Statistična pristranskost je razlika, ki se pojavi med matematičnim ocenjevalnikom in njegovo numerično vrednostjo, ko je opravljena analiza.
Zato je pristranskost razlika med teorijo in resničnostjo.
V statistiki je zelo pogost in ga je treba nadzorovati. Po drugi strani pa se ocenjevalci, ki nimajo pristranskosti, imenujejo nepristranski in bi bili idealno stanje v preiskavi, čeprav je to praktično nedosegljivo.
Kaj povzroča pristranskost v znanosti?
Predsodki se lahko pojavijo predvsem na tri načine:
- Izbirna pristranskost: V statistiki je najpogostejši. Običajno je to povezano z izbiro skupin. Najpogosteje odločitev ni bila sprejeta na podlagi objektivnih metod vzorčenja. Na primer, vzorec je izbran glede na afiniteto do kandidata v anketi.
- Informacijska pristranskost: Zaradi pomanjkljivih informacij se soočamo s pristranskostjo. Skupin zato ne moremo primerjati, ker imamo o njih premalo informacij.
- Zmedenost pristranskosti: V tem primeru obstaja tako imenovana zmedena spremenljivka, ki povzroča pristranskost. Pogosto je težko najti, kje je težava.
Statistična pristranskost in metode vzorčenja
Ko izvajamo preiskavo, moramo vedeti, ali bomo izvedli raziskovalno ali potrditveno študijo. To vprašanje je bistvenega pomena. Od tega bo odvisna vrsta vzorčenja, ki jo bomo izbrali.
Ko bomo želeli izvesti potrditveno študijo, bomo uporabili randomizirane metode. Kadar pa je namen opraviti pregled, ki bo podlaga za nadaljnje preiskave, metoda morda ni naključna. Upoštevati je treba, da je ta zadnja metoda običajno nižja in enostavnejša.
Statistična pristranskost
Ta je najpogostejša in tista, ki jo raziskovalci storijo v večji meri. Pri izbiri statističnega vzorca moramo biti zelo previdni. Ta vrsta pristranskosti statističnega izbora je zavezana v tem procesu.
Zato je zelo pomembno, da predhodno vzpostavimo protokol in ga naredimo podrobno. Poleg tega morajo biti ljudje, ki bodo zbirali podatke, usposobljeni. Ta zadnji del je prednostna naloga, da se izognemo tudi drugim vrstam pristranskosti, kot je informacijska pristranskost.
Primeri pristranskosti statističnega izbora
Za konec bomo videli nekaj primerov, pri katerih lahko pride do statistične pristranskosti.
So zelo pogosti in pogosto vodijo do pristranskih preiskav, ki ne odražajo resničnosti. Zato se jim je pomembno izogibati.
- Na primer, predstavljajte si, da želimo preučiti afiniteto prebivalstva do političnega kandidata. Anketiranci bi lahko storili pristransko napako, če ne bi naključno izbrali območij. Se pravi, če izberejo področja, povezana z omenjenim kandidatom.
- V ekonomiji lahko na primer pristransko preučujete revščino. Države bi morale biti izbrane enako, da bi bilo ravnovesje. Tako bi lahko preučevali spremenljivke, ki spodbujajo revščino, a tudi blaginjo.
- V medicini pride do statistične pristranskosti, če se pri preučevanju bolezni ne uporablja ustreznega vzorčenja. To pomeni, da če želimo videti incidenco populacije, moramo uporabiti naključne vzorce, zlasti če je cilj potrditi študijo.