التحيز الناقص: الشرح والأمثلة

التحيز الناقص هو التحيز الذي يحدث عندما لا يتم تمثيل بعض أفراد المجتمع بشكل كافٍ في العينة.

يحدث هذا النوع من التحيز غالبًا في أخذ عينات الراحة وأخذ عينات الاستجابة الطوعية ، حيث تقوم بجمع عينة يسهل الحصول عليها ولكنها غالبًا ما تخضع لتخفيض عدد بعض أفراد المجتمع.

لماذا يعتبر التحيز الناقص مشكلة؟

يعد التحيز الناقص مشكلة لأنه يتسبب في عدم تمثيل العينة للسكان. الهدف من جمع البيانات لعينة هو الحصول على البيانات بطريقة أسرع وأبسط من جمع البيانات لمجموعة سكانية بأكملها، وللتمكن من استقراء النتائج من العينة إلى عدد أكبر من السكان. واسع.

ومع ذلك، من أجل استقراء النتائج، يجب أن تكون العينة ممثلة لسكاننا ككل. ومن الناحية المثالية، نود أن تكون عينتنا نسخة “مصغرة” من المجتمع. ولسوء الحظ، فإن التحيز الناقص يمكن أن يجعل الأشخاص في عينتنا يبدون مختلفين تمامًا عن أولئك الموجودين في عموم السكان.

على سبيل المثال، لنفترض أن الباحثين يريدون معرفة رأي مواطني مدينة معينة بشأن قانون جديد محتمل. ولجمع البيانات، يذهبون إلى مكتبة قريبة ويسألون الزوار عن رأيهم في القانون الجديد المحتمل. في حين أن هذه طريقة مناسبة لجمع البيانات، إلا أن الباحثين يخاطرون بالتقليل من عدد أنواع الأشخاص، بما في ذلك:

• الناس محصورين في المنزل
• الأشخاص الذين لا يحبون زيارة المكتبة
• الأشخاص الذين يذهبون إلى مكتبة أخرى في جزء آخر من المدينة

ونظرًا لأن هذه الدراسة تستبعد أنواعًا معينة من الأشخاص، فمن غير المرجح أن تكون نتائج الدراسة ممثلة للسكان.

على سبيل المثال، لنفترض أن الأشخاص الذين يترددون على هذه المكتبة بالذات هم أكثر عرضة لدعم القانون الجديد المحتمل من بقية السكان. وهذا يعني أنه عندما تُعرف نتائج الاستطلاع، سيظهر أن نسبة عالية من المواطنين في هذه المدينة يؤيدون القانون الجديد المحتمل، في حين أن معظم المواطنين في الواقع لا يؤيدون ذلك.

يوضح الشكل أدناه هذه المشكلة: لنفترض أن الدوائر الخضراء تمثل الأشخاص المؤيدين للقانون الجديد بينما تمثل الدوائر الحمراء الأشخاص المعارضين للقانون الجديد:

علماً أن معظم الأشخاص المؤيدين للقانون الجديد مشمولون في العينة، لكنه لا يمثل السكان ككل. وبحسب ما ورد تظهر نتائج الاستطلاع أن معظم الناس يؤيدون القانون الجديد، في حين أن هذا غير صحيح في الواقع.

أمثلة على التحيز الناقص

توضح الأمثلة التالية العديد من الحالات التي يمكن أن يحدث فيها تحيز أقل من العدد.

مثال 1

يريد الباحثون معرفة رأي مواطني مدينة معينة في بناء حديقة جديدة. ولجمع البيانات، يحضر الباحثون اجتماعًا محليًا في إحدى البلدات ويسألون السكان عن أفكارهم. ولسوء الحظ، قد يعاني هذا النوع من أخذ العينات الملائمة من قلة عدد المجموعات التالية:

• الأشخاص الذين لا يستطيعون الوصول إلى وسائل النقل للوصول إلى اجتماعات البلدية
• الأشخاص الذين لا يعرفون حتى أن اجتماعات المدينة تعقد
• الأشخاص الذين يعملون في المساء ولا يمكنهم ببساطة حضور اجتماعات المدينة

ولذلك، لن تؤخذ آراء هؤلاء الأشخاص بعين الاعتبار في نتائج الدراسة. ونظرًا لنقص عدد هذه المجموعات المحددة، فمن غير المرجح أن تمثل العينة السكان ككل.

مثال 2

يريد الباحثون معرفة عدد الساعات التي يشاهدها الأشخاص يوميًا في التلفزيون في بلد معين. ولجمع بيانات للدراسة، اختاروا عشوائيًا أسماء من دليل الهاتف المحلي واتصلوا بالأشخاص لسؤالهم عن استهلاكهم للتلفزيون. يعد هذا شكلاً من أشكال أخذ العينات الملائمة وقد يعاني من نقص عدد المجموعات التالية:

• الأثرياء جدًا الذين لا يقومون بإدراج أرقام هواتفهم في أدلة الهاتف المحلية
• الشباب الذين يستخدمون الهواتف المحمولة فقط والذين لم يتم إدراج أرقامهم في أدلة الهاتف المحلية

وبالتالي، سيتم التقليل من كمية التلفزيون التي يشاهدها الأثرياء والشباب في هذه الدراسة. ونظرًا لنقص عدد هذه المجموعات المحددة، فمن غير المرجح أن تمثل العينة السكان ككل.

مثال 3

يريد الباحثون معرفة رأي مواطني مدينة معينة بشأن قانون المرور الجديد. ولذلك يقومون بتوزيع استبيان على الأشخاص الذين يمرون عبر مركز تسوق محلي. هذا هو شكل من أشكال أخذ العينات الملائمة التي قد تعاني من نقص التغطية للمجموعات التالية:

• الأشخاص الذين لا يستطيعون الوصول إلى وسائل النقل للوصول إلى مركز التسوق (وبالتالي لا يتأثرون إلى حد كبير برمز الطريق السريع)
• الأشخاص الذين لا يحبون الذهاب إلى مراكز التسوق (وبالتالي قد يختارون عدم القيادة في المناطق المزدحمة)
• الناس يذهبون إلى مركز تجاري آخر في مدينة أخرى

ولذلك، لن تؤخذ آراء هؤلاء الأشخاص بعين الاعتبار في نتائج الدراسة. ونظرًا لنقص عدد هذه المجموعات المحددة، فمن غير المرجح أن تمثل العينة السكان ككل.

كيفية منع التحيز undercount

غالبًا ما ينتج التحيز الناقص عن أخذ العينات الملائمة. للقضاء على (أو على الأقل تقليل) آثار التحيز الناقص، فإن الشكل الأفضل لأخذ العينات هو استخدام عينة عشوائية بسيطة .

في هذا النوع من العينات، يكون لكل فرد من أفراد المجتمع فرصة متساوية في اختياره ليكون جزءًا من العينة.

وتتمثل ميزة هذا النهج في أن العينات العشوائية البسيطة تمثل بشكل عام المجموعة السكانية المعنية حيث أن كل عضو لديه فرصة متساوية لإدراجه في العينة.

عندما نستخدم هذا النهج بدلاً من أخذ العينات الملائمة، يمكننا أن نكون أكثر ثقة في قدرتنا على استقراء نتائج العينة على نطاق أوسع من السكان، لأنه من المحتمل أن يتم تضمين أفراد من كل (أو كل) مجموعة من السكان في العينة . .

مصادر إضافية

ما هو التحيز في الاختيار الذاتي؟
ما هو تحيز تحسين محركات البحث (SEO)؟
ما هو انحياز عدم الاستجابة؟