Визначення зміщення вибіркового вибору

Що таке зміщення вибору зразка?

Збірна вибірка відбору-це тип упередженості, викликаний вибором невипадкових даних для статистичного аналізу. Упередження існує через недолік процесу відбору вибірки, коли підмножина даних систематично виключається через певний атрибут. Виключення підмножини може вплинути на статистичну значимість тесту, а також може змістити оцінки параметрів статистична модель.

Розуміння зміщення вибору зразків

Упередження щодо виживання є поширеним типом упередженості вибору вибірки. Цей тип упередження ігнорує ті предмети, які не пройшли певний момент у процесі відбору, і зосереджується лише на предметах, які «вижили». Це може привести до хибних висновків.

Наприклад, коли бектестування інвестиційної стратегії щодо великої групи акцій, може бути зручно шукати цінні папери, які мають дані за весь вибірковий період. Якби ми збиралися перевірити стратегію на основі даних про запаси на 15 років, ми могли б схильні шукати акції, які мають повну інформацію за весь 15-річний період.

Однак усунення акцій, які припинили торгівлю або незабаром залишили ринок, внесе упередження у нашу вибірку даних. Оскільки ми включаємо лише акції, які тривали 15-річний період, наші кінцеві результати були б хибними, оскільки вони працювали досить добре, щоб вижити на ринку.

Типи зміщення вибору зразків

Окрім упередженості щодо виживання, існує ще кілька типів упередженості відбору вибірки.

Упередження до реклами або попереднього відбору

Це відбувається, коли спосіб дослідження учасників попередньо перевіряється вносить упередження. Наприклад, мова, яку дослідники використовують для реклами учасників, може сама внести упередження дослідження просто шляхом відштовхування чи заохочення певних груп людей від добровільної роботи брати участь.

Зсув самовибору

Упередження до самостійного відбору-також відоме як упередження відповіді волонтерів-виникає, коли організатори дослідження дозволяють учасникам самостійно обирати або добровільно брати участь. Організатори дослідження поступаються контролем над тим, хто бере участь, тим, хто вирішує стати волонтером. Це може змусити людей з певними характеристиками чи думками стати волонтерами для дослідження, а отже перекосити результати.

Упередження щодо виключення та непокриття

Упередження до виключення виникає, коли певні члени популяції виключені з участі у дослідженні. Упередження щодо недостатнього покриття виникає, коли організатори дослідження створюють дослідження, яке недостатньо репрезентує деяких представників населення.

Приклад зміщення вибору зразка

Хедж -фонд Показники ефективності є одним із прикладів упередженості відбору вибірки за умови упередження щодо виживання. Оскільки хедж -фонди, які не вижили, перестають звітувати про свою ефективність агрегаторам індексів, в результаті індекси є закономірними спрямовані на кошти та стратегії, які залишаються, отже, «виживають». Це може бути проблемою з популярними службами звітності за пайовими фондами Ну. Аналітики можуть пристосовуватися до врахування цих упереджень, але можуть внести в процес нові упередження.

Особливі міркування

Дослідники та організатори досліджень несуть відповідальність за те, щоб результати їх досліджень були точними, актуальними та не включали будь -який тип упередженості, який міг би привести до хибних висновків. Один із способів зробити це - структурувати дослідження на основі методу, який підтримує a випадкова вибірка процес відбору.

Хоча теоретично це може здатися досить простим, реальність така, що досліднику потрібно буде бути пильними у своїх зусиллях щодо запобігання упередженості відбору вибірки. Крім того, організатор дослідження може зіткнутися з обмеженнями, що не залежать від них, що ускладнює реалізацію випадкової вибірки. Наприклад, може бути нестача учасників або недостатнє фінансування проекту.

Щоб переконатися, що вибірка, що вивчається, є випадковою, дослідник повинен визначити різні підгрупи всередині населення. Потім вони повинні проаналізувати вибірку, щоб визначити, чи належним чином ці підгрупи представлені у дослідженні.

У деяких випадках дослідник може виявити, що певні підгрупи або надто представлені, або недостатньо представлені у своєму дослідженні. На цьому етапі дослідник може реалізувати методи корекції зміщення. Одним із методів є призначення ваг неправильно представленим підгрупам для статистичної корекції зміщення. Це середнє зважене враховує пропорційну актуальність кожної підгрупи і може привести до результатів, які більш точно відображають фактичну демографічну групу досліджуваної сукупності.