选择偏差：它是什么，如何避免它+实际影响

研究人员可能需要帮助来解决与目标社区的现实不符的发现。 原因有很多，但最重要的原因之一是选择偏差。 当研究样本需要准确地代表感兴趣的人群时，就会发生这种情况，从而导致研究结果的变化。

了解选择偏差、它的实际影响以及避免它的最佳方法将帮助您处理它的影响。 这篇文章将介绍您需要了解的有关如何增强数据收集过程的所有信息。

什么是选择偏差？

选择偏差是指导致您的研究样本不准确的实验错误。 当参与者池或数据不代表目标群体时，就会出现这种情况。

选择偏差的一个重要原因是研究人员未能考虑亚组特征。 它导致样本数据变量与实际研究人群之间存在根本差异。

研究中出现选择偏差有几个原因。 如果研究人员使用不正确的标准选择样本总体，他们可能会发现许多这种偏差的例子。 也可能由于影响研究志愿者继续参与意愿的因素而发生。

研究中的选择偏差有哪些类型？

在研究过程的不同阶段，可能会出现几种类型的选择偏差。 以下是其中一些：

• 抽样偏差

抽样偏差是由非随机人口抽样带来的一种选择偏差。 当从研究样本中删除特定子集时会发生这种情况，从而导致样本总体中子组的表示不准确。

例如，假设您正在研究您所在地区的心脏病患病率。 为了收集数据，您决定对购物中心的购物者进行采访。

该策略不包括住院和心脏病患者。 您的样本存在偏差，因为许多人不在那个购物中心，而是住在他们的家中或医院。

• 自我选择偏差

自我选择偏差也称为志愿者偏差。 当自愿参与研究的人的素质对调查目标很重要时，就会出现这种情况。

如果样本组由志愿者而不是理想的目标人群组成，则自我选择会导致数据有偏差。 研究人员很可能会得到有偏见的结果。

例如，一位汽车爱好者可能会参与一项研究，该研究检查新车进入目标市场的看法，因为他们认为自己是该领域的专家。

由于自我选择的偏见，他们可能会做出不恰当的回应或提供更多未被要求的信息。

• 无反应偏差

当人们不回答调查或不参与研究项目时，就会发生无响应偏差。 当参与者缺乏适当的能力、缺乏时间或对这个话题感到内疚或羞耻时，这经常发生在调查研究中。

例如，研究人员对计算机科学家如何看待新软件感兴趣。 他们进行了一项调查，发现许多计算机科学家没有回应或完成。

研究人员发现，受访者在收到数据后认为该软件非常出色且质量上乘。 然而，他们发现在向全体计算机科学家发布新软件后，他们主要受到了不利的批评。

调查参与者是无法发现程序缺陷的入门级计算机科学家。 调查受访者没有反映更重要的计算机科学家群体。 因此，结果是不准确的。

• 幸存者偏差

当研究人员对变量进行筛选竞赛并选择那些成功完成该程序的人时，就会出现幸存者偏差。 这种初步选择方法消除了由于缺乏可见性而失败的变量。

幸存者偏差关注最成功的因素，即使他们没有相关数据。 它可能会改变您的研究成果，并导致不必要的积极观点，这些观点不能反映现实。

假设您正在研究企业家成功变量。 大多数著名的企业家都没有完成大学学业。 它可能会让你认为，带着一个强大的概念离开大学就足以开始职业生涯了。 但大多数大学辍学生最终并没有变得富有。

事实上，更多的人从大学辍学去创办不成功的企业。 在此示例中，当您只关注成功的辍学者而忽略绝大多数失败的辍学者时，就会出现幸存者偏差。

• 损耗偏差

当一些调查对象在调查过程中退出时，就会出现流失偏差。 因此，您的研究结果中存在许多未知数，从而降低了结论的质量。

大多数时候，研究人员在辍学变量中寻找趋势。 如果您能够识别这些趋势，您或许能够确定受访者为何突然离开您的调查并采取适当的行动。

• 回忆偏差

当一些样本成员难以回忆起关键信息时，就会发生回忆偏差，这会影响您的研究过程。 当研究人员拒绝他们面前的东西，而是看到他们想看到的东西时，就会发生这种情况。

如果你只是调查那些看过新电影的人，你会得到一个有偏见的结果。 看过的人会说喜欢，没看过的人会说不喜欢。 这是因为喜欢这部电影的人比不喜欢的人更愿意讨论它。

• 覆盖偏差

当从较小比例的目标人群中抽取代表性样本时，就会出现覆盖不足偏差。 在线调查特别容易受到覆盖不足的偏见。

在一项关于自我报告的健康状况的在线调查中，假设您关注的是过度饮酒和吸烟行为。 虽然，由于您进行调查的方式，您故意将不使用互联网的人排除在外。

这样，年龄较大且受教育程度较低的人就会被排除在您的样本之外。 由于互联网用户和非用户差异很大，因此您无法从在线调查中得出可靠的结果。

选择偏差的影响是什么？

研究中总是存在随机或系统错误的可能性，这些错误会损害研究结果的可靠性。 选择偏差会产生各种影响，而且通常很难判断这些影响的重要性或方向。 这些影响可能会给企业带来几个问题，包括：

• 失去收入和声誉的风险

对于业务规划和战略，从非代表性样本中获得的洞察力要小得多，因为它们与目标人群不一致。 如果业务决策基于这些发现，则存在损失金钱和声誉的风险。

• 影响分析的外部有效性

由于数据不准确，研究变得不那么可信。 因此，由于样本有偏差，分析的外部效度会受到影响。

• 导致不恰当的商业决策

如果最终结果存在偏见且不代表该主题，则在做出重要业务决策时依赖研究结果是不安全的。

如何避免选择偏差？

您很有可能通过选择偏差影响了调查结果。 查看以下建议以帮助您避免选择偏差：

在调查设计期间

在开发调查结构时，请尝试以下一些建议以避免选择偏差：

• 确保您的调查目标是显而易见的。
• 指定您的目标受众应满足的标准。
• 让每个可能的参与者都有公平的机会参与调查。

采样期间

考虑在选择样本的过程中将其中一些策略付诸实践：

• 在您的流程中使用随机抽样时，请确保适当的随机化。
• 确保您的参与者列表是最新的，并且准确地代表了目标受众。
• 确保子组代表整个人口并共享基本因素。

评估期间

在进行评估和验证过程时，您需要考虑将其中一些想法付诸行动，以避免选择偏差：

• 如果您想确保您的样本选择、程序和数据收集没有偏见，那么让第二位研究人员检查您的背后是个好主意。
• 应用技术来监控数据如何变化，以便您可以识别意外结果并快速调查以修复或避免不准确的数据。
• 检查以前的基础研究数据趋势，以验证您的研究是否符合强大的内部有效性。
• 邀请未回答调查的人参加另一项调查。 第二轮可能会产生更多的选票，以便更清楚地了解调查结果。

结论

了解选择偏差、它的类型以及它如何影响研究结果是处理它的第一步。 我们发现了有助于识别它并努力将其影响降至最低的关键数据。 您可以通过使用 QuestionPro 收集可靠的研究数据来避免选择偏差。

各种情况都可能导致选择偏差，例如当非中性样本与系统问题相结合时。 QuestionPro 研究套件是用于研究和改变体验的企业级研究工具。

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