الانحياز في الاختيار: ما هو ، أنواع وأمثلة

ما هو انحياز الاختيار؟

تتطلب جميع النماذج الإحصائية في علوم التعلم بيانات. البيانات الجيدة ضرورية لتطوير مجموعة صالحة إحصائيًا من النماذج ، ولكن من السهل جدًا الحصول على معلومات سيئة. يؤثر التحيز في الاختيار على الباحثين في جميع مراحل العملية ، من جمع البيانات إلى التحليل. على سبيل المثال ، قد لا يدرك الباحثون أن نتائجهم قد لا تنطبق على أشخاص آخرين أو أماكن مختلفة. يقدم هذا النوع من الخطأ الأفراد الذين تم تعيينهم عشوائيًا لمجموعة من مجموعتين أو أكثر ، ومع ذلك ، لا يشارك كل من يمكن تسجيله بالفعل.

هذا يعني أن الأشخاص الذين يُعتقد أنهم مرشحون مناسبون لبرنامج معين قد يختارون المشاركة أو لا يختارون ذلك. وبالتالي ، فإن أولئك الذين يشاركون في البرنامج قد يكون لديهم خصائص مختلفة عن أولئك الذين لا يشاركون. يمكن أن يؤدي وجود عملية الاختيار غير العشوائية إلى استنتاجات غير صحيحة حول السببية والإحصاءات المتعلقة بها وكذلك إبطال البيانات التي تم جمعها.

أنواع التحيز في التحديد

هناك العديد من أنواع التحيز في الاختيار ، يؤثر كل منها على صحة بياناتك بطريقة معينة. لنستعرض بعضًا من أكثرها شيوعًا:

• أخذ العينات التحيز:

التحيز في أخذ العينات هو شكل من أشكال تحيز الاختيار الذي يحدث عندما لا نجمع البيانات من جميع الأشخاص الذين يمكن أن يكونوا ضمن مجتمعنا بشأن متغير مهم. يمكن أن تكون بعض أسباب ذلك: يجمع الباحث عيّنته في الغالب من أخذ العينات الملائمة أو الملائمة ، أو أحيانًا عن طريق الاختيار الدقيق للأفراد المتشابهين ولديهم خصائص مماثلة لموضوعات الدراسة ، لكن لم يتم اختيارهم عشوائيًا من مجتمعهم.

يمكن أن يؤدي هذا إلى تحريف أي تحليل إحصائي وفهم للنتائج في تلك الحالة بالذات

اقرأ المزيد: التحيز في البحث بواسطة QuestionPro

• تحيز الاختيار الذاتي:

يحدث هذا النوع من تحيز الاختيار ، المعروف أيضًا باسم "تحيز المتطوعين" ، عندما لا يكون الأشخاص الذين يختارون المشاركة في دراسة ما ممثلين لأكبر عدد من الاهتمامات. على سبيل المثال ، إذا كنت ترغب في دراسة تفضيلات الطلاب للوظائف ، فقد تتمكن فقط من جذب الطلاب من المدارس المعروفة بجذب الطلاب الأثرياء. قد يحدث تحيز المتطوعين أيضًا عندما تفحص إحدى الدراسات أشخاصًا من جنس معين ولكن ليس لديها عدد كافٍ من المشاركين الذين يعتبرون أعضاءً في هذا العرق.

تمامًا مثل أي شكل آخر من أشكال التحيز ، فإن تحيز الاختيار الذاتي يشوه البيانات التي يتم جمعها في البحث ، وفي معظم الحالات سينتهي الباحث بنتائج غير دقيقة للغاية وصحة غير موجودة لبحثك المنهجي.

• تحيز الاستبعاد:

يحدث تحيز التضمين عندما يُدرج الباحث عن قصد بعض المجموعات الفرعية في عينة السكان. يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالتحيز في أخذ العينات غير المستجيب ، ويؤثر على الصلاحية الداخلية للتحقيق المنهجي الخاص بك.

يعرّف الخبراء تحيز التضمين على أنه "المصطلح الجماعي الذي يغطي مختلف التحيزات المحتملة التي يمكن أن تنجم عن إدراج المرضى بعد التوزيع العشوائي في التجربة والتحليلات اللاحقة". عندما يحدث هذا ، قد تؤسس نتائج بحثك علاقة خاطئة بين المتغيرات.

يحدث تحيز الاستبعاد عندما تستبعد عمدًا بعض المجموعات الفرعية من عينة السكان قبل تقسيمها عشوائيًا إلى مجموعات. ربما تكون قد استبعدت مرضى يعانون من حالات معينة ، مثل السرطان أو فيروس نقص المناعة البشرية / الإيدز ، لأنه كان من غير الأخلاقي دراسة هؤلاء الأشخاص دون موافقتهم. أو ربما قمت باستبعادهم لأنك لم ترغب في منحهم إمكانية الوصول إلى خيار علاج آخر أثناء تجربتهم السريرية. يختار بعض الباحثين أيضًا عدم تضمين الأشخاص المرضى جدًا أو المسنين جدًا في المشاركة في التجارب السريرية (لأن هؤلاء الأشخاص قد لا يكونون قادرين على المشاركة بفعالية أو قد لا يتلقون فائدة كافية من المشاركة).

• استدعاء التحيز:

يُطلق على أحد أكثر أشكال تحيز الاسترجاع شيوعًا تشويه الذاكرة بأثر رجعي. يحدث تشوه الذاكرة بأثر رجعي عندما يتذكر الناس الأحداث والتجارب بطريقة تناسب احتياجاتهم الحالية ، بدلاً من غرضهم الأصلي. على سبيل المثال ، قد يتذكر شخص ما حدثًا على أنه تجربة إيجابية أو حتى ممتع إذا كان من المفترض أن يكون سلبيًا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يحدث تشوه الذاكرة بأثر رجعي عندما يواجه الأشخاص صعوبة في تذكر التفاصيل المهمة لموضوع البحث ، مثل الحقائق المتعلقة بحياتهم أو حياة الآخرين.

يمكن أن يحدث تشوه الذاكرة بأثر رجعي أيضًا عندما يقوم الأشخاص بتضمين معلومات غير دقيقة في تقارير الاستدعاء الخاصة بهم. يحدث هذا عندما يبلغون عن شيء لم يحدث أبدًا أو حدث شيء في وقت مختلف عن وقت حدوثه بالفعل.

على سبيل المثال ، قد يبلغ الشخص أنه قضى خمس ساعات في السفر من العمل إلى المنزل في يوم معين ، بينما في الواقع استغرق الأمر ثلاث ساعات فقط لأنه تناول الغداء في مكتبه مسبقًا ونسي الأمر حتى وقت لاحق من اليوم.

كيفية تجنب التحيز في الاختيار

يعد تقدير قوة العلاقة بين النتيجة (المتغير التابع) ومتغيرات توقع متعددة أمرًا مهمًا للعديد من أسئلة البحث. يشيع استخدام التحليل ثنائي المتغير وطرق الانحدار المتعدد لتجنب تحيز الاختيار.

التحليل ثنائي المتغير هو تحليل كمي غالبًا ما يستخدم لتحديد العلاقة التجريبية بين متغيرين. في هذه الطريقة ، يقيس الباحثون كل متغير متنبئ على حدة ثم يطبقون اختبارات إحصائية لتحديد ما إذا كان يؤثر على متغير النتيجة. إذا لم تكن هناك علاقة بين متغيرات التوقع والنتيجة ، فلن يتمكنوا من العثور على أي دليل على تحيز الاختيار في عملية جمع البيانات الخاصة بهم. ومع ذلك ، إذا كان هناك نوع من العلاقة بين هذه المتغيرات ، فقد يكون من الممكن وجود مستوى معين من التحيز في الاختيار عند جمع هذه البيانات. تسمح طرق الانحدار المتعدد للباحثين بتقييم قوة هذه العلاقة بين النتيجة (المتغير التابع) والعديد من متغيرات التوقع

تعرف على كيفية تجنب تحيز الاختيار باستخدام هذا الفيديو السريع Audience by QuestionPro !

كيف يمكن أن يساعدك برنامج QuestionPro Audience على جمع بيانات قيمة من عينتك المثالية.

عند إجراء بحث ، من المهم أن تفهم طبيعة تحيز الاختيار. هذا هو ميل نتائج بحثك للتأثر بخصائص المشاركين أو العينة .

إذا كنت تجري دراسة حول تأثيرات السكر على مرض السكري ، على سبيل المثال ، وكان لديك مجموعة من الأشخاص المصابين بمرض السكري وجميعهم أعضاء في كنيستك ، فقد يكون ذلك مصدرًا للتحيز في الاختيار. قد يكونون أكثر عرضة للمشاركة في أنشطة الكنيسة من أولئك الذين لا يعانون من مرض السكري ، وبالتالي من المرجح أن يجدوا أنفسهم في العينة. إذا كنت ترغب في تجنب هذا النوع من التحيز في دراستك ، فيجب عليك جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر الموثوقة ، باستخدام QuestionPro Audience

يتعلم أكثر