Co to jest sprawdzanie stronniczości?
Błąd weryfikacyjny ma miejsce, gdy dane z badania są zbierane w taki sposób, że niektórzy członkowie populacji mają większe szanse na włączenie do próby niż inni.
Może to skutkować otrzymaniem próbek, które nie są reprezentatywne dla populacji docelowej , co utrudnia uogólnianie wyników z próbki na populację.
Przykłady błędu weryfikacji
Oto kilka przykładów błędu weryfikacyjnego w różnych kontekstach:
1. Częstość występowania chorób
Załóżmy, że badacze chcą oszacować częstość występowania choroby w danym kraju. Aby zebrać dane, proszą ludzi w całym kraju, aby udali się do najbliższego szpitala i poddali się testom na obecność choroby.
Prawdopodobne jest wystąpienie błędu weryfikacji, ponieważ mieszkańcy bogatsi i mający większe możliwości dotarcia do szpitala/mieszkający na obszarze, na którym znajduje się szpital, są bardziej skłonni do poddania się testom. Oznacza to, że choroba ta będzie prawdopodobnie znacznie częściej występowała w populacjach bogatych niż w biednych populacjach tego kraju.
Wynik ten jest jednak mylący, gdyż okazuje się, że bogatsi mieszkańcy po prostu częściej zostaną objęci próbą.
2. Wsparcie podwyżek podatków
Załóżmy, że rada szkoły chce oszacować odsetek gospodarstw domowych w okręgu szkolnym, które poparłyby podniesienie podatków, aby zapewnić większe fundusze szkolnym drużynom sportowym. Aby zebrać dane, przeprowadzą wywiady z rodzicami podczas szkolnego meczu piłki nożnej w piątkowy wieczór.
Błąd weryfikacji może wystąpić, ponieważ rodzice obecni na meczu prawdopodobnie mają dziecko grające w drużynie piłkarskiej, co oznacza, że są znacznie bardziej skłonni poprzeć podwyżkę podatków niż typowe gospodarstwo domowe w okręgu szkolnym. .
Oznacza to, że odsetek badanych gospodarstw domowych popierających podwyżki podatków raczej nie będzie odpowiadał odsetkowi gospodarstw domowych opowiadających się za podwyżkami podatków w całej populacji.
Jak zapobiec weryfikacji stronniczości
Najprostszym sposobem uniknięcia błędu weryfikacji jest zastosowanie metody doboru próby , która daje każdemu członkowi populacji równe szanse na włączenie do próby.
Przykłady odpowiednich metod pobierania próbek obejmują:
- Prosta losowa próbka
- Stratyfikowana próbka losowa
- Skupiona próbka losowa
- Systematyczne pobieranie próbek losowych
W każdej z tych metod prawdopodobieństwo, że dany członek populacji znajdzie się w próbie jest równe.
Oznacza to, że każda z tych metod maksymalizuje szanse, że uzyskana próba jest reprezentatywna dla populacji docelowej. Zatem wyniki uzyskane na próbie można z całą pewnością uogólnić na całą populację.
Dodatkowe zasoby
Poniższe samouczki zawierają wyjaśnienia innych błędów, które mogą wystąpić w badaniach:
o autorze
Dr Benjamin Anderson
Cześć, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, który został oddanym nauczycielem Statorials. Dzięki bogatemu doświadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki chętnie dzielę się swoją wiedzą, aby wzmocnić pozycję uczniów za pośrednictwem Statorials. Wiedzieć więcej