Bias di selezione: cos'è, come evitarlo + impatto pratico

I ricercatori potrebbero aver bisogno di aiuto con risultati che non corrispondono alle realtà della comunità target. Le cause sono numerose, ma una delle più importanti è il bias di selezione. Si verifica quando il campione di studio deve rappresentare accuratamente la popolazione di interesse, con conseguenti variazioni nei risultati della ricerca.

Comprendere il bias di selezione, i suoi impatti pratici e i modi migliori per evitarlo ti aiuterà ad affrontarne gli effetti. Tutto ciò che devi sapere su come migliorare il processo di raccolta dei dati sarà trattato in questo post.

Che cos'è il bias di selezione?

Il bias di selezione si riferisce a errori sperimentali che portano a una rappresentazione imprecisa del campione di ricerca. Si verifica quando il pool di partecipanti oi dati non rappresentano il gruppo target.

Una causa significativa di bias di selezione è quando il ricercatore non considera le caratteristiche dei sottogruppi. Provoca disparità fondamentali tra le variabili dei dati campionari e la popolazione di ricerca effettiva.

Il bias di selezione sorge nella ricerca per diversi motivi. Se il ricercatore sceglie la popolazione campione utilizzando i criteri errati, può trovare numerosi esempi di questo bias. Può anche accadere a causa di elementi che influiscono sulla volontà dei volontari dello studio di continuare a partecipare.

Quali sono i tipi di bias di selezione nella ricerca?

Diversi tipi di bias di selezione possono verificarsi in vari punti del processo di ricerca. I seguenti sono alcuni di loro:

• Bias di campionamento

Il bias di campionamento è una forma di bias di selezione causato dal campionamento non casuale della popolazione. Si verifica quando sottoinsiemi specifici vengono rimossi dal campione di ricerca, portando a una rappresentazione imprecisa dei sottogruppi nella popolazione campione.

Ad esempio, immagina di ricercare la prevalenza di malattie cardiache nella tua zona. Per raccogliere dati, decidi di condurre interviste con gli acquirenti al centro commerciale.

Questa strategia esclude i pazienti ospedalizzati e cardiopatici. Il tuo campione è parziale perché molte persone non sono presenti in quel centro commerciale ma stanno a casa o negli ospedali.

• Bias di autoselezione

Il pregiudizio di autoselezione è anche noto come pregiudizio volontario. Ciò si verifica quando le qualità delle persone che partecipano volontariamente allo studio sono importanti per gli obiettivi dell'indagine.

L'autoselezione causa dati distorti se il gruppo campione è composto da volontari piuttosto che dalla popolazione target ideale. È molto probabile che i ricercatori otterranno probabilmente risultati distorti.

Ad esempio, un fan pro-auto potrebbe partecipare a uno studio che esamina la percezione di un'auto nuova che entra nel mercato di riferimento poiché si considera un esperto nel settore.

A causa del pregiudizio di auto-selezione, potrebbero rispondere in modo inappropriato o fornire più informazioni che non sono state richieste.

• Distorsioni di mancata risposta

Il bias di mancata risposta si verifica quando le persone non rispondono a un sondaggio o non partecipano a un progetto di ricerca. Succede spesso nella ricerca del sondaggio quando i partecipanti non hanno le capacità appropriate, non hanno tempo o si sentono in colpa o vergogna per l'argomento.

Ad esempio, i ricercatori sono interessati a come gli informatici vedono un nuovo software. Hanno condotto un sondaggio e hanno scoperto che molti scienziati informatici non hanno risposto o terminato.

I ricercatori hanno scoperto che gli intervistati ritengono che il software sia eccellente e di alta qualità dopo aver ricevuto i dati. Tuttavia, scoprono di ricevere principalmente critiche sfavorevoli dopo aver rilasciato il nuovo software all'intera popolazione di scienziati informatici.

I partecipanti al sondaggio erano informatici di livello base che non riuscivano a individuare i difetti del programma. Gli intervistati non riflettevano la popolazione di informatici più significativa. Quindi i risultati erano imprecisi.

• Bias di sopravvivenza

Il bias di sopravvivenza si verifica quando un ricercatore sottopone le variabili a un concorso di screening e seleziona coloro che completano con successo la procedura. Questo metodo di selezione preliminare elimina le variabili non riuscite a causa della loro mancanza di visibilità.

Il pregiudizio di sopravvivenza si concentra sui fattori di maggior successo, anche se non hanno dati rilevanti. Può alterare i risultati della tua ricerca e portare a opinioni inutilmente positive che non riflettono la realtà.

Supponiamo che tu stia ricercando variabili di successo dell'imprenditore. Gli imprenditori più famosi non hanno finito il college. Potrebbe farti presumere che lasciare il college con un concetto forte sia sufficiente per avviare una carriera. Ma la maggior parte di coloro che abbandonano il college non finiscono per diventare ricchi.

In realtà, molte più persone hanno abbandonato il college per avviare attività senza successo. In questo esempio, il bias di sopravvivenza si verifica quando presti attenzione solo agli abbandoni che hanno avuto successo e ignori la stragrande maggioranza degli abbandoni che hanno fallito.

• Bias di attrito

Il bias di attrito si verifica quando alcuni intervistati abbandonano il sondaggio mentre è ancora in corso. Di conseguenza, ci sono molte incognite nei risultati della tua ricerca, il che riduce la qualità delle conclusioni.

Il più delle volte, il ricercatore cerca le tendenze tra le variabili di abbandono. Se riesci a identificare queste tendenze, potresti essere in grado di determinare il motivo per cui gli intervistati hanno lasciato il sondaggio all'improvviso e intraprendere le azioni appropriate.

• Distorsioni della memoria

Il bias di richiamo si verifica quando alcuni membri del campione fanno fatica a ricordare informazioni cruciali, che influiscono sul processo di ricerca. Si verifica quando i ricercatori rifiutano ciò che hanno di fronte e vedono invece ciò che vogliono vedere.

Otterrai un risultato parziale se esamini solo coloro che hanno visto un nuovo film. Chi l'ha visto dirà di averlo amato, mentre chi non l'ha visto dirà di no. Questo perché le persone a cui piace il film sono più disposte a discuterne rispetto a quelle a cui non piace.

• Pregiudizio sotto copertura

La distorsione da copertura si verifica quando un campione rappresentativo viene estratto da una percentuale più piccola della popolazione target. I sondaggi online sono particolarmente vulnerabili ai pregiudizi sotto copertura.

In un sondaggio online sulla salute autodichiarata, diciamo che ti stai concentrando su comportamenti di consumo eccessivo di alcol e fumo. Anche se, a causa del tuo modo di condurre il sondaggio, stai deliberatamente escludendo le persone che non usano Internet.

In questo modo, le persone più anziane e meno istruite vengono escluse dal campione. Poiché gli utenti di Internet e i non utenti differiscono in modo significativo, non puoi trarre risultati affidabili dal tuo sondaggio online.

Quali sono gli impatti del bias di selezione?

C'è sempre la possibilità di errori casuali o sistematici nella ricerca che compromettono l'affidabilità dei risultati della ricerca. Il bias di selezione può avere vari impatti ed è spesso difficile dire quanto siano significativi o in quale direzione siano tali effetti. Gli impatti possono portare a diversi problemi per le aziende, tra cui:

• Rischio di perdere entrate e reputazione

Per la pianificazione e la strategia aziendale, le informazioni ottenute da campioni non rappresentativi sono significativamente meno utili perché non si allineano con la popolazione target. Esiste il rischio di perdere denaro e reputazione se le decisioni aziendali si basano su questi risultati.

• Influisce sulla validità esterna dell'analisi

La ricerca diventa meno affidabile a causa di dati imprecisi. Pertanto, la validità esterna dell'analisi compromette a causa del campione distorto.

• Porta a decisioni aziendali inadeguate

Se i risultati finali sono distorti e non rappresentativi dell'argomento, non è sicuro fare affidamento sui risultati dello studio quando si prendono decisioni aziendali importanti.

Come evitare errori di selezione?

Ci sono buone probabilità che tu abbia influenzato i risultati del tuo sondaggio a causa della distorsione della selezione. Esamina i seguenti consigli per evitare errori di selezione:

Durante la progettazione del sondaggio

Prova alcuni di questi suggerimenti per evitare errori di selezione quando sviluppi la struttura per il tuo sondaggio:

• Assicurati che gli obiettivi del tuo sondaggio siano evidenti.
• Specifica gli standard che dovrebbero essere soddisfatti per il tuo pubblico previsto.
• Consenti a ogni possibile partecipante una giusta opportunità di prendere parte al sondaggio.

Durante il campionamento

Considerare di mettere in pratica alcune di queste strategie durante il processo di selezione dei campioni:

• Quando si utilizza il campionamento casuale nei processi, assicurarsi che la randomizzazione sia corretta.
• Assicurati che il tuo elenco di partecipanti sia aggiornato e rappresenti accuratamente il pubblico previsto.
• Assicurarsi che i sottogruppi rappresentino la popolazione nel suo insieme e condividano i fattori essenziali.

Durante la valutazione

Durante il processo di valutazione e convalida, è necessario pensare a mettere in atto alcune di queste idee per evitare pregiudizi di selezione:

• Se vuoi assicurarti che la selezione del campione, la procedura e la raccolta dei dati siano prive di pregiudizi, è una buona idea avere un secondo ricercatore che si guardi alle spalle.
• Applica la tecnologia per monitorare come cambiano i dati in modo da poter identificare esiti imprevisti e indagare rapidamente per riparare o evitare dati imprecisi.
• Controlla le tendenze precedenti dei dati della ricerca di base per verificare se la tua ricerca è sulla buona strada per una forte validità interna.
• Invita le persone che non hanno risposto al sondaggio a un altro sondaggio. Un secondo round potrebbe produrre più voti per una comprensione più chiara dei risultati.

Conclusione

Comprendere il bias di selezione, i suoi tipi e il modo in cui influisce sui risultati della ricerca è il passo iniziale per lavorare con esso. Abbiamo scoperto dati cruciali che ci aiuteranno a identificarlo ea lavorare per ridurne al minimo l'impatto. Puoi evitare errori di selezione utilizzando QuestionPro per raccogliere dati di ricerca affidabili.

Varie situazioni possono causare errori di selezione, ad esempio quando i campioni non neutri sono combinati con problemi di sistema. Uno strumento di ricerca di livello aziendale da utilizzare nella ricerca e modificare le esperienze è la suite di ricerca QuestionPro.

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