Auswahlverzerrung: Was es ist, Typen und Beispiele

Was ist Selektionsbias?

Alle statistischen Modelle in den Lernwissenschaften benötigen Daten. Gute Daten sind entscheidend für die Entwicklung eines statistisch validen Satzes von Modellen, aber es ist überraschend einfach, an schlechte Informationen zu kommen. Selektionsbias betrifft Forscher in allen Prozessphasen, von der Datenerhebung bis zur Analyse. Beispielsweise erkennen Forscher möglicherweise nicht, dass ihre Ergebnisse möglicherweise nicht auf andere Personen oder andere Umgebungen zutreffen. Diese Art von Fehler stellt Personen dar, die zufällig einer von zwei oder mehr Gruppen zugewiesen werden, aber nicht alle, die eingeschrieben werden können, nehmen tatsächlich teil.

Dies bedeutet, dass Personen, die als geeignete Kandidaten für ein bestimmtes Programm angesehen werden, sich für die Teilnahme entscheiden können oder nicht. Daher können diejenigen, die an dem Programm teilnehmen, andere Merkmale aufweisen als diejenigen, die dies nicht tun. Das Vorhandensein des nicht zufälligen Auswahlverfahrens kann zu falschen Schlussfolgerungen über die Kausalität und damit verbundene Statistiken sowie zur Ungültigkeitserklärung gesammelter Daten führen.

Auswahlverzerrungstypen

Es gibt viele Arten von Selektionsverzerrungen, von denen jede einzelne die Gültigkeit Ihrer Daten auf spezifische Weise beeinflusst. Gehen wir einige der häufigsten durch:

• Sampling-Bias:

Stichprobenverzerrung ist eine Form der Auswahlverzerrung, die auftritt, wenn wir nicht von allen Personen, die in unserer Population sein könnten, Daten zu einer wichtigen Variablen sammeln. Einige der Gründe dafür könnten sein: Der Forscher sammelt seine Stichprobe hauptsächlich aus Bequemlichkeits- oder Zweckmäßigkeitsstichproben oder manchmal durch sorgfältige Auswahl von Personen, die den Studienteilnehmern ähnlich sind und ähnliche Merkmale aufweisen, aber nicht zufällig aus ihrer Population ausgewählt wurden.

Dies kann jede statistische Analyse und das Verständnis der Ergebnisse in diesem speziellen Fall verzerren

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• Selbstselektionsverzerrung:

Diese Art von Auswahlverzerrung, auch als „Freiwilligenverzerrung“ bekannt, tritt auf, wenn Personen, die sich für die Teilnahme an einer Studie entscheiden, nicht repräsentativ für die größere Interessengruppe sind. Wenn Sie beispielsweise die Karrierepräferenzen von Schülern untersuchen möchten, können Sie möglicherweise nur Schüler von Schulen gewinnen, die dafür bekannt sind, wohlhabende Schüler anzuziehen. Freiwillige Voreingenommenheit kann auch auftreten, wenn eine Studie Personen einer bestimmten Rasse untersucht, aber nicht genügend Teilnehmer hat, die sich als Mitglieder dieser Rasse identifizieren.

Wie jede andere Form der Voreingenommenheit verzerrt die Voreingenommenheit durch Selbstselektion die in der Forschung gesammelten Daten, in den meisten Fällen wird der Forscher mit extrem ungenauen Ergebnissen und nicht vorhandener Gültigkeit Ihrer systematischen Forschung enden.

• Ausschlussverzerrung:

Inklusionsverzerrung tritt auf, wenn der Forscher absichtlich einige Untergruppen in die Stichprobenpopulation einbezieht. Sie steht in engem Zusammenhang mit der Stichprobenverzerrung durch Nichtbeantwortung und wirkt sich auf die interne Validität Ihrer systematischen Untersuchung aus.

Experten definieren Inklusionsbias als „den Sammelbegriff, der die verschiedenen potenziellen Verzerrungen abdeckt, die sich aus der postrandomisierten Einbeziehung von Patienten in eine Studie und anschließende Analysen ergeben können“. In diesem Fall können Ihre Forschungsergebnisse eine falsche Verbindung zwischen Variablen herstellen.

Ausschlussverzerrung tritt auf, wenn Sie absichtlich einige Untergruppen aus der Stichprobenpopulation ausschließen, bevor Sie sie in Gruppen randomisieren. Möglicherweise haben Sie Patienten mit bestimmten Erkrankungen wie Krebs oder HIV/AIDS ausgeschlossen, weil es für Sie unethisch gewesen wäre, diese Personen ohne ihre Zustimmung zu untersuchen. Oder vielleicht haben Sie sie ausgeschlossen, weil Sie ihnen während ihrer klinischen Studie keinen Zugang zu einer anderen Behandlungsoption geben wollten. Einige Forscher entscheiden sich auch dafür, Personen nicht einzubeziehen, die zu krank oder zu alt für die Teilnahme an klinischen Studien sind (weil diese Personen möglicherweise nicht effektiv teilnehmen können oder nicht genügend Nutzen aus der Teilnahme ziehen).

• Erinnerungsverzerrung:

Eine der häufigsten Formen der Erinnerungsverzerrung wird als retroaktive Gedächtnisverzerrung bezeichnet. Eine rückwirkende Gedächtnisverzerrung tritt auf, wenn sich Menschen an Ereignisse und Erfahrungen auf eine Weise erinnern, die ihren aktuellen Bedürfnissen und nicht ihrem ursprünglichen Zweck entspricht. Zum Beispiel könnte sich jemand an ein Ereignis als eine positive Erfahrung oder sogar als angenehm erinnern, wenn es negativ gemeint war. Darüber hinaus kann eine rückwirkende Gedächtnisstörung auftreten, wenn Menschen Schwierigkeiten haben, sich an Details zu erinnern, die für das Forschungsthema wichtig sind, wie z. B. Fakten über ihr eigenes Leben oder das Leben anderer.

Eine rückwirkende Gedächtnisverzerrung kann auch auftreten, wenn Menschen ungenaue Informationen in ihre Erinnerungsberichte aufnehmen. Dies geschieht, wenn sie etwas melden, das nie passiert ist, oder etwas, das zu einem anderen Zeitpunkt passiert ist, als es tatsächlich passiert ist.

Zum Beispiel könnte jemand berichten, dass er an einem bestimmten Tag fünf Stunden von der Arbeit nach Hause gefahren ist, obwohl er in Wirklichkeit nur drei Stunden gebraucht hat, weil er vorher an seinem Schreibtisch zu Mittag gegessen und es bis später am Tag vergessen hat.

So vermeiden Sie Selektionsbias

Die Schätzung der Stärke einer Beziehung zwischen einem Ergebnis (der abhängigen Variablen) und mehreren Prädiktorvariablen ist für viele Forschungsfragen wichtig. Bivariate Analysen und Multi-Regressionsmethoden werden häufig verwendet, um Selektionsverzerrungen zu vermeiden.

Die bivariate Analyse ist eine quantitative Analyse, die häufig verwendet wird, um die empirische Beziehung zwischen zwei Variablen zu bestimmen. Bei dieser Methode messen Forscher jede Prädiktorvariable einzeln und wenden dann statistische Tests an, um festzustellen, ob sie die Ergebnisvariable beeinflussen. Wenn es keine Beziehung zwischen den Prädiktorvariablen und dem Ergebnis gibt, können sie in ihrem Datenerhebungsprozess keine Hinweise auf einen Selektionsbias finden. Wenn es jedoch eine Art Beziehung zwischen diesen Variablen gibt, ist es möglich, dass beim Sammeln dieser Daten ein gewisses Maß an Auswahlverzerrung vorhanden war. Multi-Regressionsmethoden ermöglichen es Forschern, die Stärke dieser Beziehung zwischen einem Ergebnis (der abhängigen Variablen) und mehreren Prädiktorvariablen zu bewerten

Erfahren Sie in diesem kurzen Audience by QuestionPro-Video , wie Sie Selektionsverzerrungen vermeiden !

Wie QuestionPro Audience Ihnen helfen kann, wertvolle Daten aus Ihrer idealen Stichprobe zu sammeln.

Wenn Sie Forschung betreiben, ist es wichtig, die Natur der Selektionsverzerrung zu verstehen. Dies ist die Tendenz, dass Ihre Forschungsergebnisse von den Merkmalen Ihrer Teilnehmer oder Stichprobe beeinflusst werden .

Wenn Sie zum Beispiel eine Studie über die Auswirkungen von Zucker auf Diabetes durchführen und eine Gruppe von Menschen mit Diabetes haben, die alle Mitglieder Ihrer Kirche sind, könnte dies eine Quelle für Selektionsverzerrungen sein. Sie nehmen wahrscheinlich eher an kirchlichen Aktivitäten teil als diejenigen, die nicht an Diabetes leiden, und finden sich daher eher in der Stichprobe wieder. Wenn Sie diese Art von Verzerrung in Ihrer Studie vermeiden möchten, sollten Sie mit QuestionPro Audience Daten aus einer Vielzahl zuverlässiger Quellen sammeln

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