検査バイアスとは何ですか?

によるベンジャミン・アンダーソン博士 7月 26, 2023 ガイド 0コメント

検証バイアスは、母集団の一部のメンバーが他のメンバーよりもサンプルに含まれる可能性が高い方法で研究のデータが収集された場合に発生します。

その結果、サンプルが対象母集団を代表しないものになる可能性があり、サンプルから母集団への結果を一般化することが困難になります。

以下に、さまざまな状況における検証バイアスの例をいくつか示します。

1. 病気の蔓延

研究者が、特定の国における病気の有病率を推定したいとします。データを収集するために、彼らは全国の人々に最寄りの病院に行き、この病気の検査を受けるよう呼びかけています。

裕福で病院に行くことができる住民、病院のある地域に住んでいる住民は検査を受ける可能性が高いため、検証バイアスが発生する可能性があります。これは、この国ではこの病気が貧しい人々よりも裕福な人々にはるかに蔓延している可能性が高いことを意味します。

ただし、裕福な居住者がサンプルデータに含まれる可能性が高いだけであることが判明しているため、この結果は誤解を招きます。

2. 増税への支援

教育委員会が、学校のスポーツチームにより多くの資金を提供するために増税を支持する学区内の世帯の割合を推定したいとします。データを収集するために、彼らは金曜日の夜に学校のフットボールの試合で保護者にインタビューする予定です。

検証バイアスが発生する可能性が高いのは、試合に参加している親にはサッカーチームに所属している子供がいる可能性が高く、学区の一般的な世帯よりも増税を支持する可能性がはるかに高いためです。。

これは、調査対象の増税を支持する世帯の割合が、人口全体に占める増税を支持する世帯の割合と一致する可能性が低いことを意味します。

検証バイアスを回避する最も簡単な方法は、母集団の各メンバーがサンプルに含まれる可能性が等しいサンプリング方法を使用することです。

適切なサンプリング方法の例は次のとおりです。

これらの各方法では、母集団の特定のメンバーがサンプルに含まれる確率は等しいです。

これは、これらの各方法が、取得されたサンプルがターゲット母集団を代表するものである可能性を最大化することを意味します。したがって、サンプルからの結果は、自信を持って母集団全体に一般化できます。

次のチュートリアルでは、研究で発生する可能性のあるその他のバイアスについて説明します。

私はベンジャミンです。退職した統計教授から、専任の Statorials 教育者になりました。統計分野における豊富な経験と専門知識を活かして、私は Statorials を通じて学生に力を与えるために自分の知識を共有することに尽力しています。もっと知る