選擇偏差：它是什麼，類型和例子

什麼是選擇偏差？

學習科學中的所有統計模型都需要數據。 好的數據對於開發一組統計上有效的模型至關重要，但很容易得到壞信息。 選擇偏差會影響從數據收集到分析的所有過程階段的研究人員。 例如，研究人員可能沒有意識到他們的發現可能不適用於其他人或不同的環境。 這種類型的錯誤將個人隨機分配到兩個或多個組中的一個，但是，並不是每個可以註冊的人都實際參與。

這意味著被認為適合特定計劃的人可能會或可能不會選擇參與。 因此，參加該計劃的人可能與未參加該計劃的人具有不同的特徵。 非隨機選擇過程的存在可能導致對因果關係和與之相關的統計數據的錯誤推斷以及收集的數據無效。

選擇偏差類型

選擇偏差有很多種，每一種都會以特定的方式影響數據的有效性。 讓我們來看看一些最常見的：

• 抽樣偏差：

抽樣偏差是一種選擇偏差，當我們沒有從可能在我們人口中的所有人那裡收集關於重要變量的數據時，就會出現這種偏差。 造成這種情況的一些原因可能是：研究人員主要從方便或便利抽樣中收集樣本，或者有時通過仔細選擇與研究對象相似且具有相似特徵的個體，但不是從他們的人群中隨機選擇的。

這可能會扭曲任何統計分析和對該特定情況下結果的理解

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• 自我選擇偏差：

這種類型的選擇偏差，也稱為“志願者偏差”，發生在選擇參與研究的人不能代表更大的感興趣人群時。 例如，如果您想研究學生對職業的偏好，您可能只能吸引來自以吸引富有學生而聞名的學校的學生。 當一項研究檢查某個種族的人但沒有足夠的參與者認定為該種族的成員時，也可能出現志願者偏見。

就像任何其他形式的偏見一樣，自我選擇偏見會扭曲研究中收集的數據，在大多數情況下，研究人員最終會得到極其不准確的結果，並且系統研究的有效性不存在。

• 排除偏差：

當研究人員有意在樣本總體中包含一些子組時，就會發生包含偏差。 它與無應答抽樣偏差密切相關，它會影響您系統調查的內部有效性。

專家將納入偏倚定義為“涵蓋各種潛在偏倚的總稱，這些偏倚可能是由於在試驗和後續分析中隨機納入患者而導致的。” 發生這種情況時，您的研究結果可能會在變量之間建立錯誤的聯繫。

當您在將某些子組隨機分組之前有意從樣本總體中排除它們時，就會出現排除偏差。 您可能已排除患有某些疾病的患者，例如癌症或 HIV/AIDS，因為未經他們同意對您進行研究是不道德的。 或者，也許您排除了他們，因為您不想在他們的臨床試驗期間讓他們獲得另一種治療選擇。 一些研究人員還選擇不包括因病太重或太老而無法參與臨床試驗的人（因為這些人可能無法有效參與或可能無法從參與中獲得足夠的收益）。

• 召回偏差：

最常見的回憶偏差形式之一稱為追溯記憶失真。 當人們以適合他們當前需求而不是最初目的的方式記住事件和經歷時，就會發生追溯性記憶扭曲。 例如，有人可能會回憶起一個事件是一種積極的經歷，如果它本來是消極的，甚至是令人愉快的。 此外，當人們難以記住對研究主題很重要的細節時，例如關於他們自己或他人生活的事實，就會發生追溯性記憶失真。

當人們在回憶報告中包含不准確的信息時，也會發生追溯性記憶失真。 當他們報告從未發生過的事情或發生的事情與實際發生的時間不同時，就會發生這種情況。

例如，一個人可能會報告說他在某一天從工作到家花了五個小時，而實際上他只花了三個小時，因為他事先在辦公桌前吃過午飯，直到當天晚些時候才忘記。

如何避免選擇偏差

估計結果（因變量）和幾個預測變量之間的關係強度對於許多研究問題都很重要。 雙變量分析和多元回歸方法通常用於避免選擇偏差。

雙變量分析是一種定量分析，通常用於確定兩個變量之間的經驗關係。 在這種方法中，研究人員單獨測量每個預測變量，然後應用統計檢驗來確定它是否會影響結果變量。 如果預測變量與結果之間沒有關係，那麼他們將無法在其數據收集過程中找到任何選擇偏差的證據。 但是，如果這些變量之間存在某種關係，那麼在收集這些數據時可能存在某種程度的選擇偏差。 多元回歸方法允許研究人員評估結果（因變量）和幾個預測變量之間的這種關係的強度

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當您進行研究時，了解選擇偏差的性質很重要。 這是您的研究結果受參與者或樣本特徵影響的趨勢。

例如，如果您正在研究糖對糖尿病的影響，並且您有一群糖尿病患者都是您教會的成員，那麼這可能是選擇偏差的來源。 他們可能比沒有糖尿病的人更有可能參加教會活動，因此更有可能在樣本中找到自己。 如果您想在研究中避免這種偏見，您應該使用QuestionPro Audience從各種可靠來源收集數據

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