自己選択バイアス：それは何か、方法と例

公開: 2022-10-02

ほとんどの場合、研究者は対象集団で起こっていることと一致しない結果を得るのに苦労しています。これには多くの理由がありますが、自己選択バイアスは最も重要なものの 1 つです。

私たちが「選択バイアス」と言うとき、実験がうまくいかず、関心のある母集団が誤って伝えられたり、過小評価されたりしたことを意味します.

このバイアスは、プログラムや製品を調査する際の問題です。自己選択では、市場調査やプログラムの評価が難しくなります。

このブログでは、自己選択バイアスの定義と、バイアスを減らすために従うべき方法について説明し、このバイアスの例もいくつか示します.

自己選択バイアスとは？

自己選択バイアスは、人々が自分でグループに参加することを選択したときに発生します。非確率サンプリングを使用すると、偏ったサンプルが発生します。グループ内の人々の特徴が、そこにいることを選択するように導き、グループ内で奇妙なことや悪いことが起こる状況を説明するためによく使用されます.

これは、アンケートに回答した人々のグループが、回答しなかったグループとは異なる回答をした場合の無回答バイアスに似ています。

次に、このバイアスを減らす方法について説明します。また、その例もいくつか紹介します。詳細については、最後までお付き合いください。

自己選択バイアスを減らす方法

自己選択バイアスを排除する最も明白な方法は、調査のために人々に自分自身を選択させないことです. サンプルを取得するには、確率サンプリング手法が理想的です。

確率抽出法

確率サンプリングは、確率論に基づいて体系的な研究のために母集団を選択する方法です。ここでは、研究者は全人口から特徴を推定したい少数の人々を選びます。

確率サンプリングは無作為化の原則に基づいています。つまり、調査母集団のすべてのメンバーがサンプル母集団に含まれる可能性が等しくなります。

たとえば、母集団のサイズが 500 の場合、母集団のすべての人が調査サンプルに含まれる確率は 500 分の 1 です。

この方法の背後にある基本的な考え方は、全体を代表するランダムなサンプルを選択できれば、見積もりが正確になるということです。サンプル母集団が十分に大きい場合は、統計手法を使用して、サンプルに基づいて母集団全体を結論付けることができます。

確率サンプリング法の例を次に示します。

単純無作為抽出: American Community Survey は、無作為に人々を選ぶことによって、米国での生活に関する情報を収集します。

米国国勢調査局は、国内の無作為標本抽出者に詳細な情報を求めます。次に、この情報を使用して母集団全体を結論付けます。

系統的サンプリング:系統的サンプリングは、研究者がランダムな開始点と一定の間隔を使用して研究母集団のメンバーを見つける確率サンプリングの一種です。これが今起こっていることです。系統的サンプリングの例

興味のある人を 800 人としましょう。6 番目の人を開始点としてランダムに選び、10 人のランダムなサンプリング間隔を選択できます。 これは、研究集団が 10 番目ごとの元素で構成されることを意味します。

層化サンプリング: 層化の考え方は、層化サンプリングを機能させるものです。 性別、年齢、所得水準などに基づいて調査対象集団をサブグループ（「階層」と呼ばれる）に分割することを「階層化」と呼びます。各レイヤーには、その大きさに基づいて重みが付けられます。次に、各階層にランダムな開始位置を与えることで、サンプルが選択されます。
クラスターサンプリング:クラスターサンプリングは、チャンスに基づいて大規模な母集団から研究サンプルを選択する方法です。 この場合、研究者は人口を近隣や都市などの既存のグループに分割します。多段階サンプリングとも呼ばれます。多段階サンプリングとも呼ばれます。

研究サンプルをクラスター化するために、研究者はサンプルを異なる特性を持つ自然に発生するサブグループに分割します。次に、クラスターをランダムに選択してサンプルとして使用し、必要な情報を取得します。

自己選択バイアスの例

次の例は、自己選択バイアスが発生する可能性が高いいくつかの状況を示しています。

例 1

教師は、テストで良い成績を収める方法に関する新しいコースが生徒の成績向上に役立つかどうかを知りたがっています。彼女は教室の外にサインアップシートを置き、生徒がクラスを受講するかどうかを自分で決定できるようにします。

自己選択バイアスは、学校に真剣に取り組んでいる学生ほど登録する可能性が高いためです。 これは、コースを受講する学生のサンプルが、コースを受講できるグループ全体のようには見えないことを意味します。

例 2

地方自治体が、英語を話さない人々が移動しやすくするために、道路標識を英語以外の言語でも書くべきかどうかを人々に尋ねるアンケートを送信したと想像してください。

英語が読める居住者のみがアンケートに回答するため、自己選択バイアスが発生する可能性があります。 これは、アンケートに回答した人の意見が、その町に住むすべての人の意見と同じではない可能性があることを意味します。

例 3

生物学者が特定の種のシカの平均身長を知りたい場合、シカの餌を開けた牧草地に置き、それを食べに来るシカの写真を撮ることができます。

この場合、そのタイプのシカの餌が好きなシカ、または屋外にいるほうが快適なシカだけが牧草地に入り、サンプルデータに含まれる可能性が高いため、自己選択バイアスが発生する可能性があります。

したがって、このサンプルのシカの平均身長がすべてのシカの平均身長と同じになる可能性は低いです。

結論

自己選択バイアスと、このバイアスを減らす方法について学びました。また、その例をいくつか挙げました。自己選択バイアスは、研究における大きな問題です。非確率サンプリングを使用すると、偏ったサンプルが作成されます。ビジネスでこのバイアスを防ぐのに役立つ確率サンプリング法について説明しました。

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