Seçim Önyargısı: Nedir, Türleri ve Örnekler

Seçim Önyargısı nedir?

Öğrenme bilimlerindeki tüm istatistiksel modeller veri gerektirir. İyi veriler, istatistiksel olarak geçerli bir model seti geliştirmek için çok önemlidir, ancak kötü bilgi elde etmek şaşırtıcı derecede kolaydır. Seçim yanlılığı, araştırmacıları veri toplamadan analize kadar tüm süreç aşamalarında etkiler. Örneğin, araştırmacılar bulgularının diğer insanlar veya farklı ortamlar için geçerli olmayabileceğini fark etmeyebilirler. Bu tür bir hata, iki veya daha fazla gruptan birine rastgele atanan bireyler sunar, ancak kaydolabilen herkes fiilen katılmaz.

Bu, belirli bir program için uygun adaylar olduğu düşünülen kişilerin katılmayı seçebilecekleri veya seçmeyebilecekleri anlamına gelir. Dolayısıyla programa katılanlar, katılmayanlardan farklı özelliklere sahip olabilir. Rastgele olmayan seçim sürecinin varlığı, nedensellik ve bunlarla ilgili istatistikler hakkında yanlış çıkarımlara ve ayrıca toplanan verilerin geçersiz olmasına yol açabilir.

Seçim Önyargı Türleri

Her biri verilerinizin geçerliliğini belirli bir şekilde etkileyen birçok seçim yanlılığı türü vardır. En yaygın olanlardan bazılarını gözden geçirelim:

• Örnekleme Önyargısı:

Örnekleme yanlılığı, popülasyonumuzda olabilecek tüm insanlardan önemli bir değişken hakkında veri toplamadığımızda ortaya çıkan bir seçim yanlılığı biçimidir. Bunun nedenlerinden bazıları şunlar olabilir: Araştırmacı, örneklemini çoğunlukla kolayda veya kolayda örnekleme yoluyla ya da bazen deneklerle benzer ve benzer özelliklere sahip, ancak popülasyonlarından rastgele seçilmemiş bireyleri dikkatlice seçerek toplar.

Bu, söz konusu özel durumdaki herhangi bir istatistiksel analiz ve sonuçların anlaşılmasını bozabilir.

Devamını oku: QuestionPro tarafından Araştırmada Önyargı

• Kendi Kendine Seçim Önyargısı:

"Gönüllü yanlılığı" olarak da bilinen bu tür seçim yanlılığı, bir çalışmaya katılmayı seçen kişiler, daha büyük ilgi popülasyonunu temsil etmediğinde ortaya çıkar. Örneğin, kariyer için öğrenci tercihlerini incelemek istiyorsanız, yalnızca zengin öğrencileri cezbetmesiyle bilinen okullardan öğrencileri çekebilirsiniz. Gönüllü yanlılığı, bir çalışma belirli bir ırktan insanları incelerken, ancak o ırkın üyeleri olarak tanımlayan yeterli katılımcıya sahip olmadığında da ortaya çıkabilir.

Tıpkı diğer herhangi bir önyargı biçimi gibi, kendi kendini seçme önyargısı da araştırmada toplanan verileri çarpıtır, çoğu durumda araştırmacı son derece yanlış sonuçlar ve sistematik araştırmanızın var olmayan geçerliliği ile sonuçlanır.

• Dışlama Önyargısı:

Dahil etme yanlılığı, araştırmacı kasıtlı olarak örneklem popülasyonuna bazı alt grupları dahil ettiğinde ortaya çıkar. Yanıtsız örnekleme yanlılığı ile yakından ilişkilidir ve sistematik araştırmanızın iç geçerliliğini etkiler.

Uzmanlar, dahil etme yanlılığını “hastaların bir denemeye ve sonraki analizlere randomize edildikten sonra dahil edilmesinden kaynaklanabilecek çeşitli potansiyel önyargıları kapsayan toplu terim” olarak tanımlamaktadır. Bu olduğunda, araştırma sonuçlarınız değişkenler arasında yanlış bir bağlantı kurabilir.

Dışlama yanlılığı, bazı alt grupları rastgele gruplara ayırmadan önce örnek popülasyondan kasıtlı olarak hariç tuttuğunuzda ortaya çıkar. Kanser veya HIV/AIDS gibi belirli rahatsızlıkları olan hastaları, onların rızası olmadan bu insanları incelemeniz etik olmayacağı için, çalışma dışı bırakmış olabilirsiniz. Veya klinik deneyleri sırasında başka bir tedavi seçeneğine erişmelerine izin vermek istemediğiniz için onları dışlamış olabilirsiniz. Bazı araştırmacılar ayrıca klinik araştırmalara katılmak için çok hasta veya çok yaşlı olan kişileri dahil etmemeyi tercih eder (çünkü bu kişiler etkin bir şekilde katılamayabilir veya katılmaktan yeterli fayda sağlayamayabilir).

• Önyargıyı Hatırlayın:

En yaygın hatırlama yanlılığı biçimlerinden biri, geriye dönük bellek bozulması olarak adlandırılır. Geriye dönük bellek bozulması, insanlar olayları ve deneyimleri asıl amaçlarından ziyade mevcut ihtiyaçlarına uygun bir şekilde hatırladıklarında ortaya çıkar. Örneğin, birisi bir olayı olumlu bir deneyim olarak ya da olumsuz olması isteniyorsa eğlenceli olarak hatırlayabilir. Buna ek olarak, insanlar kendi hayatları veya başkalarının hayatları hakkında gerçekler gibi araştırma konusu için önemli olan detayları hatırlamakta güçlük çektiklerinde geriye dönük hafıza bozulmaları meydana gelebilir.

Geriye dönük bellek bozulması, insanlar geri çağırma raporlarına yanlış bilgiler eklediğinde de meydana gelebilir. Bu, hiç olmamış bir şeyi veya gerçekten meydana geldiğinden farklı bir zamanda meydana gelen bir şeyi rapor ettiklerinde olur.

Örneğin, bir kişi belirli bir günde işten eve seyahat etmek için beş saat harcadığını, gerçekte ise önceden masasında öğle yemeği yediği ve günün ilerleyen saatlerine kadar unuttuğu için yalnızca üç saat sürdüğünü bildirebilir.

Seçim Önyargısından Nasıl Kaçınılır?

Bir sonuç (bağımlı değişken) ile birkaç öngörücü değişken arasındaki ilişkinin gücünü tahmin etmek, birçok araştırma sorusu için önemlidir. İki değişkenli analiz ve çoklu regresyon yöntemleri, seçim yanlılığını önlemek için yaygın olarak kullanılır.

İki değişkenli analiz, genellikle iki değişken arasındaki ampirik ilişkiyi belirlemek için kullanılan nicel bir analizdir. Bu yöntemde, araştırmacılar her bir yordayıcı değişkeni ayrı ayrı ölçer ve ardından sonuç değişkenini etkileyip etkilemediğini belirlemek için istatistiksel testler uygular. Tahmin değişkenleri ile sonuç arasında bir ilişki yoksa, veri toplama süreçlerinde herhangi bir seçim yanlılığı kanıtı bulamayacaklardır. Bununla birlikte, bu değişkenler arasında bir tür ilişki varsa, bu veriler toplanırken bir düzeyde seçim yanlılığının mevcut olması mümkün olabilir. Çoklu regresyon yöntemleri, araştırmacıların bir sonuç (bağımlı değişken) ile birkaç tahmin değişkeni arasındaki bu ilişkinin gücünü değerlendirmesine olanak tanır.

Bu hızlı Audience by QuestionPro videosuyla seçim yanlılığından nasıl kaçınacağınızı öğrenin !

QuestionPro Audience, ideal numunenizden değerli veriler toplamanıza nasıl yardımcı olabilir.

Araştırma yaparken, seçim yanlılığının doğasını anlamak önemlidir. Bu, araştırma sonuçlarınızın katılımcılarınızın veya örneklemin özelliklerinden etkilenme eğilimidir .

Örneğin, şekerin diyabet üzerindeki etkileri üzerine bir çalışma yürütüyorsanız ve kilisenizin üyesi olan bir grup diyabetli insan varsa, bu bir seçim yanlılığı kaynağı olabilir. Diyabeti olmayanlara göre kilise faaliyetlerine katılma olasılıkları daha yüksek olabilir, bu nedenle kendilerini örneklemde bulma olasılıkları daha yüksektir. Çalışmanızda bu tür bir önyargıdan kaçınmak istiyorsanız, QuestionPro Audience ile çok çeşitli güvenilir kaynaklardan veri toplamalısınız.

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN