{"id":1371,"date":"2023-07-26T16:08:21","date_gmt":"2023-07-26T16:08:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/bias-di-osservazione\/"},"modified":"2023-07-26T16:08:21","modified_gmt":"2023-07-26T16:08:21","slug":"bias-di-osservazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/bias-di-osservazione\/","title":{"rendered":"Cos'\u00e8 il controllo dei bias?"},"content":{"rendered":"

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Il bias di verifica<\/strong> si verifica quando i dati di uno studio<\/span> vengono raccolti in modo tale che alcuni membri di una popolazione hanno maggiori probabilit\u00e0 di essere inclusi nel campione rispetto ad altri.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 pu\u00f2 portare a campioni non rappresentativi della popolazione target<\/a> , rendendo difficile generalizzare i risultati dal campione alla popolazione.<\/span><\/p>\n

Esempi di bias di verifica<\/strong><\/span><\/h3>\n

Ecco alcuni esempi di bias di verifica in diversi contesti:<\/span><\/p>\n

1. Prevalenza della malattia<\/strong><\/span><\/p>\n

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\u2019ospedale pi\u00f9 vicino e sottoporsi al test per la malattia.<\/span><\/p>\n

\u00c8 probabile che si verifichino errori di verifica perch\u00e9 i residenti pi\u00f9 ricchi e pi\u00f9 in grado di recarsi in ospedale\/vivere in una zona con un ospedale hanno maggiori probabilit\u00e0 di sottoporsi al test. Ci\u00f2 significa che la malattia apparir\u00e0 probabilmente molto pi\u00f9 diffusa nelle popolazioni ricche che in quelle povere di questo paese.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, questo risultato \u00e8 fuorviante perch\u00e9 risulta che i residenti pi\u00f9 ricchi hanno semplicemente maggiori probabilit\u00e0 di essere inclusi nei dati del campione.<\/span><\/p>\n

2. Sostegno all’aumento delle tasse<\/strong><\/span><\/p>\n

Supponiamo che un consiglio scolastico voglia stimare la percentuale di famiglie nel distretto scolastico che sosterrebbero l\u2019aumento delle tasse per fornire maggiori finanziamenti alle squadre sportive scolastiche. Per raccogliere i dati, intervisteranno i genitori alla partita di football della scuola il venerd\u00ec sera.<\/span><\/p>\n

\u00c8 probabile che si verifichi un bias di verifica perch\u00e9 i genitori presenti alla partita probabilmente hanno un figlio che fa parte della squadra di football, il che significa che sono molto pi\u00f9 propensi a sostenere un aumento delle tasse rispetto alla tipica famiglia del distretto scolastico. .<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 significa che \u00e8 improbabile che la percentuale di famiglie intervistate a favore dell\u2019aumento delle tasse corrisponda alla percentuale di famiglie a favore dell\u2019aumento delle tasse nell\u2019intera popolazione.<\/span><\/p>\n

Come prevenire la verifica dei bias<\/strong><\/span><\/h3>\n

Il modo pi\u00f9 semplice per evitare errori di verifica \u00e8 utilizzare un metodo di campionamento<\/a> che dia a ciascun membro di una popolazione la stessa possibilit\u00e0 di essere incluso nel campione.<\/span><\/p>\n

Esempi di metodi di campionamento idonei includono:<\/span><\/p>\n