Sai lệch chọn mẫu là một loại sai lệch do chọn dữ liệu không ngẫu nhiên để phân tích thống kê. Sự sai lệch tồn tại do một lỗ hổng trong quá trình chọn mẫu, trong đó một tập hợp con của dữ liệu bị loại trừ một cách có hệ thống do một thuộc tính cụ thể. Việc loại trừ tập hợp con có thể ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê của thử nghiệm và nó có thể làm sai lệch các ước lượng của các tham số của mô hình thống kê .
Sai lệch chọn mẫu quan sát
Sample Selection Bias
Sai lệch chọn mẫu quan sát là gì ?
Sai lệch trong việc chọn mẫu là sai lệch do không đảm bảo được việc chọn mẫu tổng thể một cách ngẫu nhiên thích hợp . Những sai sót của quá trình chọn mẫu dẫn đến tình huống một số nhóm hoặc cá thể trong quần thể ít có khả năng được đưa vào mẫu hơn.
Sự hiện diện của sai lệch lựa chọn mẫu có thể làm sai lệch phân tích thống kê của một mẫu và ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê của các thử nghiệm thống kê đã chọn. Ngoài ra, tham số thống kê có thể bị phóng đại hoặc bị nói quá và không đại diện cho toàn bộ dân số.
Mặc dù sai lệch về tỷ lệ sống sót thường được xem xét một cách riêng biệt, nó là một dạng đặc biệt của xu hướng chọn mẫu.
Các loại bias thường gặp
Các loại khuynh hướng lựa chọn mẫu
Sự thiên vị lựa chọn mẫu có thể có các dạng khác nhau. Các loại sai lệch lựa chọn mẫu phổ biến nhất bao gồm:
Tự chọn
Tự lựa chọn xảy ra khi những người tham gia nghiên cứu thực hiện quyền kiểm soát quyết định tham gia vào nghiên cứu ở một mức độ nhất định. Vì những người tham gia có thể quyết định có tham gia nghiên cứu hay không, mẫu được chọn không đại diện cho toàn bộ dân số.
Lựa chọn từ một khu vực cụ thể
Những người tham gia nghiên cứu chỉ được chọn từ một số khu vực nhất định trong khi các khu vực khác không được đại diện trong mẫu.
Loại trừ
Một số nhóm dân cư bị loại khỏi nghiên cứu.
Thiên vị sống sót
Thiên vị sống sót sẽ xảy ra khi một mẫu tập trung vào các đối tượng đã vượt qua quá trình lựa chọn và bỏ qua các đối tượng không vượt qua quá trình lựa chọn. Sự thiên vị về tỷ lệ sống sót dẫn đến những phát hiện quá lạc quan từ nghiên cứu.
Sàng lọc trước những người tham gia
Những người tham gia nghiên cứu chỉ được tuyển chọn từ các nhóm cụ thể. Do đó, mẫu sẽ không đại diện cho toàn bộ dân số của nghiên cứu.
Hậu quả cảu sai lệch chọn mẫu
- Sai lệch chọn mẫu trong một nghiên cứu xảy ra khi dữ liệu không ngẫu nhiên được chọn để phân tích thống kê.
- Do sai sót trong quá trình chọn mẫu, một tập hợp con của dữ liệu bị loại khỏi nghiên cứu, do đó tác động hoặc phủ nhận ý nghĩa thống kê của thử nghiệm.
- Có một số loại thành kiến chọn mẫu, bao gồm thành kiến sàng lọc trước, thành kiến tự chọn, thành kiến loại trừ và thành kiến quan sát viên.
- Sự thiên vị về sự sống sót có thể dẫn đến kết luận sai lầm vì nó chỉ tập trung vào những yếu tố, con người hoặc những thứ đã vượt qua một thời điểm nhất định trong quá trình lựa chọn, bỏ qua những yếu tố không.
- Một cách để sửa sai lệch lựa chọn mẫu là gán trọng số cho các nhóm con được trình bày sai để thống kê sự sai lệch đó.
3 Loại sai lệch mẫu phổ biến
Sai lệch quảng cáo hoặc sàng lọc trước
Điều này xảy ra khi cách những người tham gia được sàng lọc trước trong một nghiên cứu đưa ra sự thiên vị . Ví dụ, các nhà nghiên cứu ngôn ngữ sử dụng để quảng cáo cho những người tham gia có thể tự giới thiệu thành kiến vào nghiên cứu chỉ bằng cách không khuyến khích hoặc khuyến khích một số nhóm người tình nguyện tham gia.
Sai lệch tự lựa chọn
Thành kiến tự lựa chọn — còn được gọi là thành kiến phản ứng tình nguyện — xảy ra khi người tổ chức nghiên cứu cho phép người tham gia tự lựa chọn hoặc tình nguyện tham gia. Các nhà tổ chức nghiên cứu trao quyền kiểm soát đối với những người tham gia cho những người quyết định tình nguyện. Điều này có thể khiến những người có đặc điểm hoặc quan điểm cụ thể tình nguyện tham gia một nghiên cứu và do đó làm sai lệch kết quả .
Sai lệch loại trừ và thiếu chi phí
Thành kiến loại trừ xảy ra khi các thành viên cụ thể của một quần thể bị loại khỏi việc tham gia vào một nghiên cứu. Sự sai lệch dưới mức chi trả xảy ra khi những người tổ chức nghiên cứu tạo ra một nghiên cứu không đại diện đầy đủ cho một số thành viên của quần thể.
Chia sẽ kinh nghiệm
Các nhà nghiên cứu và tổ chức nghiên cứu có trách nhiệm đảm bảo kết quả nghiên cứu của họ là chính xác, phù hợp và không đưa vào bất kỳ hình thức thiên lệch nào có thể dẫn đến kết luận sai sót. Một cách để làm điều này là cấu trúc nghiên cứu dựa trên một phương pháp hỗ trợ quá trình chọn mẫu ngẫu nhiên .
Trong khi về lý thuyết, điều này có vẻ đơn giản, nhưng thực tế là nhà nghiên cứu sẽ cần phải thận trọng trong nỗ lực của họ để ngăn chặn sự sai lệch trong việc chọn mẫu. Ngoài ra, người tổ chức nghiên cứu có thể phải đối mặt với những hạn chế ngoài tầm kiểm soát của họ khiến việc nhận ra một mẫu ngẫu nhiên trở nên khó khăn. Ví dụ, có thể thiếu người tham gia hoặc không đủ kinh phí cho dự án.
Để đảm bảo rằng mẫu đang được nghiên cứu là ngẫu nhiên, nhà nghiên cứu nên xác định các nhóm con khác nhau trong quần thể . Sau đó, họ nên phân tích mẫu để xác định xem các phân nhóm này có được đại diện đầy đủ trong nghiên cứu hay không.
Trong một số trường hợp, nhà nghiên cứu có thể nhận thấy rằng một số nhóm con nhất định được trình bày quá mức hoặc được trình bày dưới mức trong nghiên cứu của họ. Tại thời điểm này, nhà nghiên cứu có thể thực hiện các phương pháp hiệu chỉnh sai lệch.
Một phương pháp là gán trọng số cho các nhóm con được trình bày sai để thống kê sự sai lệch. Mức trung bình có trọng số này tính đến mức độ liên quan theo tỷ lệ của từng phân nhóm và có thể dẫn đến kết quả phản ánh chính xác hơn nhân khẩu học thực tế của đối tượng nghiên cứu.
