Статистичка пристрасност је разлика која се јавља између математичког процењивача и његове нумеричке вредности, након што се изврши анализа.
Стога је пристрасност разлика између теорије и стварности.
То је врло често у статистици и мора се контролисати. С друге стране, проценитељи који немају пристрасности називају се непристрасним и били би идеално стање у истрази, иако је то зато што је практично недостижно.
Шта производи пристрасност у науци?
Пристрасност се може појавити, пре свега, на три начина:
- Пристрасност избора: Најчешћи је у статистици. Обично је то повезано са избором група. Одлука најчешће није донета на основу објективних метода узорковања. На пример, узорак се бира према афинитету према кандидату у анкети.
- Пристрасност информација: Суочени смо са пристрасношћу због недостатка информација. Стога не можемо упоређивати групе јер имамо превише ограничених информација о њима.
- Конфузија пристрасност: У овом случају постоји такозвана збуњујућа променљива, која је та која узрокује пристрасност. Често је тешко пронаћи где је проблем.
Статистичка пристрасност и методе узорковања
Када спроводимо истрагу, морамо знати да ли ћемо спровести истражну или потврдну студију. Ово питање је од суштинског значаја. Врста узорковања коју одаберемо зависиће од тога.
Стога, када желимо да спроведемо потврдну студију, користићемо рандомизоване методе. Међутим, када је намера да се спроведе преглед који ће послужити као основа за даља испитивања, метода може бити не случајна. Треба имати на уму да је овај последњи метод обично јефтинији и једноставнији.
Пристрасност статистичке селекције
Ово је најчешће и оно које истраживачи почињу у већој мери. Морамо бити врло опрезни при одабиру статистичког узорка. Ова врста пристрасности статистичке селекције почињена је у овом процесу.
Због тога је веома важно претходно успоставити протокол и то детаљно урадити. Поред тога, људи који ће прикупљати податке морају бити обучени. Овај последњи део је приоритет како би се избегле и друге врсте пристрасности, попут пристрасности према информацијама.
Примери пристрасности статистичке селекције
Видећемо, за крај, неке примере где може доћи до статистичке пристрасности.
Они су врло чести и често доводе до пристрасних истрага које не одражавају стварност. Због тога је важно да их избегавате.
- На пример, замислите да желимо да проучимо афинитет становништва према политичком кандидату. Анкетари би могли да направе пристрасну грешку ако не би случајно одабрали подручја. Односно, ако одаберу области повезане са наведеним кандидатом.
- У економији можете учинити пристрасност, на пример, у проучавању сиромаштва. Земље треба бирати једнако тако да постоји равнотежа. Дакле, варијабле које промовишу сиромаштво, али и просперитет, могле би се проучавати.
- У медицини се статистичка пристрасност селекције јавља ако се не користи одговарајуће узорковање приликом проучавања болести. Односно, ако желимо да видимо учесталост популације, морамо користити случајне узорке, посебно ако је циљ потврђивање студије.