편견을 확인하는 것은 무엇입니까?

검증 편향은 모집단의 일부 구성원이 다른 구성원보다 표본에 포함될 가능성이 더 높은 방식으로 연구 데이터가 수집될 때 발생합니다 .

이로 인해 표본이 대상 모집단을 대표하지 못하게 되어 표본의 결과를 모집단에 일반화하기가 어려워질 수 있습니다.

검증 편향의 예

다음은 다양한 맥락에서 검증 편향의 몇 가지 예입니다.

1. 질병 유병률

연구자들이 특정 국가의 질병 유병률을 추정하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 데이터를 수집하기 위해 전국의 사람들에게 가장 가까운 병원에 가서 질병 검사를 받을 것을 요청하고 있습니다.

부유하고 병원에 갈 수 있는 능력이 더 높거나 병원이 있는 지역에 거주하는 주민이 검사를 받을 가능성이 더 높기 때문에 검증 편향이 발생할 가능성이 높습니다. 이는 이 질병이 이 나라의 가난한 인구보다 부유한 인구에서 훨씬 더 널리 퍼질 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

그러나 이 결과는 단지 부유한 거주자가 표본 데이터에 포함될 가능성이 더 높은 것으로 밝혀졌기 때문에 오해의 소지가 있습니다.

2. 증세 지원

학교 위원회가 학교 스포츠 팀에 더 많은 자금을 제공하기 위해 세금 인상을 지지하는 학군 내 가구의 비율을 추정하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 데이터를 수집하기 위해 그들은 금요일 밤에 열리는 학교 축구 경기에서 부모를 인터뷰할 것입니다.

검증 편향은 경기에 참가하는 부모에게 풋볼 팀에 소속된 자녀가 있을 가능성이 높기 때문에 발생할 가능성이 높습니다. 이는 해당 부모가 해당 학군의 일반 가구보다 세금 인상을 지지할 가능성이 훨씬 더 높다는 것을 의미합니다. .

이는 조사 대상 가구 중 세금 인상을 지지하는 비율이 인구 전체에서 세금 인상을 지지하는 가구의 비율과 일치할 가능성이 낮다는 것을 의미합니다.

편견 검증을 방지하는 방법

검증 편향을 피하는 가장 간단한 방법은 모집단의 각 구성원에게 표본에 포함될 수 있는 동일한 기회를 제공하는 표본 추출 방법을 사용하는 것입니다.

적합한 샘플링 방법의 예는 다음과 같습니다.

• 단순 무작위 표본
• 층화된 무작위 표본
• 군집화된 무작위 표본
• 체계적인 무작위 샘플링

이러한 각 방법에서 모집단의 특정 구성원이 표본에 포함될 확률은 동일합니다.

이는 이러한 각 방법이 얻은 샘플이 대상 모집단을 대표할 가능성을 최대화한다는 것을 의미합니다. 따라서 표본의 결과는 전체 모집단에 자신 있게 일반화될 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼은 연구에서 발생할 수 있는 다른 편견에 대한 설명을 제공합니다.

• 무응답 편향
• 과소계산 편향
• 생략된 변수 편향
• 기준편향
• 집계 편향