{"id":1527,"date":"2023-07-26T00:36:58","date_gmt":"2023-07-26T00:36:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/pregiudizio-di-berkson\/"},"modified":"2023-07-26T00:36:58","modified_gmt":"2023-07-26T00:36:58","slug":"pregiudizio-di-berkson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/pregiudizio-di-berkson\/","title":{"rendered":"Bias di berkson: definizione + esempi"},"content":{"rendered":"

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Il bias di Berkson<\/strong> \u00e8 un tipo di bias che si verifica nella ricerca quando due variabili sembrano essere correlate negativamente nei dati di un campione, ma in realt\u00e0 sono correlate positivamente nella popolazione<\/a> complessiva.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo che Tom voglia studiare la correlazione tra la qualit\u00e0 degli hamburger e dei frapp\u00e8 nei ristoranti locali.<\/span><\/p>\n

Esce e raccoglie i seguenti dati su sette diversi ristoranti:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Crea un grafico a dispersione per visualizzare i dati:<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Il coefficiente di correlazione di Pearson<\/a> tra queste due variabili \u00e8 -0,75<\/strong> , che corrisponde a una forte correlazione negativa.<\/span><\/p>\n

Questa scoperta \u00e8 controintuitiva per Tom: penserebbe che i ristoranti che fanno buoni hamburger facciano anche buoni frapp\u00e8.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, si scopre che Tom ha semplicemente ignorato tutti i ristoranti della citt\u00e0 che producono sia hamburger scadenti che<\/em> frapp\u00e8 scadenti.<\/span><\/p>\n

Se avesse visitato questi ristoranti, avrebbe raccolto il seguente set di dati:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ed ecco come appare un grafico a dispersione per questo set di dati:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Il coefficiente di correlazione di Pearson<\/a> tra le due variabili risulta essere 0,46<\/strong> , che rappresenta una correlazione positiva moderatamente forte.<\/span><\/p>\n

Esaminando solo un sottoinsieme dei ristoranti della citt\u00e0, Tom ha erroneamente concluso che esisteva una correlazione negativa tra la qualit\u00e0 degli hamburger e dei frapp\u00e8.<\/span><\/p>\n

In effetti, risulta che esiste una relazione positiva (come ci si aspetterebbe) tra queste due variabili. Questo \u00e8 un classico esempio del pregiudizio di Berkson.<\/span><\/p>\n

Vedere gli esempi seguenti per altri scenari in cui nella pratica si verifica il bias di Berkson.<\/span><\/p>\n

Esempio 1: Ammissioni al college<\/strong><\/span><\/h3>\n

Supponiamo che un college ammetta solo gli studenti che hanno un punteggio GPA e ACT sufficientemente alto.<\/span><\/p>\n

\u00c8 noto che queste due variabili sono correlate positivamente, ma risulta che tra gli studenti che decidono di frequentare un determinato college sembra esserci una correlazione negativa tra le due.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, questa correlazione negativa si verifica solo perch\u00e9 gli studenti che hanno sia<\/em> un punteggio GPA che ACT elevato sono in grado di frequentare un’universit\u00e0 d’\u00e9lite, mentre gli studenti che hanno sia<\/em> un punteggio GPA che ACT basso non sono ammessi affatto.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Sebbene la correlazione tra ACT e GPA sia positiva nella popolazione, la correlazione appare negativa nel campione. Questo \u00e8 un caso di parzialit\u00e0 da parte di Berkson.<\/span><\/p>\n

Esempio 2: Preferenze di appuntamenti<\/strong><\/span><\/h3>\n

Molte persone escono solo con partner che siano attraenti e abbiano una buona personalit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Nel mondo reale, potrebbe non esserci alcuna correlazione tra queste due variabili, ma quando si restringe il pool di appuntamenti, un individuo pu\u00f2 ignorare completamente i potenziali partner che sono allo stesso tempo poco attraenti e dotati. ‘una buona personalit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Quindi, tra i potenziali partner, pu\u00f2 sembrare che esista una correlazione negativa tra queste due variabili: le persone pi\u00f9 attraenti hanno personalit\u00e0 peggiori, e le persone con personalit\u00e0 migliori sembrano meno attraenti.<\/span> <\/p>\n

\"Il<\/p>\n

Sebbene non vi sia alcuna correlazione tra queste due variabili nella popolazione, sembra esserci una correlazione negativa nel campione dei potenziali partner. Questo \u00e8 semplicemente un caso di pregiudizio di Berkson.<\/span><\/p>\n

Come prevenire i pregiudizi di Berkson<\/span><\/strong><\/h3>\n

Il modo pi\u00f9 ovvio per evitare la distorsione di Berkson negli studi di ricerca \u00e8 raccogliere un semplice campione casuale<\/a> da una popolazione. In altre parole, assicurarsi che ciascun membro della popolazione di interesse abbia le stesse possibilit\u00e0 di essere incluso nel campione.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, se stai studiando la prevalenza della malattia in un determinato paese, devi raccogliere un campione di individui provenienti da tutto il paese, non solo quelli facilmente raggiungibili negli ospedali.<\/span><\/p>\n

Utilizzando un campione casuale semplice, i ricercatori possono massimizzare la possibilit\u00e0 che il loro campione sia rappresentativo della popolazione,<\/a> il che significa che possono generalizzare con sicurezza i loro risultati dal campione alla popolazione complessiva.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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