自我選擇偏差：它是什麼，方法和例子

已發表: 2022-10-02

大多數時候，研究人員很難獲得與目標人群中發生的情況不匹配的結果。儘管有很多原因，但自我選擇偏差是最重要的原因之一。

當我們說“選擇偏差”時，我們的意思是某個實驗出了問題，導致您感興趣的人群被誤傳或被低估。

在研究程序或產品時，這種偏見是一個問題。自我選擇使進行市場研究和評估計劃變得困難。

在這篇博客中，我們將詳細介紹自我選擇偏差的定義以及我們應該遵循哪些方法來減少偏差，我們也會給出一些關於這種偏差的例子。

什麼是自我選擇偏差？

當人們選擇自己加入一個團體時，就會出現自我選擇偏差。當使用非概率抽樣時，它會導致樣本有偏差。它通常用於描述群體中的人的特徵導致他們選擇在那裡，導致群體中發生奇怪或不好的事情的情況。

它類似於不回答偏差，即回答調查的那組人給出的答案與沒有回答的那組不同。

現在我們將討論減少這種偏差的方法。我們也會給出一些例子。要了解更多信息，請與我們一起直到最後。

消除自我選擇偏見的最明顯方法是不讓人們選擇自己進行調查。為了獲得樣本，概率抽樣技術是理想的。

概率抽樣是一種基於概率論為系統研究選擇總體的方法。在這裡，研究人員從整個人群中挑選出他們想要估計其特徵的一小部分人。

概率抽樣基於隨機化原則，這意味著研究人群的所有成員都有平等的機會進入樣本人群。

例如，如果人口規模為 500，則人口中的每個人都有 500 分之一的機會進入研究樣本。

這種方法背後的基本思想是，如果您可以選擇代表整體的隨機樣本，您的估計將是準確的。當樣本總體足夠大時，您可以使用統計技術根據樣本得出整個總體。

以下是概率抽樣方法的一些示例：

美國人口普查局隨機抽取該國人口樣本，以獲取詳細信息。然後，他們使用這些信息來得出整個人口的結論。

假設你對800人感興趣。你可以隨機選擇第六個人作為你的起點，並選擇10個人的隨機抽樣區間。 這意味著研究群體將由連續每 10 個元素組成。

分層抽樣：分層的概念是分層抽樣起作用的原因。 當研究人群根據性別、年齡、收入水平和其他類似因素分成亞組（稱為“階層”）時，這稱為“分層”。每一層根據它的大小被賦予一個權重。然後，通過給每個層一個隨機的起點來挑選樣本。
整群抽樣：整群抽樣是一種基於機會從大量人群中選擇研究樣本的方法。 在這種情況下，研究人員將人口劃分為現有的群體，例如社區和城市。它也被稱為多階段採樣。也稱為多階段採樣。

為了對研究樣本進行聚類，研究人員將樣本劃分為具有不同特徵的自然發生的子組。接下來，他們隨機挑選集群作為樣本並獲取所需的信息。

以下示例顯示了可能發生自我選擇偏差的幾種情況：

一位老師想知道關於如何在考試中取得好成績的新課程是否有助於學生做得更好。她在教室外面放了一張報名表，讓學生自己決定是否要上課。

自我選擇偏見可能是因為對學校更認真的學生更有可能報名。 這意味著參加該課程的學生樣本可能看起來不像可以參加該課程的整個群體。

想像一下，當地政府發出一項調查，詢問人們路牌是否也應該用英語以外的其他語言書寫，以使不會說英語的人更容易四處走動。

自我選擇偏差很可能是因為只有會讀英語的居民才會回答調查。 這意味著回答調查的人的意見可能與鎮上所有居民的意見不同。

如果生物學家想弄清楚特定種類的鹿的平均身高，她可能會將鹿的食物放在開闊的草地上，然後給來吃它的鹿拍照。

在這種情況下，很可能會發生自我選擇偏差，因為只有喜歡這種鹿食或在戶外更舒服的鹿才有可能進入草地並被包含在樣本數據中。

因此，該樣本中鹿的平均高度不太可能與所有鹿的平均高度相同。

我們了解了自我選擇偏差以及如何減少這種偏差的方法。此外，我們還舉了一些例子。自我選擇偏差是研究中的一個大問題。當使用非概率抽樣時，它會產生有偏差的樣本。我們討論了概率抽樣方法，它可以幫助防止您的業務出現這種偏差。

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