선택 편향: 그것이 무엇인지, 어떻게 피해야 하는지 + 실질적인 영향

연구원은 대상 커뮤니티의 현실과 일치하지 않는 결과에 대한 도움이 필요할 수 있습니다. 많은 원인이 있지만 가장 중요한 것 중 하나는 선택 편향입니다. 연구 표본이 관심 모집단을 정확하게 나타내야 할 때 발생하여 연구 결과에 편차가 발생합니다.

선택 편향, 그 실질적인 영향 및 이를 피하는 최선의 방법을 이해하면 그 영향을 처리하는 데 도움이 됩니다. 데이터 수집 프로세스를 개선하는 방법에 대해 알아야 할 모든 것이 이 게시물에서 다룹니다.

선택 편향이란 무엇입니까?

선택 편향은 연구 표본의 부정확한 표현으로 이어지는 실험적 실수를 말합니다. 참가자 풀 또는 데이터가 대상 그룹을 나타내지 않을 때 발생합니다.

선택 편향의 중요한 원인은 연구자가 하위 그룹 특성을 고려하지 않는 경우입니다. 이는 표본 데이터 변수와 실제 연구 모집단 사이에 근본적인 불일치를 야기합니다.

선택 편향은 여러 가지 이유로 연구에서 발생합니다. 연구자가 잘못된 기준을 사용하여 표본 모집단을 선택하면 이러한 편향의 많은 예를 찾을 수 있습니다. 또한 연구 자원 봉사자의 계속 참여 의지에 영향을 미치는 요소로 인해 발생할 수도 있습니다.

연구에서 선택 편향의 유형은 무엇입니까?

연구 과정의 다양한 지점에서 여러 유형의 선택 편향이 발생할 수 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

• 샘플링 편향

샘플링 편향은 무작위 모집단 샘플링으로 인해 발생하는 선택 편향의 한 형태입니다. 특정 하위 집합이 연구 표본에서 제거되어 표본 모집단의 하위 그룹이 부정확하게 표시될 때 발생합니다.

예를 들어, 당신이 살고 있는 지역의 심장병 유병률을 조사하고 있다고 상상해 보십시오. 데이터를 수집하기 위해 쇼핑몰에서 쇼핑객과 인터뷰를 수행하기로 결정합니다.

이 전략은 입원 환자 및 심장병 환자를 제외합니다. 많은 사람들이 쇼핑몰에 있지 않고 집이나 병원에 머물기 때문에 표본이 편향되었습니다.

• 자기 선택 편향

자기 선택 편향은 자원자 편향이라고도 합니다. 이것은 자발적으로 연구에 참여하는 사람들의 자질이 조사의 목적에 중요할 때 발생합니다.

표본 그룹이 이상적인 대상 인구가 아닌 자원 봉사자로 구성된 경우 자체 선택으로 인해 편향된 데이터가 발생합니다. 연구자들이 편향된 결과를 얻을 가능성이 매우 높습니다.

예를 들어, 자동차를 좋아하는 팬은 자신을 해당 분야의 전문가로 여기기 때문에 목표 시장에 진입하는 새 자동차에 대한 인식을 조사하는 연구에 참여할 수 있습니다.

자기 선택 편향으로 인해 부적절하게 응답하거나 요청하지 않은 추가 정보를 제공할 수 있습니다.

• 무응답 편향

무응답 편향은 사람들이 설문조사에 응답하지 않거나 연구 프로젝트에 참여하지 않을 때 발생합니다. 설문 조사에서 참가자가 적절한 능력이 부족하거나 시간이 부족하거나 주제에 대해 죄책감이나 수치심을 느낄 때 종종 발생합니다.

예를 들어 연구원은 컴퓨터 과학자가 새로운 소프트웨어를 보는 방식에 관심이 있습니다. 그들은 설문 조사를 실시했고 많은 컴퓨터 과학자들이 응답하지 않거나 끝내지 않았다는 것을 발견했습니다.

연구원들은 응답자들이 데이터를 받은 후 소프트웨어가 우수하고 고품질이라고 믿는다는 것을 발견했습니다. 그러나 그들은 새로운 소프트웨어를 컴퓨터 과학자 전체에게 공개한 후 주로 좋지 않은 비판을 받는다는 사실을 알게 됩니다.

설문 조사 참가자는 프로그램 결함을 발견할 수 없는 초급 컴퓨터 과학자였습니다. 설문 응답자는 더 중요한 컴퓨터 과학자 인구를 반영하지 않았습니다. 따라서 결과가 정확하지 않았습니다.

• 생존 편향

생존 편향은 연구자가 선별 대회에 변수를 적용하고 절차를 성공적으로 완료한 사람을 선택할 때 발생합니다. 이 예비 선택 방법은 가시성 부족으로 인해 실패한 변수를 제거합니다.

생존 편향은 관련 데이터가 없더라도 가장 성공적인 요인에 중점을 둡니다. 이는 연구 결과를 변경하고 현실을 반영하지 않는 불필요하게 긍정적인 견해로 이어질 수 있습니다.

기업가의 성공 변수를 조사한다고 가정해 보겠습니다. 대부분의 유명한 기업가는 대학을 마치지 못했습니다. 강한 개념을 가지고 대학을 졸업하면 경력을 쌓기에 충분하다고 생각할 수 있습니다. 그러나 대부분의 대학 중퇴자들은 부자가 되지 못합니다.

실제로 더 많은 사람들이 실패한 사업을 시작하기 위해 대학을 중퇴했습니다. 이 예에서 생존 편향은 성공한 중도 탈락자에게만 관심을 기울이고 실패한 중도 탈락자의 대다수를 무시할 때 발생합니다.

• 마모 편향

이탈 편향은 일부 설문 응답자가 아직 수행되는 동안 탈락할 때 발생합니다. 결과적으로 연구 결과에 알려지지 않은 사항이 많아 결론의 품질이 저하됩니다.

대부분의 경우 연구자는 탈락 변수 사이에서 추세를 찾습니다. 이러한 경향을 식별할 수 있다면 응답자가 설문조사를 갑자기 떠난 이유를 파악하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

• 회상 편향

회상 편향은 일부 샘플 구성원이 연구 프로세스에 영향을 미치는 중요한 정보를 회상하는 데 어려움을 겪을 때 발생합니다. 그것은 연구자들이 그들 앞에 있는 것을 거부하고 대신 그들이 보고 싶은 것을 볼 때 발생합니다.

새 영화를 본 사람들만 조사하면 편향된 결과를 얻을 수 있습니다. 본 사람은 사랑한다고 말하고, 보지 않은 사람은 그렇지 않다고 할 것입니다. 그 이유는 영화를 좋아하는 사람들이 그렇지 않은 사람들보다 영화에 대해 더 많은 논의를 하려고 하기 때문입니다.

• 언더커버 편향

Undercoverage 편향은 대표 표본이 대상 모집단의 더 작은 비율에서 추출될 때 발생합니다. 온라인 설문조사는 특히 언더커버 편향에 취약합니다.

자가 보고한 건강에 대한 온라인 설문조사에서 귀하가 과도한 음주 및 흡연 행동에 초점을 맞추고 있다고 가정해 보겠습니다. 설문 조사를 수행하는 방식 때문에 인터넷을 사용하지 않는 사람들을 의도적으로 제외하고 있습니다.

이런 식으로 나이가 많고 교육 수준이 낮은 개인은 표본에서 제외됩니다. 인터넷 사용자와 비사용자는 크게 다르기 때문에 온라인 설문조사에서 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 없습니다.

선택 편향의 영향은 무엇입니까?

연구 결과의 신뢰성을 손상시키는 연구에는 항상 무작위 또는 체계적인 오류의 가능성이 있습니다. 선택 편향은 다양한 영향을 미칠 수 있으며 이러한 효과가 얼마나 중요한지 또는 어떤 방향으로 영향을 미치는지 말하기 어려운 경우가 많습니다. 그 영향은 다음을 포함하여 기업에 여러 가지 문제를 일으킬 수 있습니다.

• 수익 및 평판 손실 위험

비즈니스 계획 및 전략의 경우 대표성이 없는 샘플에서 얻은 통찰력은 대상 인구와 일치하지 않기 때문에 훨씬 덜 유용합니다. 비즈니스 결정이 이러한 결과를 기반으로 하는 경우 돈과 명성을 잃을 위험이 있습니다.

• 분석의 외부 유효성에 영향을 미칩니다.

부정확한 데이터로 인해 연구의 신뢰성이 떨어집니다. 따라서 편향된 표본 때문에 분석의 외부 타당성이 손상됩니다.

• 부적절한 비즈니스 결정으로 이어짐

최종 결과가 편향되고 주제를 대표하지 않는 경우 중요한 비즈니스 결정을 내릴 때 연구 결과에 의존하는 것은 안전하지 않습니다.

선택 편향을 피하는 방법?

선택 편향을 통해 설문 조사 결과에 영향을 미쳤을 가능성이 큽니다. 선택 편향을 피하기 위해 다음 조언을 검토하십시오.

설문 조사 설계 중

설문 조사를 위한 구조를 개발할 때 선택 편향을 피하기 위해 다음 제안 중 일부를 시도해 보십시오.

• 설문조사 목표가 분명한지 확인하세요.
• 의도한 청중을 위해 충족되어야 하는 표준을 지정합니다.
• 가능한 모든 참가자가 설문조사에 참여할 수 있는 공정한 기회를 제공합니다.

샘플링 중

샘플을 선택하는 과정에서 다음 전략 중 일부를 실행하는 것이 좋습니다.

• 프로세스에서 무작위 샘플링을 사용할 때 적절한 무작위화를 확인하십시오.
• 참가자 목록이 최신 상태이고 의도한 청중을 정확하게 나타내는지 확인하십시오.
• 하위 그룹이 전체 인구를 나타내고 필수 요소를 공유하는지 확인합니다.

평가 중

평가 및 검증 프로세스를 진행할 때 선택 편향을 피하기 위해 다음 아이디어 중 일부를 실행하는 것에 대해 생각할 필요가 있습니다.

• 표본 선택, 절차 및 데이터 수집에 편견이 없는지 확인하려면 두 번째 연구원이 뒤를 돌아보는 것이 좋습니다.
• 기술을 적용하여 데이터가 어떻게 변경되는지 모니터링하여 예기치 않은 결과를 식별하고 신속하게 조사하여 부정확한 데이터를 수정하거나 방지할 수 있습니다.
• 이전의 기본 연구 데이터 추세를 확인하여 연구가 강력한 내부 타당성을 위한 궤도에 있는지 확인하십시오.
• 설문조사에 응답하지 않은 사람들을 추가 설문조사에 초대합니다. 두 번째 라운드에서는 결과를 더 명확하게 이해하기 위해 더 많은 표를 얻을 수 있습니다.

결론

선택 편향, 그 유형 및 연구 결과에 미치는 영향을 이해하는 것은 선택 편향을 다루는 시작 단계입니다. 우리는 이를 식별하고 그 영향을 최소화하는 데 도움이 되는 중요한 데이터를 발견했습니다. QuestionPro를 사용하여 신뢰할 수 있는 연구 데이터를 수집하면 선택 편향을 피할 수 있습니다.

중성이 아닌 샘플이 시스템 문제와 결합되는 경우와 같이 다양한 상황에서 선택 편향이 발생할 수 있습니다. 연구에 사용하고 경험을 변경하는 엔터프라이즈급 연구 도구는 QuestionPro 연구 제품군입니다.

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