre piyasadan ayrılan bir hisse senedini ortadan kaldırmak, veri örneğimizde bir önyargı girecektir. Yalnızca 15 yıllık süreyi kapsayan hisse senetlerini dahil ettiğimiz için, piyasada ayakta kalabilecek kadar iyi performans gösterdikleri için nihai sonuçlarımız hatalı olacaktır.

Numune Seçimi Önyargı Türleri

Hayatta kalma yanlılığına ek olarak, birkaç başka örnek seçim yanlılığı türü de vardır.

Reklam veya Ön Tarama Önyargısı

Bu, bir çalışmada katılımcıların ön taramadan geçirilme şekli yanlılığı ortaya çıkardığında ortaya çıkar. Örneğin, araştırmacıların katılımcılar için reklam vermek için kullandıkları dil, yalnızca belirli insan gruplarını gönüllü katılımdan caydırarak veya teşvik ederek çalışmaya yanlılık getirebilir.

Kendi Kendine Seçim Önyargısı

Gönüllü yanıt yanlılığı olarak da bilinen kendi kendini seçme yanlılığı, çalışma düzenleyicileri katılımcıların kendilerini seçmelerine veya katılmaya gönüllü olmalarına izin verdiğinde ortaya çıkar. Çalışmayı düzenleyenler, gönüllü olmaya karar verenlere kimin katılacağına ilişkin kontrolü bırakır. Bu, belirli özelliklere veya görüşlere sahip kişilerin bir araştırma için gönüllü olmasına ve dolayısıyla sonuçları çarpıtmasına neden olabilir.

Dışlama ve Gizli Kapsama Önyargısı

Dışlama yanlılığı, bir popülasyonun belirli üyeleri bir çalışmaya katılmaktan dışlandığında ortaya çıkar. Gizli çalışma yanlılığı, araştırmayı düzenleyenler, nüfusun bazı üyelerini yeterince temsil etmeyen bir araştırma oluşturduğunda ortaya çıkar.

Örnek Seçim Yanlılığı Örneği

Hedge fon performans endeksleri, hayatta kalma yanlılığına tabi olan örnek seçim yanlılığının bir örneğidir. Hayatta kalamayan hedge fonları, performanslarını endeks toplayıcılara raporlamayı bıraktığından, sonuçta ortaya çıkan endeksler doğal olarak kalan fonlara ve stratejilere eğilimlidir, dolayısıyla “hayatta kalır”. Bu, popüler yatırım fonu raporlama hizmetlerinde de bir sorun olabilir. Analistler bu önyargıları hesaba katmak için uyum sağlayabilirler ancak süreçte yeni önyargılar getirebilirler.

Gözlemci yanlılığı, araştırmacıların bir çalışmanın katılımcılarına kendi inançlarını veya beklentilerini yansıttıkları ve böylece çalışmanın sonuçlarını çarpıttığı zaman meydana gelir. Bu bazen, araştırmacıların öncelikle hipotezlerini destekleyen istatistiklere odaklandığı kiraz toplama ile bağlantılı olarak ortaya çıkar.

Özel Hususlar

Araştırmacılar ve çalışma organizatörleri, çalışmalarının sonuçlarının doğru, ilgili ve hatalı sonuçlara yol açabilecek herhangi bir önyargı içermemesini sağlama sorumluluğuna sahiptir. Bunu yapmanın bir yolu, çalışmayı rastgele örneklem seçim sürecini destekleyen bir yönteme dayalı olarak yapılandırmaktır.

Teoride, bu yeterince basit görünse de, gerçek şu ki, araştırmacının örnek seçim yanlılığını önleme çabalarında uyanık olması gerekecek. Ek olarak, çalışma düzenleyicisi, rastgele bir örneklem gerçekleştirmeyi zorlaştıran, kontrollerinin ötesinde kısıtlamalarla karşı karşıya kalabilir. Örneğin, proje için katılımcı eksikliği veya yetersiz finansman olabilir.

Araştırılan örneğin rastgele olduğundan emin olmak için araştırmacı , popülasyon içindeki çeşitli alt grupları tanımlamalıdır. Daha sonra, bu alt grupların çalışmada yeterince temsil edilip edilmediğini belirlemek için örneği analiz etmelidirler.

Bazı durumlarda araştırmacı, çalışmalarında belirli alt grupların ya fazla temsil edildiğini ya da yeterince temsil edilmediğini görebilir. Bu noktada araştırmacı önyargı düzeltme yöntemlerini uygulayabilir. Bir yöntem, yanlılığı istatistiksel olarak düzeltmek için yanlış temsil edilen alt gruplara ağırlıklar atamaktır. Bu ağırlıklı ortalama,. her bir alt grubun orantılı alaka düzeyini hesaba katar ve çalışma popülasyonunun gerçek demografisini daha doğru yansıtan sonuçlara yol açabilir.

Öne Çıkanlar

• Örnek seçim sürecindeki bir kusur nedeniyle, verilerin bir alt kümesi çalışmadan çıkarılır, bu nedenle testin istatistiksel önemini etkiler veya olumsuzlar.

• Hayatta kalma yanlılığı yanlış sonuçlara yol açabilir, çünkü yalnızca seçim sürecinde belirli bir noktayı geçen unsurlara, insanlara veya şeylere odaklanır, bunu yapmayanları görmezden gelir.

• Ön tarama yanlılığı, kendi kendini seçme yanlılığı, dışlama yanlılığı ve gözlemci yanlılığı dahil olmak üzere çeşitli örnek seçim yanlılığı türleri vardır.

• Örnek seçim yanlılığını düzeltmenin bir yolu, yanlılığı istatistiksel olarak düzeltmek için yanlış sunulan alt gruplara ağırlıklar atamaktır.

• Bir araştırma çalışmasında örnek seçim yanlılığı, istatistiksel analiz için rastgele olmayan veriler seçildiğinde ortaya çıkar.