Cos'è il controllo dei bias?

Il bias di verifica si verifica quando i dati di uno studio vengono raccolti in modo tale che alcuni membri di una popolazione hanno maggiori probabilità di essere inclusi nel campione rispetto ad altri.

Ciò può portare a campioni non rappresentativi della popolazione target , rendendo difficile generalizzare i risultati dal campione alla popolazione.

Esempi di bias di verifica

Ecco alcuni esempi di bias di verifica in diversi contesti:

1. Prevalenza della malattia

Supponiamo che i ricercatori vogliano stimare la prevalenza di una malattia in un dato paese. Per raccogliere dati, chiedono alle persone in tutto il Paese di recarsi all’ospedale più vicino e sottoporsi al test per la malattia.

È probabile che si verifichino errori di verifica perché i residenti più ricchi e più in grado di recarsi in ospedale/vivere in una zona con un ospedale hanno maggiori probabilità di sottoporsi al test. Ciò significa che la malattia apparirà probabilmente molto più diffusa nelle popolazioni ricche che in quelle povere di questo paese.

Tuttavia, questo risultato è fuorviante perché risulta che i residenti più ricchi hanno semplicemente maggiori probabilità di essere inclusi nei dati del campione.

2. Sostegno all’aumento delle tasse

Supponiamo che un consiglio scolastico voglia stimare la percentuale di famiglie nel distretto scolastico che sosterrebbero l’aumento delle tasse per fornire maggiori finanziamenti alle squadre sportive scolastiche. Per raccogliere i dati, intervisteranno i genitori alla partita di football della scuola il venerdì sera.

È probabile che si verifichi un bias di verifica perché i genitori presenti alla partita probabilmente hanno un figlio che fa parte della squadra di football, il che significa che sono molto più propensi a sostenere un aumento delle tasse rispetto alla tipica famiglia del distretto scolastico. .

Ciò significa che è improbabile che la percentuale di famiglie intervistate a favore dell’aumento delle tasse corrisponda alla percentuale di famiglie a favore dell’aumento delle tasse nell’intera popolazione.

Come prevenire la verifica dei bias

Il modo più semplice per evitare errori di verifica è utilizzare un metodo di campionamento che dia a ciascun membro di una popolazione la stessa possibilità di essere incluso nel campione.

Esempi di metodi di campionamento idonei includono:

• Campione casuale semplice
• Campione casuale stratificato
• Campione casuale clusterizzato
• Campionamento casuale sistematico

In ciascuno di questi metodi, la probabilità che un dato membro della popolazione sia incluso nel campione è uguale.

Ciò significa che ciascuno di questi metodi massimizza le possibilità che il campione ottenuto sia rappresentativo della popolazione target. Pertanto, i risultati del campione possono essere generalizzati con sicurezza all’intera popolazione.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial forniscono spiegazioni di altri pregiudizi che possono verificarsi nella ricerca:

• Distorsione da mancata risposta
• Sottovalutare i pregiudizi
• Distorsione da variabile omessa
• Distorsione di riferimento
• Distorsione da aggregazione