什么是检查偏差？
当一项研究的数据收集方式使得群体中的某些成员比其他成员更有可能被纳入样本时，就会出现验证偏差。
这可能会导致样本不能代表目标总体，从而难以将样本的结果推广到总体。
验证偏差的例子
以下是不同背景下验证偏差的一些示例：
1. 疾病流行情况
假设研究人员想要估计特定国家某种疾病的患病率。为了收集数据，他们要求全国各地的人们去最近的医院接受这种疾病的检测。
验证偏差很可能发生，因为较富裕且更有能力去医院/居住在有医院的地区的居民更有可能接受检查。这意味着这种疾病在这个国家的富裕人群中可能比贫困人群中更为流行。
然而，这个结果具有误导性，因为事实证明，富裕的居民更有可能被包含在样本数据中。
2. 支持增税
假设学校董事会想要估计学区内支持提高税收以为学校运动队提供更多资金的家庭比例。为了收集数据，他们将在周五晚上的学校橄榄球比赛中采访家长。
验证偏差很可能会发生，因为观看比赛的家长可能有一个孩子是橄榄球队的成员，这意味着他们比学区的典型家庭更有可能支持增税。 。
这意味着，支持增税的受访家庭比例不太可能与总体人口中支持增税的家庭比例相匹配。
如何防止偏差验证
避免验证偏差的最简单方法是使用抽样方法，使总体中的每个成员都有平等的机会被纳入样本。
合适的采样方法的例子包括：
- 简单随机样本
- 分层随机样本
- 聚类随机样本
- 系统随机抽样
在每种方法中，总体中给定成员包含在样本中的概率是相等的。
这意味着这些方法中的每一种都最大限度地提高了获得的样本代表目标人群的机会。因此，样本的结果可以自信地推广到总体。
其他资源
以下教程提供了研究中可能出现的其他偏见的解释：
关于作者
本杰明·安德森博
大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多