पूर्वाग्रह की जाँच क्या है?
सत्यापन पूर्वाग्रह तब होता है जब किसी अध्ययन का डेटा इस तरह से एकत्र किया जाता है कि किसी आबादी के कुछ सदस्यों को दूसरों की तुलना में नमूने में शामिल किए जाने की अधिक संभावना होती है।
इसके परिणामस्वरूप ऐसे नमूने सामने आ सकते हैं जो लक्षित आबादी के प्रतिनिधि नहीं हैं , जिससे नमूने से आबादी तक परिणामों को सामान्य बनाना मुश्किल हो जाता है।
सत्यापन पूर्वाग्रह के उदाहरण
यहां विभिन्न संदर्भों में सत्यापन पूर्वाग्रह के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
1. रोग का प्रसार
मान लीजिए कि शोधकर्ता किसी देश में किसी बीमारी की व्यापकता का अनुमान लगाना चाहते हैं। डेटा इकट्ठा करने के लिए वे देश भर के लोगों को नजदीकी अस्पताल में जाकर बीमारी की जांच कराने के लिए कह रहे हैं।
सत्यापन पूर्वाग्रह होने की संभावना है क्योंकि जो निवासी अमीर हैं और अस्पताल जाने में अधिक सक्षम हैं/अस्पताल वाले क्षेत्र में रहते हैं, उनके परीक्षण कराने की अधिक संभावना है। इसका मतलब यह है कि इस देश में गरीब आबादी की तुलना में अमीर आबादी में यह बीमारी कहीं अधिक प्रचलित दिखाई देगी।
हालाँकि, यह परिणाम भ्रामक है क्योंकि इससे पता चलता है कि धनी निवासियों को नमूना डेटा में शामिल किए जाने की अधिक संभावना है।
2. कर वृद्धि के लिए समर्थन
मान लीजिए कि एक स्कूल बोर्ड स्कूल जिले में उन परिवारों के अनुपात का अनुमान लगाना चाहता है जो स्कूल की खेल टीमों के लिए अधिक धन उपलब्ध कराने के लिए कर बढ़ाने का समर्थन करेंगे। डेटा एकत्र करने के लिए, वे शुक्रवार की रात को स्कूल फुटबॉल खेल में माता-पिता का साक्षात्कार लेंगे।
सत्यापन पूर्वाग्रह होने की संभावना है क्योंकि खेल में माता-पिता के पास एक बच्चा होने की संभावना है जो फुटबॉल टीम में है, जिसका अर्थ है कि वे स्कूल जिले के सामान्य परिवार की तुलना में कर वृद्धि का समर्थन करने की अधिक संभावना रखते हैं। .
इसका मतलब यह है कि कर वृद्धि का समर्थन करने वाले सर्वेक्षण किए गए परिवारों का अनुपात पूरी आबादी में कर वृद्धि का समर्थन करने वाले परिवारों के अनुपात से मेल खाने की संभावना नहीं है।
पूर्वाग्रह सत्यापन को कैसे रोकें
सत्यापन पूर्वाग्रह से बचने का सबसे सरल तरीका एक नमूना पद्धति का उपयोग करना है जो आबादी के प्रत्येक सदस्य को नमूने में शामिल होने का समान मौका देता है।
उपयुक्त नमूनाकरण विधियों के उदाहरणों में शामिल हैं:
- सरल यादृच्छिक नमूना
- स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना
- संकुलित यादृच्छिक नमूना
- व्यवस्थित यादृच्छिक नमूनाकरण
इनमें से प्रत्येक विधि में, जनसंख्या के किसी दिए गए सदस्य को नमूने में शामिल करने की संभावना बराबर है।
इसका मतलब यह है कि इनमें से प्रत्येक विधि इस संभावना को अधिकतम करती है कि प्राप्त नमूना लक्षित आबादी का प्रतिनिधि है। इस प्रकार, नमूने के परिणामों को समग्र जनसंख्या के लिए आत्मविश्वास से सामान्यीकृत किया जा सकता है।
अतिरिक्त संसाधन
निम्नलिखित ट्यूटोरियल अनुसंधान में होने वाले अन्य पूर्वाग्रहों की व्याख्या प्रदान करते हैं:
लेखक के बारे में
डॉ. बेंजामिन एंडरसन
नमस्ते, मैं बेंजामिन हूं, एक सेवानिवृत्त सांख्यिकी प्रोफेसर जो अब समर्पित Statorials शिक्षक बन गया है। सांख्यिकी के क्षेत्र में व्यापक अनुभव और विशेषज्ञता के साथ, मैं Statorials के माध्यम से छात्रों को सशक्त बनाने के लिए अपना ज्ञान साझा करने के लिए उत्सुक हूं। अधिक जाने