Bias Seleksi: Apa Itu, Jenis & Contoh

Apa itu Bias Seleksi?

Semua model statistik dalam pembelajaran IPA membutuhkan data. Data yang baik sangat penting untuk mengembangkan serangkaian model yang valid secara statistik, tetapi ternyata sangat mudah untuk mendapatkan informasi yang buruk. Bias seleksi mempengaruhi peneliti di semua tahap proses, mulai dari pengumpulan data hingga analisis. Misalnya, peneliti mungkin tidak menyadari bahwa temuan mereka mungkin tidak berlaku untuk orang lain atau pengaturan yang berbeda. Jenis kesalahan ini menyajikan individu secara acak ditugaskan ke salah satu dari dua atau lebih kelompok, namun, tidak semua orang yang dapat didaftarkan benar-benar berpartisipasi.

Ini berarti bahwa orang-orang yang dianggap sebagai kandidat yang cocok untuk program tertentu dapat memilih untuk berpartisipasi atau tidak. Dengan demikian, mereka yang berpartisipasi dalam program mungkin memiliki karakteristik yang berbeda dari mereka yang tidak. Adanya proses seleksi non-acak dapat menyebabkan kesimpulan yang salah tentang sebab-akibat dan statistik yang terkait dengannya serta pembatalan data yang dikumpulkan.

Jenis Bias Seleksi

Ada banyak jenis bias seleksi, masing-masing dari mereka memengaruhi validitas data Anda dengan cara tertentu. Mari kita bahas beberapa yang paling umum:

• Bias Pengambilan Sampel:

Bias pengambilan sampel adalah bentuk bias seleksi yang terjadi ketika kita tidak mengumpulkan data dari semua orang yang mungkin ada dalam populasi kita pada suatu variabel penting. Beberapa alasan untuk ini mungkin: Peneliti mengumpulkan sampel mereka sebagian besar dari convenience atau convenience sampling, atau kadang-kadang dengan hati-hati memilih individu yang serupa dan memiliki karakteristik yang mirip dengan subjek penelitian, tetapi belum dipilih secara acak dari populasi mereka.

Ini dapat membelokkan analisis statistik dan pemahaman hasil dalam kasus tertentu

Baca lebih lanjut: Bias dalam Penelitian oleh QuestionPro

• Bias pemilihan sendiri:

Jenis bias seleksi ini, juga dikenal sebagai “Bias sukarelawan”, terjadi ketika orang-orang yang memilih untuk berpartisipasi dalam penelitian tidak mewakili populasi minat yang lebih besar. Misalnya, jika Anda ingin mempelajari preferensi siswa untuk karier, Anda mungkin hanya dapat menarik siswa dari sekolah yang terkenal menarik siswa kaya. Bias relawan juga dapat terjadi ketika sebuah penelitian meneliti orang-orang dari ras tertentu tetapi tidak memiliki cukup banyak peserta yang mengidentifikasi diri sebagai anggota ras tersebut.

Sama seperti bentuk bias lainnya, bias pemilihan sendiri mendistorsi data yang dikumpulkan dalam penelitian, dalam banyak kasus peneliti akan berakhir dengan hasil yang sangat tidak akurat dan validitas yang tidak ada dari penelitian sistematis Anda.

• Bias Pengecualian:

Bias inklusi terjadi ketika peneliti dengan sengaja memasukkan beberapa subkelompok dalam populasi sampel. Ini terkait erat dengan bias pengambilan sampel non-respons, dan itu memengaruhi validitas internal penyelidikan sistematis Anda.

Para ahli mendefinisikan bias inklusi sebagai "istilah kolektif yang mencakup berbagai potensi bias yang dapat dihasilkan dari inklusi pasca-pengacakan pasien dalam uji coba dan analisis selanjutnya." Ketika ini terjadi, hasil penelitian Anda mungkin membuat hubungan yang salah antar variabel.

Bias pengecualian terjadi ketika Anda dengan sengaja mengecualikan beberapa subkelompok dari populasi sampel sebelum mengacaknya ke dalam kelompok. Anda mungkin telah mengecualikan pasien dengan kondisi tertentu, seperti kanker atau HIV/AIDS, karena tidak etis bagi Anda untuk mempelajari orang-orang tersebut tanpa persetujuan mereka. Atau, mungkin Anda mengecualikan mereka karena Anda tidak ingin memberi mereka akses ke pilihan pengobatan lain selama uji klinis mereka. Beberapa peneliti juga memilih untuk tidak memasukkan orang yang terlalu sakit atau terlalu tua untuk berpartisipasi dalam uji klinis (karena orang-orang ini mungkin tidak dapat berpartisipasi secara efektif atau mungkin tidak menerima manfaat yang cukup dari berpartisipasi).

• Ingat Bias:

Salah satu bentuk bias ingatan yang paling umum disebut distorsi memori retroaktif. Distorsi memori retroaktif terjadi ketika orang mengingat peristiwa dan pengalaman dengan cara yang sesuai dengan kebutuhan mereka saat ini, daripada tujuan awalnya. Misalnya, seseorang mungkin mengingat suatu peristiwa sebagai pengalaman positif atau bahkan menyenangkan jika itu dimaksudkan untuk menjadi negatif. Selain itu, distorsi memori retroaktif dapat terjadi ketika orang mengalami kesulitan mengingat detail yang penting untuk topik penelitian, seperti fakta tentang kehidupan mereka sendiri atau kehidupan orang lain.

Distorsi memori retroaktif juga dapat terjadi ketika orang memasukkan informasi yang tidak akurat dalam laporan ingatan mereka. Ini terjadi ketika mereka melaporkan sesuatu yang tidak pernah terjadi atau sesuatu yang terjadi pada waktu yang berbeda dari saat itu benar-benar terjadi.

Misalnya, seseorang mungkin melaporkan bahwa dia menghabiskan lima jam perjalanan dari kantor ke rumah pada hari tertentu, padahal kenyataannya dia hanya membutuhkan waktu tiga jam karena dia makan siang di mejanya sebelumnya dan melupakannya sampai di kemudian hari.

Cara Menghindari Bias Seleksi

Memperkirakan kekuatan hubungan antara hasil (variabel dependen) dan beberapa variabel prediktor penting untuk banyak pertanyaan penelitian. Analisis bivariat dan metode multi-regresi biasanya digunakan untuk menghindari bias seleksi.

Analisis bivariat merupakan analisis kuantitatif yang sering digunakan untuk mengetahui hubungan empiris antara dua variabel. Dalam metode ini, peneliti mengukur setiap variabel prediktor secara individual dan kemudian menerapkan uji statistik untuk menentukan apakah variabel tersebut mempengaruhi variabel hasil. Jika tidak ada hubungan antara variabel prediktor dan hasil, maka mereka tidak akan dapat menemukan bukti bias seleksi dalam proses pengumpulan data mereka. Namun, jika ada semacam hubungan antara variabel-variabel ini, maka mungkin saja ada beberapa tingkat bias seleksi yang ada saat mengumpulkan data ini. Metode multi-regresi memungkinkan peneliti untuk menilai kekuatan hubungan antara hasil (variabel dependen) dan beberapa variabel prediktor

Pelajari cara menghindari bias pemilihan dengan video Audience by QuestionPro singkat ini !

Bagaimana Audiens QuestionPro dapat membantu Anda mengumpulkan data berharga dari sampel ideal Anda.

Saat Anda melakukan penelitian, penting untuk memahami sifat bias seleksi. Inilah kecenderungan hasil penelitian Anda dipengaruhi oleh karakteristik partisipan atau sampel Anda .

Jika Anda melakukan penelitian tentang efek gula pada diabetes, misalnya, dan Anda memiliki sekelompok penderita diabetes yang semuanya adalah anggota gereja Anda, itu bisa menjadi sumber bias seleksi. Mereka mungkin lebih mungkin untuk berpartisipasi dalam kegiatan gereja daripada mereka yang tidak menderita diabetes, oleh karena itu lebih mungkin untuk menemukan diri mereka dalam sampel. Jika Anda ingin menghindari bias semacam ini dalam studi Anda, Anda harus mengumpulkan data dari berbagai sumber terpercaya, dengan QuestionPro Audience

BELAJARLAH LAGI