ความลำเอียงในการเลือก: มันคืออะไร ประเภท & ตัวอย่าง

Selection Bias คืออะไร?

แบบจำลองทางสถิติทั้งหมดในวิทยาศาสตร์การเรียนรู้ต้องการข้อมูล ข้อมูลที่ดีมีความสำคัญต่อการพัฒนาชุดแบบจำลองที่ถูกต้องทางสถิติ แต่การรับข้อมูลที่ไม่ดีนั้นง่ายมากอย่างน่าประหลาดใจ อคติในการคัดเลือกส่งผลกระทบต่อนักวิจัยในทุกขั้นตอนตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยอาจไม่ทราบว่าการค้นพบของพวกเขาอาจไม่นำไปใช้กับคนอื่นหรือสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน ข้อผิดพลาดประเภทนี้แสดงบุคคลที่สุ่มได้รับมอบหมายให้เข้าร่วมกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งจากสองกลุ่มขึ้นไป แต่ไม่ใช่ทุกคนที่สามารถลงทะเบียนเข้าร่วมได้จริง

ซึ่งหมายความว่าผู้ที่คิดว่าเป็นผู้สมัครที่เหมาะสมสำหรับโปรแกรมใดโปรแกรมหนึ่งอาจเลือกเข้าร่วมหรือไม่ก็ได้ ดังนั้นผู้ที่เข้าร่วมโปรแกรมอาจมีลักษณะที่แตกต่างจากผู้ที่ไม่เข้าร่วมโปรแกรม การมีอยู่ของกระบวนการคัดเลือกที่ไม่สุ่มสามารถนำไปสู่การอนุมานที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับสาเหตุและสถิติที่เกี่ยวข้องตลอดจนการทำให้ข้อมูลที่รวบรวมเป็นโมฆะ

ประเภทอคติในการเลือก

มีอคติในการเลือกหลายประเภท แต่ละประเภทส่งผลต่อความถูกต้องของข้อมูลของคุณในลักษณะเฉพาะ มาดูสิ่งที่พบบ่อยที่สุดกัน:

• อคติสุ่มตัวอย่าง:

อคติการสุ่มตัวอย่างเป็นรูปแบบหนึ่งของอคติในการเลือกที่เกิดขึ้นเมื่อเราไม่ได้รวบรวมข้อมูลจากทุกคนที่อาจอยู่ในประชากรของเราด้วยตัวแปรที่สำคัญ สาเหตุบางประการอาจเป็นดังนี้: ผู้วิจัยรวบรวมตัวอย่างส่วนใหญ่จากการสุ่มตัวอย่างที่สะดวกหรือสะดวก หรือบางครั้งโดยการเลือกบุคคลที่คล้ายคลึงกันและมีลักษณะคล้ายคลึงกับวิชาที่ศึกษาอย่างรอบคอบ แต่ยังไม่ได้รับการสุ่มเลือกจากประชากร

ซึ่งอาจบิดเบือนการวิเคราะห์ทางสถิติและความเข้าใจในผลลัพธ์ในกรณีนั้นๆ

อ่านเพิ่มเติม: อคติในการวิจัยโดย QuestionPro

• อคติในการเลือกตนเอง:

อคติในการคัดเลือกประเภทนี้หรือที่เรียกว่า "อคติของอาสาสมัคร" เกิดขึ้นเมื่อผู้ที่เลือกเข้าร่วมในการศึกษาไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรที่สนใจจำนวนมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการศึกษาความชอบของนักเรียนในด้านอาชีพ คุณอาจดึงดูดนักเรียนจากโรงเรียนที่มีชื่อเสียงในเรื่องดึงดูดนักเรียนที่ร่ำรวยเท่านั้น อคติของอาสาสมัครอาจเกิดขึ้นได้เช่นกันเมื่อการศึกษาวิจัยสำรวจผู้คนจากเชื้อชาติใดเชื้อชาติหนึ่ง แต่ไม่มีผู้เข้าร่วมเพียงพอที่จะระบุว่าเป็นสมาชิกของเผ่าพันธุ์นั้น

เช่นเดียวกับอคติรูปแบบอื่น ความเอนเอียงในการเลือกตนเองบิดเบือนข้อมูลที่รวบรวมในการวิจัย ในกรณีส่วนใหญ่ ผู้วิจัยจะลงเอยด้วยผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องอย่างยิ่งและความถูกต้องที่ไม่มีอยู่จริงของการวิจัยที่เป็นระบบของคุณ

• อคติยกเว้น:

อคติรวมเกิดขึ้นเมื่อผู้วิจัยจงใจรวมกลุ่มย่อยบางกลุ่มไว้ในกลุ่มตัวอย่าง มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับอคติในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ตอบสนอง และส่งผลต่อความถูกต้องภายในของการตรวจสอบอย่างเป็นระบบของคุณ

ผู้เชี่ยวชาญกำหนดอคติการรวมเป็น "คำรวมที่ครอบคลุมอคติที่อาจเกิดขึ้นต่างๆ ที่อาจเป็นผลมาจากการรวมผู้ป่วยหลังการสุ่มตัวอย่างในการทดลองและการวิเคราะห์ที่ตามมา" เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้น ผลการวิจัยของคุณอาจสร้างการเชื่อมต่อที่ผิดพลาดระหว่างตัวแปร

ความลำเอียงการยกเว้นเกิดขึ้นเมื่อคุณจงใจแยกกลุ่มย่อยบางกลุ่มออกจากกลุ่มตัวอย่างก่อนที่จะสุ่มกลุ่มย่อยออกเป็นกลุ่ม คุณอาจยกเว้นผู้ป่วยที่มีอาการบางอย่าง เช่น มะเร็งหรือเอชไอวี/เอดส์ เนื่องจากจะถือว่าผิดศีลธรรมหากคุณศึกษาบุคคลเหล่านั้นโดยไม่ได้รับความยินยอมจากพวกเขา หรือบางทีคุณอาจยกเว้นพวกเขาเพราะคุณไม่ต้องการให้พวกเขาเข้าถึงทางเลือกการรักษาอื่นในระหว่างการทดลองทางคลินิก นักวิจัยบางคนยังเลือกที่จะไม่รวมผู้ที่ป่วยหรือแก่เกินไปสำหรับการมีส่วนร่วมในการทดลองทางคลินิก (เพราะคนเหล่านี้อาจไม่สามารถเข้าร่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพหรืออาจไม่ได้รับผลประโยชน์เพียงพอจากการเข้าร่วม)

• เรียกคืนอคติ:

รูปแบบอคติการเรียกคืนที่พบบ่อยที่สุดรูปแบบหนึ่งเรียกว่าการบิดเบือนหน่วยความจำย้อนหลัง การบิดเบือนของหน่วยความจำย้อนหลังเกิดขึ้นเมื่อผู้คนจดจำเหตุการณ์และประสบการณ์ในลักษณะที่เหมาะสมกับความต้องการในปัจจุบันมากกว่าวัตถุประสงค์เดิม ตัวอย่างเช่น บางคนอาจนึกถึงเหตุการณ์หนึ่งว่าเป็นประสบการณ์ที่ดี หรือแม้กระทั่งน่าสนุกหากเป็นเหตุการณ์เชิงลบ นอกจากนี้ การบิดเบือนหน่วยความจำย้อนหลังอาจเกิดขึ้นได้เมื่อผู้คนมีปัญหาในการจดจำรายละเอียดที่สำคัญต่อหัวข้อการวิจัย เช่น ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับชีวิตของตนเองหรือชีวิตของผู้อื่น

ความผิดเพี้ยนของหน่วยความจำย้อนหลังอาจเกิดขึ้นได้เมื่อผู้คนใส่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องลงในรายงานการเรียกคืน สิ่งนี้จะเกิดขึ้นเมื่อพวกเขารายงานสิ่งที่ไม่เคยเกิดขึ้นหรือสิ่งที่เกิดขึ้นในเวลาที่ต่างไปจากที่มันเกิดขึ้นจริง

ตัวอย่างเช่น คนๆ หนึ่งอาจรายงานว่าเขาใช้เวลาห้าชั่วโมงในการเดินทางจากที่ทำงานไปบ้านในวันหนึ่งๆ ที่จริงแล้วเขาใช้เวลาเพียงสามชั่วโมงเท่านั้นเพราะเขาไปกินข้าวกลางวันที่โต๊ะล่วงหน้าและลืมมันไปจนดึกดื่น

วิธีหลีกเลี่ยงอคติในการเลือก

การประมาณความแรงของความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์ (ตัวแปรตาม) และตัวแปรทำนายหลายตัวมีความสำคัญต่อคำถามการวิจัยจำนวนมาก การวิเคราะห์แบบสองตัวแปรและวิธีการถดถอยพหุคูณมักใช้เพื่อหลีกเลี่ยงความลำเอียงในการเลือก

การวิเคราะห์แบบ Bivariate เป็นการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่มักใช้เพื่อกำหนดความสัมพันธ์เชิงประจักษ์ระหว่างสองตัวแปร ในวิธีนี้ นักวิจัยจะวัดตัวแปรทำนายแต่ละตัวแยกกัน จากนั้นจึงใช้การทดสอบทางสถิติเพื่อพิจารณาว่าตัวแปรนั้นส่งผลต่อตัวแปรผลลัพธ์หรือไม่ หากไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทำนายกับผลลัพธ์ พวกเขาจะไม่พบหลักฐานของอคติในการคัดเลือกในกระบวนการรวบรวมข้อมูล อย่างไรก็ตาม หากมีความสัมพันธ์บางอย่างระหว่างตัวแปรเหล่านี้ อาจมีความเป็นไปได้ที่จะมีอคติในการเลือกในระดับหนึ่งเมื่อรวบรวมข้อมูลนี้ วิธีการถดถอยพหุคูณช่วยให้นักวิจัยประเมินความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์ (ตัวแปรตาม) และตัวแปรทำนายหลายตัว

เรียนรู้วิธีหลีกเลี่ยงอคติในการเลือกด้วยวิดีโอสั้นๆ ของ Audience by QuestionPro !

ผู้ชม QuestionPro สามารถช่วยคุณรวบรวมข้อมูลที่มีค่าจากตัวอย่างในอุดมคติของคุณได้อย่างไร

เมื่อคุณทำการวิจัย สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจธรรมชาติของอคติในการคัดเลือก นี่คือแนวโน้มที่ผลการวิจัยของคุณจะได้รับผลกระทบจากลักษณะของผู้เข้าร่วมหรือ กลุ่มตัวอย่าง ของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังศึกษาผลกระทบของน้ำตาลต่อโรคเบาหวาน และคุณมีกลุ่มคนที่เป็นโรคเบาหวานซึ่งเป็นสมาชิกในคริสตจักรของคุณทั้งหมด นั่นอาจเป็นที่มาของอคติในการคัดเลือก พวกเขาอาจมีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมในกิจกรรมของคริสตจักรมากกว่าผู้ที่ไม่มีโรคเบาหวาน ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะพบว่าตนเองอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง หากคุณต้องการหลีกเลี่ยงอคติประเภทนี้ในการศึกษาของคุณ คุณควรรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้มากมายด้วย QuestionPro Audience

เรียนรู้เพิ่มเติม