自我选择偏差：它是什么，方法和例子

已发表: 2022-10-02

大多数时候，研究人员很难获得与目标人群中发生的情况不匹配的结果。尽管有很多原因，但自我选择偏差是最重要的原因之一。

当我们说“选择偏差”时，我们的意思是某个实验出了问题，导致您感兴趣的人群被误传或被低估。

在研究程序或产品时，这种偏见是一个问题。自我选择使进行市场研究和评估计划变得困难。

在这篇博客中，我们将详细介绍自我选择偏差的定义以及我们应该遵循哪些方法来减少偏差，我们也会给出一些关于这种偏差的例子。

什么是自我选择偏差？

当人们选择自己加入一个团体时，就会出现自我选择偏差。当使用非概率抽样时，它会导致样本有偏差。它通常用于描述群体中的人的特征导致他们选择在那里，导致群体中发生奇怪或不好的事情的情况。

它类似于不回答偏差，即回答调查的那组人给出的答案与没有回答的那组不同。

现在我们将讨论减少这种偏差的方法。我们也会给出一些例子。要了解更多信息，请与我们一起直到最后。

消除自我选择偏见的最明显方法是不让人们选择自己进行调查。为了获得样本，概率抽样技术是理想的。

概率抽样是一种基于概率论为系统研究选择总体的方法。在这里，研究人员从整个人群中挑选出他们想要估计其特征的一小部分人。

概率抽样基于随机化原则，这意味着研究人群的所有成员都有平等的机会进入样本人群。

例如，如果人口规模为 500，则人口中的每个人都有 500 分之一的机会进入研究样本。

这种方法背后的基本思想是，如果您可以选择代表整体的随机样本，您的估计将是准确的。当样本总体足够大时，您可以使用统计技术根据样本得出整个总体。

以下是概率抽样方法的一些示例：

美国人口普查局随机抽取该国人口样本，以获取详细信息。然后，他们使用这些信息来得出整个人口的结论。

假设你对800人感兴趣。你可以随机选择第六个人作为你的起点，并选择10个人的随机抽样区间。 这意味着研究群体将由连续每 10 个元素组成。

分层抽样：分层的概念是分层抽样起作用的原因。 当研究人群根据性别、年龄、收入水平和其他类似因素分成亚组（称为“阶层”）时，这称为“分层”。每一层根据它的大小被赋予一个权重。然后，通过给每个层一个随机的起点来挑选样本。
整群抽样：整群抽样是一种基于机会从大量人群中选择研究样本的方法。 在这种情况下，研究人员将人口划分为现有的群体，例如社区和城市。它也被称为多阶段采样。也称为多阶段采样。

为了对研究样本进行聚类，研究人员将样本划分为具有不同特征的自然发生的子组。接下来，他们随机挑选集群作为样本并获取所需的信息。

以下示例显示了可能发生自我选择偏差的几种情况：

一位老师想知道关于如何在考试中取得好成绩的新课程是否有助于学生做得更好。她在教室外面放了一张报名表，让学生自己决定是否要上课。

自我选择偏见可能是因为对学校更认真的学生更有可能报名。 这意味着参加该课程的学生样本可能看起来不像可以参加该课程的整个群体。

想象一下，当地政府发出一项调查，询问人们路牌是否也应该用英语以外的其他语言书写，以使不会说英语的人更容易四处走动。

自我选择偏差很可能是因为只有会读英语的居民才会回答调查。 这意味着回答调查的人的意见可能与镇上所有居民的意见不同。

如果生物学家想弄清楚特定种类的鹿的平均身高，她可能会将鹿的食物放在开阔的草地上，然后给来吃它的鹿拍照。

在这种情况下，很可能会发生自我选择偏差，因为只有喜欢这种鹿食或在户外更舒服的鹿才有可能进入草地并被包含在样本数据中。

因此，该样本中鹿的平均高度不太可能与所有鹿的平均高度相同。

我们了解了自我选择偏差以及如何减少这种偏差的方法。此外，我们还举了一些例子。自我选择偏差是研究中的一个大问题。当使用非概率抽样时，它会产生有偏差的样本。我们讨论了概率抽样方法，它可以帮助防止您的业务出现这种偏差。

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