Auswahlverzerrung: Was es ist, wie man es vermeidet + praktische Auswirkungen

Veröffentlicht: 2022-11-01

Forscher benötigen möglicherweise Hilfe bei Ergebnissen, die nicht mit den Realitäten der Zielgemeinschaft übereinstimmen. Es gibt zahlreiche Ursachen, aber eine der wichtigsten ist die Selektionsverzerrung. Dies tritt auf, wenn die Studienstichprobe die interessierende Population genau repräsentieren muss, was zu Abweichungen in den Forschungsergebnissen führt.

Das Verständnis der Selektionsverzerrung, ihrer praktischen Auswirkungen und der besten Möglichkeiten, sie zu vermeiden, wird Ihnen helfen, mit ihren Auswirkungen umzugehen. Alles, was Sie wissen müssen, um Ihren Datenerfassungsprozess zu verbessern, wird in diesem Beitrag behandelt.

Was ist Selektionsbias?

Selection Bias bezieht sich auf experimentelle Fehler, die zu einer ungenauen Darstellung Ihrer Forschungsstichprobe führen. Es entsteht, wenn der Teilnehmerpool oder die Daten die Zielgruppe nicht repräsentieren.

Eine wesentliche Ursache für Selektionsbias ist, wenn der Forscher Untergruppenmerkmale nicht berücksichtigt. Es verursacht grundlegende Unterschiede zwischen den Stichprobendatenvariablen und der tatsächlichen Forschungspopulation.

Selektionsbias entsteht in der Forschung aus mehreren Gründen. Wenn der Forscher die Stichprobenpopulation nach den falschen Kriterien auswählt, kann er zahlreiche Beispiele für diese Verzerrung finden. Dies kann auch aufgrund von Elementen geschehen, die die Bereitschaft der Freiwilligen zur Fortsetzung der Teilnahme beeinflussen.

Welche Arten von Selektionsbias in der Forschung gibt es?

An verschiedenen Stellen im Forschungsprozess können verschiedene Arten von Selektionsverzerrungen auftreten. Im Folgenden sind einige davon aufgeführt:

  • Sampling-Bias

Stichprobenverzerrung ist eine Form der Auswahlverzerrung, die durch nicht zufällige Populationsstichproben verursacht wird. Es tritt auf, wenn bestimmte Untergruppen aus der Forschungsstichprobe entfernt werden, was zu einer ungenauen Darstellung der Untergruppen in der Stichprobenpopulation führt.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie untersuchen die Prävalenz von Herzkrankheiten in Ihrer Gegend. Um Daten zu sammeln, beschließen Sie, Interviews mit Käufern im Einkaufszentrum zu führen.

Diese Strategie schließt Krankenhauspatienten und Patienten mit Herzerkrankungen aus. Ihre Stichprobe ist voreingenommen, weil viele Menschen nicht in diesem Einkaufszentrum anwesend sind, sondern sich zu Hause oder in Krankenhäusern aufhalten.

  • Selbstselektionsverzerrung

Selbstselektionsverzerrung wird auch als Freiwilligenverzerrung bezeichnet. Dies tritt auf, wenn die Eigenschaften der Personen, die freiwillig an der Studie teilnehmen, für die Ziele der Untersuchung wichtig sind.

Selbstselektion führt zu verzerrten Daten, wenn die Stichprobengruppe aus Freiwilligen und nicht aus der idealen Zielpopulation besteht. Es ist sehr wahrscheinlich, dass Forscher wahrscheinlich voreingenommene Ergebnisse erhalten werden.

Beispielsweise könnte ein Pro-Auto-Fan an einer Studie teilnehmen, die die Wahrnehmung eines neuen Autos untersucht, das auf den Zielmarkt kommt, da er sich als Experte auf diesem Gebiet sieht.

Aufgrund der Selbstselektionsverzerrung könnten sie unangemessen antworten oder weitere Informationen bereitstellen, die nicht angefordert wurden.

  • Nonresponse-Bias

Nonresponse Bias tritt auf, wenn Personen eine Umfrage nicht beantworten oder an einem Forschungsprojekt teilnehmen. In der Umfrageforschung kommt es häufig vor, dass den Teilnehmern die entsprechenden Fähigkeiten fehlen, ihnen die Zeit fehlt oder sie sich wegen des Themas schuldig oder beschämt fühlen.

Beispielsweise interessieren sich Forscher dafür, wie Informatiker eine neue Software sehen. Sie führten eine Umfrage durch und stellten fest, dass viele Informatiker nicht geantwortet oder abgeschlossen haben.

Die Forscher fanden heraus, dass die Befragten die Software nach Erhalt der Daten für ausgezeichnet und qualitativ hochwertig hielten. Sie stellen jedoch fest, dass sie hauptsächlich negative Kritik erhalten, nachdem sie die neue Software für die gesamte Bevölkerung von Informatikern freigegeben haben.

Die Umfrageteilnehmer waren Informatiker auf Einstiegsniveau, die Programmfehler nicht erkennen konnten. Die Umfrageteilnehmer spiegelten nicht die bedeutendere Population von Informatikern wider. Daher waren die Ergebnisse ungenau.

  • Survivorship-Bias

Überlebensverzerrung tritt auf, wenn ein Forscher Variablen einem Screening-Wettbewerb unterzieht und diejenigen auswählt, die das Verfahren erfolgreich abschließen. Diese vorläufige Auswahlmethode eliminiert fehlerhafte Variablen aufgrund ihrer mangelnden Sichtbarkeit.

Survivorship Bias konzentriert sich auf die erfolgreichsten Faktoren, auch wenn sie keine relevanten Daten haben. Es kann Ihre Forschungsergebnisse verändern und zu unnötig positiven Ansichten führen, die nicht die Realität widerspiegeln.

Angenommen, Sie untersuchen Erfolgsvariablen für Unternehmer. Die meisten berühmten Unternehmer haben das College nicht beendet. Es könnte Sie davon ausgehen lassen, dass das Verlassen des Colleges mit einem starken Konzept ausreicht, um eine Karriere zu starten. Aber die Mehrheit der Studienabbrecher endet nicht reich.

Tatsächlich brachen viel mehr Menschen das College ab, um erfolglose Unternehmen zu gründen. In diesem Beispiel tritt Survivorship Bias auf, wenn Sie nur auf erfolgreiche Abbrecher achten und die überwiegende Mehrheit der fehlgeschlagenen Abbrecher ignorieren.

  • Attrition Bias

Attrition Bias tritt auf, wenn einige Umfrageteilnehmer die Umfrage abbrechen, während sie noch durchgeführt wird. Infolgedessen gibt es viele Unbekannte in Ihren Forschungsergebnissen, was die Qualität der Schlussfolgerungen verringert.

Meistens sucht der Forscher nach Trends bei den Drop-out-Variablen. Wenn Sie diese Tendenzen identifizieren können, können Sie möglicherweise feststellen, warum die Befragten Ihre Umfrage plötzlich verlassen haben, und entsprechende Maßnahmen ergreifen.

  • Voreingenommenheit erinnern

Rückrufverzerrung tritt auf, wenn einige Stichprobenmitglieder Schwierigkeiten haben, sich an wichtige Informationen zu erinnern, was sich auf Ihren Forschungsprozess auswirkt. Es findet statt, wenn Forscher ablehnen, was vor ihnen liegt, und stattdessen sehen, was sie sehen wollen.

Sie erhalten ein voreingenommenes Ergebnis, wenn Sie nur diejenigen befragen, die einen neuen Film gesehen haben. Diejenigen, die es gesehen haben, werden sagen, dass sie es geliebt haben, während diejenigen, die es nicht gesehen haben, sagen werden, dass sie es nicht getan haben. Das liegt daran, dass Leute, die den Film mögen, eher bereit sind, darüber zu diskutieren, als diejenigen, die das nicht tun.

  • Undercover-Voreingenommenheit

Eine Verzerrung durch Untererfassung entsteht, wenn eine repräsentative Stichprobe aus einem kleineren Anteil der Zielpopulation gezogen wird. Online-Umfragen sind besonders anfällig für Undercoverage Bias.

Nehmen wir an, Sie konzentrieren sich in einer Online-Umfrage zur eigenen Gesundheitseinschätzung auf übermäßiges Trink- und Rauchverhalten. Allerdings schließen Sie durch Ihre Art der Befragung bewusst Personen aus, die das Internet nicht nutzen.

Auf diese Weise werden ältere und weniger gebildete Personen aus Ihrer Stichprobe ausgeschlossen. Da sich Internetnutzer und Nichtnutzer stark unterscheiden, können Sie aus Ihrer Online-Umfrage keine zuverlässigen Ergebnisse ziehen.

Welche Auswirkungen hat der Selektionsbias?

Es besteht immer die Möglichkeit zufälliger oder systematischer Fehler in der Forschung, die die Zuverlässigkeit der Forschungsergebnisse beeinträchtigen. Selektionsbias kann verschiedene Auswirkungen haben, und es ist oft schwer zu sagen, wie signifikant oder in welche Richtung diese Auswirkungen sind. Die Auswirkungen können zu mehreren Problemen für Unternehmen führen, darunter die folgenden:

  • Risiko von Umsatz- und Reputationsverlusten

Für die Unternehmensplanung und -strategie sind Erkenntnisse aus nicht repräsentativen Stichproben deutlich weniger hilfreich, da sie nicht zur Zielgruppe passen. Es besteht die Gefahr, Geld und Reputation zu verlieren, wenn Geschäftsentscheidungen auf diesen Erkenntnissen basieren.

  • Beeinflusst die externe Validität der Analyse

Die Forschung wird durch ungenaue Daten weniger vertrauenswürdig. Daher wird die externe Validität der Analyse aufgrund der voreingenommenen Stichprobe beeinträchtigt.

  • Führt zu unangemessenen Geschäftsentscheidungen

Wenn die endgültigen Ergebnisse voreingenommen und für das Thema nicht repräsentativ sind, ist es unsicher, sich bei wichtigen Geschäftsentscheidungen auf die Ergebnisse der Studie zu verlassen.

Wie kann man Selektionsbias vermeiden?

Es besteht eine gute Chance, dass Sie Ihre Umfrageergebnisse durch Auswahlverzerrung beeinflusst haben. Lesen Sie die folgenden Ratschläge, um Auswahlverzerrungen zu vermeiden:

Während des Umfragedesigns

Probieren Sie einige dieser Vorschläge aus, um Auswahlverzerrungen zu vermeiden, wenn Sie die Struktur für Ihre Umfrage entwickeln:

  • Stellen Sie sicher, dass Ihre Umfrageziele offensichtlich sind.
  • Geben Sie die Standards an, die für Ihre Zielgruppe erfüllt werden sollten.
  • Geben Sie jedem möglichen Teilnehmer eine faire Möglichkeit, an der Umfrage teilzunehmen.

Während der Probenahme

Erwägen Sie, einige dieser Strategien während des Prozesses der Probenauswahl in die Praxis umzusetzen:

  • Stellen Sie bei der Verwendung von Zufallsstichproben in Ihren Prozessen eine ordnungsgemäße Randomisierung sicher.
  • Stellen Sie sicher, dass Ihre Teilnehmerliste aktuell ist und die beabsichtigte Zielgruppe genau repräsentiert.
  • Stellen Sie sicher, dass die Untergruppen die Bevölkerung als Ganzes repräsentieren und die wesentlichen Faktoren teilen.

Während der Auswertung

Wenn Sie den Bewertungs- und Validierungsprozess durchlaufen, müssen Sie darüber nachdenken, einige dieser Ideen in die Tat umzusetzen, um Auswahlverzerrungen zu vermeiden:

  • Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Stichprobenauswahl, Ihr Vorgehen und Ihre Datenerhebung frei von Vorurteilen sind, ist es eine gute Idee, sich von einem zweiten Forscher über den Rücken schauen zu lassen.
  • Wenden Sie Technologie an, um zu überwachen, wie sich die Daten ändern, damit Sie unerwartete Ergebnisse erkennen und schnell untersuchen können, um ungenaue Daten zu reparieren oder zu vermeiden.
  • Überprüfen Sie frühere Datentrends der Grundlagenforschung, um zu überprüfen, ob Ihre Forschung auf dem Weg zu einer starken internen Validität ist.
  • Laden Sie die Personen, die die Umfrage nicht beantwortet haben, zu einer weiteren ein. Eine zweite Runde könnte mehr Stimmen für ein klareres Verständnis der Ergebnisse bringen.

Fazit

Das Verständnis der Selektionsverzerrung, ihrer Arten und ihrer Auswirkungen auf die Forschungsergebnisse ist der erste Schritt, um damit zu arbeiten. Wir haben wichtige Daten entdeckt, die dabei helfen werden, sie zu identifizieren und daran zu arbeiten, ihre Auswirkungen auf ein Minimum zu reduzieren. Sie können Selektionsverzerrungen vermeiden, indem Sie QuestionPro verwenden, um zuverlässige Forschungsdaten zu sammeln.

Verschiedene Situationen können zu einer Verzerrung der Auswahl führen, z. B. wenn nicht neutrale Stichproben mit Systemproblemen kombiniert werden. Ein Recherche-Tool der Enterprise-Klasse zur Verwendung in der Recherche und zur Änderung von Erfahrungen ist die QuestionPro-Recherche-Suite.

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