Bias di selezione: cos'è, tipi ed esempi

Cos'è il bias di selezione?

Tutti i modelli statistici nelle scienze dell'apprendimento richiedono dati. I buoni dati sono fondamentali per lo sviluppo di una serie di modelli statisticamente validi, ma è sorprendentemente facile ottenere informazioni errate. Il bias di selezione colpisce i ricercatori in tutte le fasi del processo, dalla raccolta dei dati all'analisi. Ad esempio, i ricercatori potrebbero non rendersi conto che le loro scoperte potrebbero non essere applicabili ad altre persone oa contesti diversi. Questo tipo di errore presenta individui assegnati casualmente a uno di due o più gruppi, ma non tutti coloro che possono essere iscritti partecipano effettivamente.

Ciò significa che le persone che si ritiene siano candidate adatte per un particolare programma possono o meno scegliere di partecipare. Pertanto, coloro che partecipano al programma possono avere caratteristiche diverse rispetto a coloro che non lo fanno. L'esistenza del processo di selezione non casuale può portare a deduzioni errate sul nesso di causalità e alle statistiche ad esso correlate, nonché all'invalidità dei dati raccolti.

Tipi di bias di selezione

Esistono molti tipi di bias di selezione, ognuno dei quali influisce sulla validità dei dati in un modo specifico. Esaminiamo alcuni dei più comuni:

• Bias di campionamento:

Il bias di campionamento è una forma di bias di selezione che si verifica quando non raccogliamo dati da tutte le persone che potrebbero essere nella nostra popolazione su una variabile importante. Alcuni dei motivi potrebbero essere: il ricercatore raccoglie il suo campione principalmente per convenienza o convenienza, o talvolta selezionando attentamente individui che sono simili e hanno caratteristiche simili ai soggetti di studio, ma non sono stati scelti casualmente dalla loro popolazione.

Ciò può distorcere qualsiasi analisi statistica e comprensione dei risultati in quel caso particolare

Per saperne di più: Bias nella ricerca di QuestionPro

• Bias di autoselezione:

Questo tipo di bias di selezione, noto anche come "bias del volontariato", si verifica quando le persone che scelgono di partecipare a uno studio non sono rappresentative della più ampia popolazione di interesse. Ad esempio, se vuoi studiare le preferenze degli studenti per le carriere, potresti essere in grado di attirare solo studenti di scuole note per attrarre studenti facoltosi. Il pregiudizio del volontario può verificarsi anche quando uno studio esamina persone di una determinata razza ma non ha un numero sufficiente di partecipanti che si identificano come membri di quella razza.

Proprio come qualsiasi altra forma di bias, il bias di autoselezione distorce i dati raccolti nella ricerca, nella maggior parte dei casi il ricercatore finirà con risultati estremamente imprecisi e validità inesistente della tua ricerca sistematica.

• Distorsioni di esclusione:

Il bias di inclusione si verifica quando il ricercatore include intenzionalmente alcuni sottogruppi nella popolazione campione. È strettamente correlato al bias di campionamento della mancata risposta e influisce sulla validità interna della tua indagine sistematica.

Gli esperti definiscono il bias di inclusione come "il termine collettivo che copre i vari potenziali pregiudizi che possono derivare dall'inclusione post-randomizzazione dei pazienti in uno studio e nelle successive analisi". Quando ciò accade, i risultati della tua ricerca potrebbero stabilire una falsa connessione tra le variabili.

Il bias di esclusione si verifica quando si escludono intenzionalmente alcuni sottogruppi dalla popolazione campione prima di randomizzarli in gruppi. Potresti aver escluso pazienti con determinate condizioni, come cancro o HIV/AIDS, perché non sarebbe stato etico per te studiare quelle persone senza il loro consenso. O forse li hai esclusi perché non volevi dare loro accesso a un'altra opzione di trattamento durante la loro sperimentazione clinica. Alcuni ricercatori scelgono anche di non includere persone troppo malate o troppo anziane per partecipare alle sperimentazioni cliniche (perché queste persone potrebbero non essere in grado di partecipare efficacemente o potrebbero non ricevere abbastanza benefici dalla partecipazione).

• Distorsioni della memoria:

Una delle forme più comuni di distorsione del ricordo è chiamata distorsione della memoria retroattiva. La distorsione retroattiva della memoria si verifica quando le persone ricordano eventi ed esperienze in un modo che si adatta alle loro esigenze attuali, piuttosto che al loro scopo originale. Ad esempio, qualcuno potrebbe ricordare un evento come un'esperienza positiva o addirittura divertente se doveva essere negativo. Inoltre, la distorsione retroattiva della memoria può verificarsi quando le persone hanno difficoltà a ricordare dettagli importanti per l'argomento di ricerca, come fatti sulla propria vita o su quella degli altri.

La distorsione retroattiva della memoria può verificarsi anche quando le persone includono informazioni imprecise nei loro rapporti di richiamo. Questo accade quando segnalano qualcosa che non è mai accaduto o qualcosa che è accaduto in un momento diverso da quando è effettivamente accaduto.

Ad esempio, una persona potrebbe riferire di aver trascorso cinque ore viaggiando dal lavoro a casa in un determinato giorno, quando in realtà gli ci sono volute solo tre ore perché aveva pranzato alla scrivania in anticipo e se ne era dimenticato fino a tardi.

Come evitare la distorsione di selezione

La stima della forza di una relazione tra un risultato (la variabile dipendente) e diverse variabili predittive è importante per molte domande di ricerca. L'analisi bivariata e i metodi di regressione multipla sono comunemente usati per evitare errori di selezione.

L'analisi bivariata è un'analisi quantitativa spesso utilizzata per determinare la relazione empirica tra due variabili. In questo metodo, i ricercatori misurano ciascuna variabile predittiva individualmente e quindi applicano test statistici per determinare se influisce sulla variabile di risultato. Se non vi è alcuna relazione tra le variabili predittive e il risultato, non saranno in grado di trovare alcuna prova di bias di selezione nel processo di raccolta dei dati. Tuttavia, se esiste una sorta di relazione tra queste variabili, è possibile che sia presente un certo livello di distorsione di selezione durante la raccolta di questi dati. I metodi di multi-regressione consentono ai ricercatori di valutare la forza di questa relazione tra un risultato (la variabile dipendente) e diverse variabili predittive

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Quando stai conducendo una ricerca, è importante capire la natura del bias di selezione. Questa è la tendenza per cui i risultati della tua ricerca sono influenzati dalle caratteristiche dei partecipanti o del campione .

Se stai conducendo uno studio sugli effetti dello zucchero sul diabete, per esempio, e hai un gruppo di persone con diabete che sono tutti membri della tua chiesa, ciò potrebbe essere una fonte di bias di selezione. Potrebbero essere più propensi a partecipare alle attività della chiesa rispetto a coloro che non hanno il diabete, quindi più propensi a ritrovarsi nel campione. Se vuoi evitare questo tipo di pregiudizi nel tuo studio, dovresti raccogliere dati da un'ampia varietà di fonti affidabili, con QuestionPro Audience

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