選擇偏差：它是什麼，如何避免它+實際影響

研究人員可能需要幫助來解決與目標社區的現實不符的發現。 原因有很多，但最重要的原因之一是選擇偏差。 當研究樣本需要準確地代表感興趣的人群時，就會發生這種情況，從而導致研究結果的變化。

了解選擇偏差、它的實際影響以及避免它的最佳方法將幫助您處理它的影響。 這篇文章將介紹您需要了解的有關如何增強數據收集過程的所有信息。

什麼是選擇偏差？

選擇偏差是指導致您的研究樣本不准確的實驗錯誤。 當參與者池或數據不代表目標群體時，就會出現這種情況。

選擇偏差的一個重要原因是研究人員未能考慮亞組特徵。 它導致樣本數據變量與實際研究人群之間存在根本差異。

研究中出現選擇偏差有幾個原因。 如果研究人員使用不正確的標準選擇樣本總體，他們可能會發現許多這種偏差的例子。 也可能由於影響研究志願者繼續參與意願的因素而發生。

研究中的選擇偏差有哪些類型？

在研究過程的不同階段，可能會出現幾種類型的選擇偏差。 以下是其中一些：

• 抽樣偏差

抽樣偏差是由​​非隨機人口抽樣帶來的一種選擇偏差。 當從研究樣本中刪除特定子集時會發生這種情況，從而導致樣本總體中子組的表示不准確。

例如，假設您正在研究您所在地區的心髒病患病率。 為了收集數據，您決定對購物中心的購物者進行採訪。

該策略不包括住院和心髒病患者。 您的樣本存在偏差，因為許多人不在那個購物中心，而是住在他們的家中或醫院。

• 自我選擇偏差

自我選擇偏差也稱為志願者偏差。 當自願參與研究的人的素質對調查目標很重要時，就會出現這種情況。

如果樣本組由志願者而不是理想的目標人群組成，則自我選擇會導致數據有偏差。 研究人員很可能會得到有偏見的結果。

例如，一位汽車愛好者可能會參與一項研究，該研究檢查新車進入目標市場的看法，因為他們認為自己是該領域的專家。

由於自我選擇的偏見，他們可能會做出不恰當的回應或提供更多未被要求的信息。

• 無反應偏差

當人們不回答調查或不參與研究項目時，就會發生無響應偏差。 當參與者缺乏適當的能力、缺乏時間或對這個話題感到內疚或羞恥時，這經常發生在調查研究中。

例如，研究人員對計算機科學家如何看待新軟件感興趣。 他們進行了一項調查，發現許多計算機科學家沒有回應或完成。

研究人員發現，受訪者在收到數據後認為該軟件非常出色且質量上乘。 然而，他們發現在向全體計算機科學家發布新軟件後，他們主要受到了不利的批評。

調查參與者是無法發現程序缺陷的入門級計算機科學家。 調查受訪者沒有反映更重要的計算機科學家群體。 因此，結果是不准確的。

• 倖存者偏差

當研究人員對變量進行篩選競賽並選擇那些成功完成該程序的人時，就會出現倖存者偏差。 這種初步選擇方法消除了由於缺乏可見性而失敗的變量。

倖存者偏差關注最成功的因素，即使他們沒有相關數據。 它可能會改變您的研究成果，並導致不必要的積極觀點，這些觀點不能反映現實。

假設您正在研究企業家成功變量。 大多數著名的企業家都沒有完成大學學業。 它可能會讓你認為，帶著一個強大的概念離開大學就足以開始職業生涯了。 但大多數大學輟學生最終並沒有變得富有。

事實上，更多的人從大學輟學去創辦不成功的企業。 在此示例中，當您只關注成功的輟學者而忽略絕大多數失敗的輟學者時，就會出現倖存者偏差。

• 損耗偏差

當一些調查對像在調查過程中退出時，就會出現流失偏差。 因此，您的研究結果中存在許多未知數，從而降低了結論的質量。

大多數時候，研究人員在輟學變量中尋找趨勢。 如果您能夠識別這些趨勢，您或許能夠確定受訪者為何突然離開您的調查並採取適當的行動。

• 回憶偏差

當一些樣本成員難以回憶起關鍵信息時，就會發生回憶偏差，這會影響您的研究過程。 當研究人員拒絕他們面前的東西，而是看到他們想看到的東西時，就會發生這種情況。

如果你只是調查那些看過新電影的人，你會得到一個有偏見的結果。 看過的人會說喜歡，沒看過的人會說不喜歡。 這是因為喜歡這部電影的人比不喜歡的人更願意討論它。

• 覆蓋偏差

當從較小比例的目標人群中抽取代表性樣本時，就會出現覆蓋不足偏差。 在線調查特別容易受到覆蓋不足的偏見。

在一項關於自我報告的健康狀況的在線調查中，假設您關注的是過度飲酒和吸煙行為。 雖然，由於您進行調查的方式，您故意將不使用互聯網的人排除在外。

這樣，年齡較大且受教育程度較低的人就會被排除在您的樣本之外。 由於互聯網用戶和非用戶差異很大，因此您無法從在線調查中得出可靠的結果。

選擇偏差的影響是什麼？

研究中總是存在隨機或系統錯誤的可能性，這些錯誤會損害研究結果的可靠性。 選擇偏差會產生各種影響，而且通常很難判斷這些影響的重要性或方向。 這些影響可能會給企業帶來幾個問題，包括：

• 失去收入和聲譽的風險

對於業務規劃和戰略，從非代表性樣本中獲得的洞察力要小得多，因為它們與目標人群不一致。 如果業務決策基於這些發現，則存在損失金錢和聲譽的風險。

• 影響分析的外部有效性

由於數據不准確，研究變得不那麼可信。 因此，由於樣本有偏差，分析的外部效度會受到影響。

• 導致不恰當的商業決策

如果最終結果存在偏見且不代表該主題，則在做出重要業務決策時依賴研究結果是不安全的。

如何避免選擇偏差？

您很有可能通過選擇偏差影響了調查結果。 查看以下建議以幫助您避免選擇偏差：

在調查設計期間

在開發調查結構時，請嘗試以下一些建議以避免選擇偏差：

• 確保您的調查目標是顯而易見的。
• 指定您的目標受眾應滿足的標準。
• 讓每個可能的參與者都有公平的機會參與調查。

採樣期間

考慮在選擇樣本的過程中將其中一些策略付諸實踐：

• 在您的流程中使用隨機抽樣時，請確保適當的隨機化。
• 確保您的參與者列表是最新的，並且準確地代表了目標受眾。
• 確保子組代表整個人口並共享基本因素。

評估期間

在進行評估和驗證過程時，您需要考慮將其中一些想法付諸行動，以避免選擇偏差：

• 如果您想確保您的樣本選擇、程序和數據收集沒有偏見，那麼讓第二位研究人員檢查您的背後是個好主意。
• 應用技術來監控數據如何變化，以便您可以識別意外結果并快速調查以修復或避免不准確的數據。
• 檢查以前的基礎研究數據趨勢，以驗證您的研究是否符合強大的內部有效性。
• 邀請未回答調查的人參加另一項調查。 第二輪可能會產生更多的選票，以便更清楚地了解調查結果。

結論

了解選擇偏差、它的類型以及它如何影響研究結果是處理它的第一步。 我們發現了有助於識別它並努力將其影響降至最低的關鍵數據。 您可以通過使用 QuestionPro 收集可靠的研究數據來避免選擇偏差。

各種情況都可能導致選擇偏差，例如當非中性樣本與系統問題相結合時。 QuestionPro 研究套件是用於研究和改變體驗的企業級研究工具。

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