Önyargıyı kontrol etmek nedir?
Doğrulama yanlılığı, bir çalışmanın verileri, popülasyonun bazı üyelerinin örneğe dahil edilme olasılığının diğerlerine göre daha yüksek olacağı şekilde toplandığında ortaya çıkar.
Bu , hedef kitleyi temsil etmeyen örneklerle sonuçlanabilir ve örnekten elde edilen sonuçların evrene genelleştirilmesini zorlaştırabilir.
Doğrulama Önyargısı Örnekleri
Farklı bağlamlarda doğrulama yanlılığının bazı örnekleri aşağıda verilmiştir:
1. Hastalık yaygınlığı
Araştırmacıların belirli bir ülkedeki bir hastalığın yaygınlığını tahmin etmek istediklerini varsayalım. Veri toplamak için ülke çapındaki insanlardan en yakın hastaneye gitmelerini ve hastalık için test yaptırmalarını istiyorlar.
Doğrulama yanlılığının ortaya çıkması muhtemeldir çünkü daha zengin olan ve hastaneye gitme şansı daha yüksek olan/hastane bulunan bir bölgede yaşayan sakinlerin test yaptırma olasılıkları daha yüksektir. Bu, hastalığın bu ülkedeki yoksul nüfusa kıyasla zengin nüfuslarda muhtemelen çok daha yaygın görüneceği anlamına geliyor.
Ancak bu sonuç yanıltıcıdır çünkü varlıklı sakinlerin örnek verilere dahil edilme olasılıklarının daha yüksek olduğu ortaya çıkmıştır.
2. Vergi artışlarına destek
Bir okul yönetim kurulunun, okul spor takımlarına daha fazla fon sağlamak amacıyla vergilerin artırılmasını destekleyecek okul bölgesindeki hanelerin oranını tahmin etmek istediğini varsayalım. Veri toplamak için Cuma gecesi okul futbolu maçında ebeveynlerle röportaj yapacaklar.
Maçtaki ebeveynlerin muhtemelen futbol takımında olan bir çocuğu olması nedeniyle doğrulama yanlılığının ortaya çıkması muhtemeldir, bu da okul bölgesindeki tipik hane halkına göre vergi artışını destekleme olasılıklarının çok daha yüksek olduğu anlamına gelir. .
Bu, vergi artışlarını destekleyen ankete katılan hanelerin oranının, bir bütün olarak nüfustaki vergi artışlarını destekleyen hanelerin oranıyla eşleşme ihtimalinin düşük olduğu anlamına geliyor.
Önyargı doğrulaması nasıl önlenir?
Doğrulama yanlılığını önlemenin en basit yolu, popülasyonun her bir üyesine örneğe dahil edilme konusunda eşit şans veren bir örnekleme yöntemi kullanmaktır.
Uygun numune alma yöntemlerinin örnekleri şunları içerir:
- Basit rastgele örnek
- Tabakalı rastgele örnek
- Kümelenmiş rastgele örnek
- Sistematik rastgele örnekleme
Bu yöntemlerin her birinde, popülasyonun belirli bir üyesinin örneğe dahil edilme olasılığı eşittir.
Bu, bu yöntemlerin her birinin, elde edilen numunenin hedef popülasyonu temsil etme şansını maksimuma çıkardığı anlamına gelir. Böylece örneklemden elde edilen sonuçlar genel popülasyona güvenle genelleştirilebilir.
Ek kaynaklar
Aşağıdaki eğitimlerde araştırmada oluşabilecek diğer önyargıların açıklamaları verilmektedir:
yazar hakkında
Dr.benjamin anderson
Merhaba, ben Benjamin, emekli bir istatistik profesörü ve Statorials öğretmenine dönüştüm. İstatistik alanındaki kapsamlı deneyimim ve uzmanlığımla, öğrencilerimi Statorials aracılığıyla güçlendirmek için bilgilerimi paylaşmaya can atıyorum. Daha fazlasını bil