Що таке упередженість перевірки?

Упередження верифікації виникає, коли дані дослідження збираються таким чином, що деякі члени сукупності з більшою ймовірністю будуть включені до вибірки, ніж інші.

Це може призвести до того, що вибірки не будуть репрезентативними для цільової сукупності , що ускладнить узагальнення результатів вибірки для сукупності.

Приклади упередженості перевірки

Ось кілька прикладів упередженості перевірки в різних контекстах:

1. Поширеність захворювання

Припустімо, дослідники хочуть оцінити поширеність хвороби в певній країні. Щоб зібрати дані, вони просять людей по всій країні звернутися до найближчої лікарні та пройти тест на захворювання.

Ймовірно, виникне упередженість верифікації, оскільки жителі, які є заможнішими та мають більше можливостей дістатися до лікарні/які проживають у районі, де є лікарня, мають більшу ймовірність пройти тестування. Це означає, що хвороба, швидше за все, буде набагато більш поширеною серед багатих верств населення, ніж серед бідних у цій країні.

Однак цей результат є оманливим, оскільки виявляється, що більш заможні жителі просто частіше потрапляють у вибірку даних.

2. Підтримка підвищення податків

Припустімо, що шкільна рада хоче оцінити частку домогосподарств у шкільному окрузі, які підтримали б підвищення податків, щоб забезпечити більше фінансування шкільних спортивних команд. Щоб зібрати дані, вони опитають батьків під час шкільного футбольного матчу в п’ятницю ввечері.

Імовірно, виникне упередженість під час перевірки, оскільки у батьків на грі, ймовірно, є дитина, яка є членом футбольної команди, тобто вони з більшою ймовірністю підтримають підвищення податків, ніж типова родина шкільного округу. .

Це означає, що частка опитаних домогосподарств, які підтримують підвищення податків, навряд чи збігається з часткою домогосподарств, які підтримують підвищення податків, серед населення в цілому.

Як запобігти перевірці упередженості

Найпростіший спосіб уникнути упередженості верифікації — це використовувати метод вибірки , який дає кожному члену сукупності однакові шанси потрапити до вибірки.

Приклади відповідних методів відбору зразків включають:

• Проста випадкова вибірка
• Стратифікована випадкова вибірка
• Кластерна випадкова вибірка
• Систематична випадкова вибірка

У кожному з цих методів ймовірність того, що певний член генеральної сукупності буде включений у вибірку, однакова.

Це означає, що кожен із цих методів максимізує шанси на те, що отримана вибірка є репрезентативною для цільової сукупності. Таким чином, результати вибірки можна впевнено узагальнити на загальну сукупність.

Додаткові ресурси

Наступні навчальні посібники надають пояснення щодо інших упереджень, які можуть виникнути під час дослідження:

• Упередженість відсутності відповіді
• Упередженість підрахунку
• Пропущене змінне зміщення
• Еталонне зміщення
• Зміщення агрегації