Bias neyman: definisi & contoh

Bias Neyman (juga dikenal sebagai bias prevalensi-insiden ) adalah jenis bias yang dapat terjadi dalam penelitian di mana individu yang sakit parah atau sangat sehat tidak dimasukkan dalam hasil akhir penelitian, sehingga dapat menyebabkan hasil yang bias.

Bias ini dapat mempengaruhi hasil penelitian dalam dua cara:

1. Jika individu yang sakit parah dikeluarkan dari penelitian karena mereka telah meninggal, maka penyakit yang mereka derita akan tampak lebih ringan.

2. Jika individu yang sangat sehat dikeluarkan dari penelitian karena mereka telah pulih dan dipulangkan, maka penyakitnya akan tampak lebih parah.

Contoh Bias Neyman

Berikut dua contoh bias Neyman yang terjadi dalam skenario berbeda:

Contoh 1: Individu yang sakit dikeluarkan dari penelitian.

Katakanlah sekelompok peneliti di rumah sakit ingin mempelajari tingkat keparahan suatu jenis flu tertentu. Mereka secara acak memilih sampel 40 orang di wilayah tersebut yang tertular jenis flu ini dan memantau hasilnya.

Dalam skenario ini, orang yang terjangkit flu parah dan meninggal karenanya akan dikeluarkan dari penelitian. Artinya, hanya orang dengan kasus ringan yang akan dilibatkan dalam penelitian ini, sehingga flu tidak terlalu serius.

Contoh 2: Individu yang sehat dikeluarkan dari penelitian.

Katakanlah sekelompok peneliti di rumah sakit ingin mempelajari tingkat keparahan flu musiman tertentu. Mereka secara acak memilih sampel 30 orang di wilayah tersebut yang terjangkit flu biasa dan memantau konsekuensinya.

Dalam skenario ini, orang yang sudah terjangkit flu dan sembuh tidak akan dilibatkan dalam penelitian ini, artinya hanya orang dengan kasus yang lebih parah dan belum sembuh yang akan dilibatkan dalam penelitian ini. Hal ini bisa membuat pilek semakin parah.

Dalam jenis penelitian apa bias Neyman muncul?

Bias Neyman paling sering terjadi dalam penelitian di mana terdapat jangka waktu yang lama antara individu yang tertular penyakit tertentu dan dimasukkannya mereka dalam penelitian hanya karena hal tersebut memberi mereka lebih banyak waktu untuk (1) pulih dan tidak diikutsertakan dalam penelitian atau (2 ) meninggal dan tidak diikutsertakan dalam penelitian.

Studi kasus-kontrol paling rentan terhadap jenis bias ini, namun bias juga dapat terjadi pada studi kohort dan studi cross-sectional.

Bagaimana Mencegah Bias Neymar

Ada dua cara untuk menghindari jebakan bias Neyman:

1. Gunakan kasus insiden dibandingkan kasus lazim.

Kasus insiden adalah kasus penyakit yang baru didiagnosis. Kasus lazim adalah kasus penyakit yang sudah ada, dimana seseorang biasanya menderita penyakit tersebut dalam jangka waktu yang lebih lama sehingga memiliki versi penyakit yang lebih parah dan lebih parah. Dengan menggunakan kasus-kasus insiden, kecil kemungkinan seseorang akan dikeluarkan dari penelitian pada suatu saat karena kasus tersebut merupakan kasus baru.

2. Gunakan studi lanjutan.

Cara lain untuk menghindari bias Neyman adalah dengan menggunakan penelitian lanjutan di mana peneliti menindaklanjuti individu dan meninjau situasi mereka setelah penelitian selesai. Hal ini sangat berguna untuk memantau individu yang meninggalkan penelitian karena telah sembuh dari penyakitnya, sehingga memungkinkan peneliti untuk lebih memahami dampak jangka panjang dari suatu penyakit.

Sumber daya tambahan

Apa itu bias yang kurang dihitung?
Apa itu bias SEO?
Apa yang dimaksud dengan bias non-respons?
Apa itu difusi pengobatan?