Bias di autoselezione: cos'è, metodi ed esempi

Il più delle volte, i ricercatori hanno difficoltà a ottenere risultati che non corrispondono a ciò che accade nella popolazione target. Anche se ci sono molte ragioni per questo, il bias di auto-selezione è uno dei più importanti.

Quando diciamo " bias di selezione ", intendiamo che un esperimento è andato storto e ha causato una rappresentazione errata o sottorappresentata della popolazione di interesse.

Questo pregiudizio è un problema durante la ricerca di programmi o prodotti. L'autoselezione rende difficile fare ricerche di mercato e valutare i programmi.

In questo blog, analizzeremo la definizione di bias di auto-selezione e quali metodi dovremmo seguire per ridurre i bias e forniremo anche alcuni esempi di questo bias.

Che cos'è il bias di auto-selezione?

Il pregiudizio di autoselezione si verifica quando le persone scelgono di unirsi a un gruppo da sole. Provoca un campione distorto quando viene utilizzato il campionamento non probabilistico. Viene spesso utilizzato per descrivere situazioni in cui i tratti delle persone nel gruppo, che li hanno portati a scegliere di essere lì, portano a cose strane o brutte che accadono nel gruppo.

È simile al bias di mancata risposta , ovvero quando il gruppo di persone che ha risposto al sondaggio ha fornito risposte diverse rispetto al gruppo che non ha risposto.

Ora discuteremo i metodi per ridurre questo pregiudizio. Ne daremo anche alcuni esempi. Per saperne di più, resta con noi fino alla fine.

Metodi per ridurre il bias di autoselezione

Il modo più ovvio per eliminare i pregiudizi di auto-selezione è non lasciare che le persone scelgano se stesse per un sondaggio. Per ottenere un campione, una tecnica di campionamento probabilistico è l'ideale.

Metodo di campionamento delle probabilità

Il campionamento probabilistico è un metodo per scegliere una popolazione per uno studio sistematico basato sulla teoria della probabilità. Qui, il ricercatore sceglie un piccolo gruppo di persone dall'intera popolazione di cui vogliono stimare le caratteristiche.

Il campionamento delle probabilità si basa sul principio di randomizzazione, il che significa che tutti i membri della popolazione di ricerca hanno le stesse possibilità di essere nella popolazione campione.

Ad esempio, se la dimensione della popolazione è 500, ogni persona nella popolazione ha 1 possibilità su 500 di essere nel campione di ricerca.

L'idea alla base di questo metodo è che se puoi scegliere un campione casuale rappresentativo dell'intero, le tue stime saranno accurate. Quando la popolazione del campione è abbastanza grande, è possibile utilizzare tecniche statistiche per concludere l'intera popolazione in base al campione.

Ecco alcuni esempi di metodi di campionamento probabilistico:

• Semplice campione casuale: l'American Community Survey raccoglie informazioni sulla vita negli Stati Uniti selezionando casualmente le persone.

L'Ufficio del censimento degli Stati Uniti chiede informazioni dettagliate a un campione casuale di persone nel paese. Quindi usano queste informazioni per concludere l'intera popolazione.

• Campionamento sistematico: il campionamento sistematico è un tipo di campionamento probabilistico in cui il ricercatore utilizza un punto di partenza casuale e intervalli fissi per trovare i membri della popolazione di ricerca. Ecco cosa sta succedendo in questo momento. Esempio di campionamento sistematico

Diciamo che le persone che ti interessano sono 800. Puoi scegliere casualmente la sesta persona come punto di partenza e scegliere un intervallo di campionamento casuale di 10 persone. Significa che la popolazione di ricerca sarà composta da ogni decimo elemento consecutivo.

• Campionamento stratificato: l'idea di stratificazione è ciò che fa funzionare il campionamento stratificato. Quando la popolazione dello studio è suddivisa in sottogruppi (chiamati "strati") in base a sesso, età, livello di reddito e altri fattori simili, si parla di "stratificazione". Ad ogni strato viene assegnato un peso in base a quanto è grande. Quindi, viene prelevato un campione assegnando a ciascuno strato un punto di partenza casuale.
• Campionamento a grappolo: il campionamento a grappolo è un modo per scegliere campioni di ricerca da una vasta popolazione in base al caso. In questo caso, il ricercatore divide la popolazione in gruppi esistenti, come quartieri e città. Viene anche chiamato campionamento multistadio. È anche noto come campionamento multistadio.

Per raggruppare un campione di ricerca, il ricercatore divide il campione in sottogruppi naturali con tratti diversi. Successivamente, selezionano i cluster a caso da utilizzare come campioni e ottengono le informazioni necessarie.

Esempi di bias di autoselezione

I seguenti esempi mostrano alcune situazioni in cui è probabile che si verifichi un bias di autoselezione:

Esempio 1

Un insegnante vuole sapere se un nuovo corso su come superare i test aiuta gli studenti a fare meglio. Mette un foglio di iscrizione fuori dalla sua classe e lascia che gli studenti decidano da soli se vogliono seguire la lezione.

È probabile che il pregiudizio di autoselezione sia perché gli studenti che prendono sul serio la scuola hanno maggiori probabilità di iscriversi. Significa che il campione di studenti che seguono il corso probabilmente non assomiglia all'intero gruppo che potrebbe seguirlo.

Esempio 2

Immagina che un governo locale invii un sondaggio chiedendo alle persone se i segnali stradali dovrebbero essere scritti anche in lingue diverse dall'inglese per facilitare gli spostamenti delle persone che non parlano inglese.

È probabile che il pregiudizio di autoselezione sia perché solo i residenti che sanno leggere l'inglese risponderanno al sondaggio. Vuol dire che le opinioni delle persone che hanno risposto al sondaggio probabilmente non sono le stesse di tutte le persone che vivono in città.

Esempio 3

Se una biologa vuole capire quanto è alta in media una specifica specie di cervo, potrebbe mettere il cibo per cervi in ​​un prato aperto e fotografare i cervi che vengono a mangiarlo.

In questo caso, è probabile che si verifichi un pregiudizio di autoselezione perché solo i cervi a cui piace quel tipo di cibo per cervi o sono più a loro agio a stare all'aperto rischiano di entrare nel prato ed essere inclusi nei dati del campione.

Quindi, è improbabile che l'altezza media del cervo in questo campione sia la stessa dell'altezza media di tutti i cervi.

Conclusione

Abbiamo imparato a conoscere il pregiudizio di auto-selezione e i metodi su come ridurre questo pregiudizio. Inoltre, ne abbiamo fornito alcuni esempi. Il pregiudizio di auto-selezione è un grosso problema nella ricerca. Crea un campione parziale quando viene utilizzato il campionamento non probabilistico. Abbiamo discusso del metodo di campionamento probabilistico, che può aiutare a prevenire questa distorsione nella tua attività.

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