選択バイアス: それは何か、それを回避する方法 + 実際的な影響

公開: 2022-11-01

研究者は、対象コミュニティの現実と一致しない調査結果について支援を必要とする場合があります。 原因は数多くありますが、最も重要なものの 1 つは選択バイアスです。 これは、研究サンプルが関心のある母集団を正確に表す必要がある場合に発生し、研究結果にばらつきが生じます。

選択バイアス、その実際的な影響、およびそれを回避する最善の方法を理解することは、その影響に対処するのに役立ちます. この投稿では、データ収集プロセスを強化する方法について知っておく必要があるすべてのことについて説明します。

セレクションバイアスとは？

選択バイアスとは、研究サンプルの不正確な表現につながる実験ミスを指します。 参加者プールまたはデータがターゲット グループを表していない場合に発生します。

選択バイアスの重大な原因は、研究者がサブグループの特性を考慮しない場合です。 これにより、サンプル データ変数と実際の調査母集団との間に根本的な不一致が生じます。

選択バイアスは、いくつかの理由で研究で発生します。 研究者が誤った基準を使用してサンプル母集団を選択すると、このバイアスの例が多数見つかる可能性があります。 また、研究ボランティアの参加継続意欲に影響を与える要素が原因で発生することもあります。

研究における選択バイアスの種類は何ですか?

研究プロセスのさまざまな時点で、いくつかのタイプの選択バイアスが発生する可能性があります。 以下はその一部です。

  • サンプリング バイアス

サンプリング バイアスは、非ランダム母集団サンプリングによってもたらされる選択バイアスの一種です。 これは、特定のサブセットが研究サンプルから削除されたときに発生し、サンプル母集団のサブグループの表現が不正確になります。

たとえば、あなたの地域で心臓病の有病率を調査しているとします。 データを収集するために、ショッピング モールで買い物客にインタビューを行うことにしました。

この戦略は、入院患者および心臓病患者を除外します。 多くの人がそのショッピング モールにいるのではなく、自宅や病院に滞在しているため、サンプルに偏りがあります。

  • 自己選択バイアス

自己選択バイアスは、ボランティアバイアスとも呼ばれます。 これは、調査に自発的に参加する人々の資質が調査の目的にとって重要である場合に発生します。

サンプルグループが理想的なターゲット集団ではなくボランティアで構成されている場合、自己選択によりデータに偏りが生じます。 研究者が偏った結果を得る可能性は非常に高いです。

たとえば、プロの自動車ファンは、自分たちをその分野の専門家と見なしているため、ターゲット市場に参入する新車の認識を調査する調査に参加する場合があります。

自己選択バイアスが原因で、不適切な応答をしたり、求められていない情報を提供したりする可能性があります。

  • 無回答バイアス

無回答バイアスは、人々が調査に回答しないか、調査プロジェクトに参加しない場合に発生します。 調査研究では、参加者が適切な能力を欠いている、時間がない、またはトピックについて罪悪感や恥ずかしさを感じている場合によく発生します。

たとえば、研究者は、コンピュータ サイエンティストが新しいソフトウェアをどのように見ているかに関心があります。 彼らは調査を実施し、多くのコンピューター科学者が回答または終了していないことを発見しました。

研究者は、回答者がデータを受け取った後、ソフトウェアが優れていて高品質であると信じていることを発見しました. しかし、彼らは、新しいソフトウェアをコンピューター科学者の全人​​口にリリースした後、主に不利な批判を受けていることを発見しました.

調査の参加者は、プログラムの欠陥を見つけることができなかった初心者レベルのコンピューター科学者でした。 調査の回答者は、より重要なコンピューター サイエンティストの人口を反映していませんでした。 したがって、結果は不正確でした。

  • 生存バイアス

生存者バイアスは、研究者が変数をスクリーニング コンテストにかけ、手順を正常に完了した人を選択するときに発生します。 この予備的な選択方法では、可視性の欠如のために失敗した変数が排除されます。

生存者バイアスは、関連するデータがなくても、最も成功した要因に注目します。 それはあなたの研究結果を変え、現実を反映していない不必要に肯定的な見方につながる可能性があります.

起業家の成功変数を調査しているとします。 ほとんどの有名な起業家は大学を卒業していません。 強いコンセプトを持って大学を卒業すれば、キャリアをスタートさせるのに十分だと思い込むかもしれません。 しかし、大学中退者の大半は金持ちにはなりません。

実際には、失敗した事業を立ち上げるために大学を中退した人がさらに多くいます。 この例では、成功したドロップアウトのみに注意を払い、失敗したドロップアウトの大多数を無視すると、生存バイアスが発生します。

  • 消耗バイアス

調査の実施中に一部の回答者が脱落した場合、減少バイアスが発生します。 その結果、研究結果には不明な点が多くなり、結論の質が低下します。

ほとんどの場合、研究者はドロップアウト変数の傾向を探します。 これらの傾向を特定できれば、回答者がアンケートから突然離れた理由を特定し、適切な措置を講じることができる可能性があります。

  • リコールバイアス

一部のサンプルメンバーが重要な情報を思い出すのに苦労すると、思い出しバイアスが発生し、研究プロセスに影響を与えます。 研究者が目の前にあるものを拒否し、代わりに見たいものを見るときに起こります。

新しい映画を見た人だけに調査すると、偏った結果が得られます。 見た人は好きだと言い、見たことがない人は嫌いだと言うでしょう。 これは、その映画が好きな人は、そうでない人よりも積極的に議論するためです。

  • アンダーカバレッジバイアス

アンダーカバレッジ バイアスは、代表的なサンプルがターゲット母集団のより少ない割合から抽出された場合に発生します。 オンライン調査は、アンダーカバー バイアスに対して特に脆弱です。

自己申告による健康に関するオンライン調査で、過度の飲酒と喫煙行動に焦点を当てているとしましょう。 とはいえ、調査のやり方からして、インターネットを使用しない人を意図的に除外しています。

このようにして、高齢者や教育水準の低い個人はサンプルから除外されます。 インターネット ユーザーと非ユーザーは大きく異なるため、オンライン調査から信頼できる結果を導き出すことはできません。

選択バイアスの影響は？

研究結果の信頼性を危うくする、研究におけるランダムまたは系統的エラーの可能性は常にあります。 選択バイアスはさまざまな影響を与える可能性があり、それらの影響がどれほど重要で、どの方向にあるのかを判断するのは難しいことがよくあります. この影響は、次のようなビジネス上のいくつかの問題につながる可能性があります。

  • 収益と評判を失うリスク

事業計画と戦略では、代表的でないサンプルから得られた洞察は、対象母集団と一致しないため、あまり役に立ちません。 これらの調査結果に基づいてビジネス上の意思決定を行うと、金銭と評判を失うリスクがあります。

  • 分析の外的妥当性に影響を与える

不正確なデータの結果として、研究の信頼性が低下します。 したがって、サンプルが偏っているため、分析の外的妥当性が損なわれます。

  • 不適切なビジネス上の意思決定につながる

最終結果が偏っており、トピックを代表していない場合、重要なビジネス上の意思決定を行う際に調査結果に頼るのは安全ではありません.

選択バイアスを避けるには？

選択バイアスによって調査結果に影響を与えた可能性は十分にあります。 選択バイアスを回避するために、次のアドバイスを確認してください。

調査設計時

調査の構造を作成する際に、選択の偏りを避けるために、次の提案をいくつか試してください。

  • 調査の目的が明確であることを確認してください。
  • 対象とする視聴者が満たすべき基準を指定します。
  • すべての可能な参加者に、調査に参加する公正な機会を与えます。

サンプリング中

サンプルを選択する過程で、これらの戦略のいくつかを実践することを検討してください。

  • プロセスで無作為抽出を採用する場合は、適切な無作為化を確実に行ってください。
  • 参加者のリストが最新のものであり、対象者を正確に表していることを確認してください。
  • サブグループが母集団全体を表し、重要な要素を共有していることを確認してください。

評価中

評価と検証のプロセスを進めるときは、選択バイアスを回避するために、これらのアイデアのいくつかを実行に移すことを検討する必要があります。

  • サンプルの選択、手順、およびデータ収集に偏りがないことを確認したい場合は、別の研究者に背中を見てもらうことをお勧めします.
  • テクノロジを適用してデータがどのように変化するかを監視し、予期しない結果を特定し、迅速に調査して不正確なデータを修復または回避できるようにします。
  • 以前の基礎研究データの傾向をチェックして、研究が強力な内部妥当性に向けて順調に進んでいるかどうかを確認してください。
  • アンケートに回答しなかった人を別のアンケートに招待します。 2 回目のラウンドでは、調査結果をより明確に理解するために、より多くの投票が得られる可能性があります。

結論

選択バイアス、その種類、およびそれが研究結果にどのように影響するかを理解することは、それを扱う最初のステップです。 それを特定し、その影響を最小限に抑える作業に役立つ重要なデータを発見しました。 QuestionPro を使用して信頼できる調査データを収集することで、選択バイアスを回避できます。

非中性サンプルがシステムの問題と組み合わされた場合など、さまざまな状況で選択バイアスが発生する可能性があります。 調査に使用してエクスペリエンスを変更するエンタープライズ レベルの調査ツールは、QuestionPro 調査スイートです。

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