選択バイアス：それは何か、タイプと例

セレクションバイアスとは？

学習科学におけるすべての統計モデルにはデータが必要です。 統計的に有効な一連のモデルを開発するには、適切なデータが不可欠ですが、驚くほど簡単に悪い情報が得られます。 選択バイアスは、データ収集から分析まで、すべてのプロセス段階で研究者に影響を与えます。 たとえば、研究者は、自分の調査結果が他の人や異なる設定に適用されない可能性があることに気付いていない場合があります。 このタイプのエラーは、個人が 2 つ以上のグループのいずれかにランダムに割り当てられていることを示していますが、登録できる全員が実際に参加しているわけではありません。

これは、特定のプログラムに適した候補者であると考えられる人々が、参加することを選択する場合としない場合があることを意味します。 したがって、プログラムに参加する人は、参加しない人とは異なる特徴を持っている可能性があります。 無作為でない選択プロセスの存在は、因果関係およびそれに関連する統計についての誤った推論、ならびに収集されたデータの無効化につながる可能性があります。

選択バイアスの種類

選択バイアスには多くの種類があり、それぞれが特定の方法でデータの有効性に影響を与えます。 最も一般的なものをいくつか見てみましょう。

• サンプリング バイアス:

サンプリング バイアスは、重要な変数に関して母集団に含まれる可能性のあるすべての人からデータを収集しない場合に発生する選択バイアスの一種です。 これにはいくつかの理由が考えられます: 研究者は、ほとんどの場合、便宜的または便宜的サンプリングからサンプルを収集します。または、時には、研究対象に似ていて類似した特性を持つが、母集団からランダムに選択されていない個人を慎重に選択することによってサンプルを収集します。

これにより、その特定のケースでの統計分析と結果の理解が歪む可能性があります

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• 自己選択バイアス:

「ボランティアバイアス」としても知られるこの種の選択バイアスは、研究に参加することを選択した人々が関心のあるより大きな母集団を代表していない場合に発生します. たとえば、生徒のキャリアに対する好みを調べたい場合、裕福な生徒を引き付けることで知られている学校からしか生徒を引き付けることができない場合があります。 ボランティアの偏見は、研究が特定の人種の人々を調べているが、その人種のメンバーであると特定する十分な参加者がいない場合にも発生する可能性があります.

他の形態のバイアスと同様に、自己選択バイアスは研究で収集されたデータを歪めます。ほとんどの場合、研究者は非常に不正確な結果をもたらし、体系的な研究の妥当性が存在しません.

• 除外バイアス:

包含バイアスは、研究者がサンプル母集団に意図的にいくつかのサブグループを含めるときに発生します。 これは、無回答サンプリング バイアスと密接に関連しており、体系的な調査の内部妥当性に影響を与えます。

専門家は、包含バイアスを「無作為化後の患者の試験およびその後の分析への包含から生じる可能性のあるさまざまな潜在的なバイアスを網羅する総称」と定義しています。 これが発生すると、研究結果が変数間の誤った接続を確立する可能性があります。

除外バイアスは、いくつかのサブグループをランダムにグループ化する前に、サンプル母集団から意図的に除外すると発生します。 がんや HIV/AIDS などの特定の状態にある患者を、同意なしに研究することは倫理に反するため、除外した可能性があります。 または、臨床試験中に別の治療オプションへのアクセスを許可したくなかったために、それらを除外した可能性があります. 一部の研究者は、臨床試験に参加するには病気や年齢が高すぎる人を含めないことを選択しています (これらの人は効果的に参加できないか、参加から十分な利益を得られない可能性があるため)。

• リコール バイアス:

想起バイアスの最も一般的な形態の 1 つは、遡及的記憶のゆがみと呼ばれます。 遡及的記憶のゆがみは、人々が元の目的ではなく、現在のニーズに合った方法で出来事や経験を覚えている場合に発生します。 たとえば、ある出来事をポジティブな経験だった、またはネガティブな内容だったとしても楽しい経験だったと思い出す人がいるかもしれません。 さらに、遡及的記憶のゆがみは、自分自身の生活や他人の生活に関する事実など、研究トピックにとって重要な詳細を思い出すのが困難な場合に発生する可能性があります。

遡及的な記憶のゆがみは、人々が思い出しレポートに不正確な情報を含めた場合にも発生する可能性があります。 これは、決して起こらなかったことや、実際に起こったのとは異なる時間に起こったことを報告するときに起こります。

たとえば、特定の日に職場から家まで 5 時間かけて移動したと報告した人がいるかもしれませんが、実際には 3 時間しかかからなかったのです。なぜなら、彼は前もって自分のデスクで昼食をとり、その日の遅くまでそのことを忘れていたからです。

選択バイアスを回避する方法

結果 (従属変数) といくつかの予測変数の間の関係の強さを推定することは、多くの研究課題にとって重要です。 選択バイアスを回避するために、二変量分析と重回帰分析が一般的に使用されます。

二変量分析は、2 つの変数間の経験的な関係を判断するためによく使用される定量分析です。 この方法では、研究者は各予測変数を個別に測定し、統計検定を適用して結果変数に影響するかどうかを判断します。 予測変数と結果の間に関係がない場合、データ収集プロセスで選択バイアスの証拠を見つけることができません。 ただし、これらの変数間に何らかの関係がある場合、このデータを収集する際に、ある程度の選択バイアスが存在した可能性があります。 重回帰法により、研究者は、結果 (従属変数) といくつかの予測変数の間のこの関係の強さを評価できます。

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QuestionPro Audience は、理想的なサンプルから貴重なデータを収集するのにどのように役立ちますか。

調査を行う場合、選択バイアスの性質を理解することが重要です。 これは、調査結果が参加者やサンプルの特性に影響される傾向です。

たとえば、糖尿病に対する砂糖の影響に関する研究を行っていて、糖尿病患者のグループがすべてあなたの教会のメンバーである場合、それは選択バイアスの原因になる可能性があります. 彼らは、糖尿病でない人よりも教会の活動に参加する可能性が高いため、サンプルに含まれる可能性が高くなります. 研究でこの種のバイアスを回避したい場合は、 QuestionPro Audienceを使用して、さまざまな信頼できる情報源からデータを収集する必要があります。

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