Was ist eine Stichprobenauswahlverzerrung?

Stichprobenauswahlverzerrung ist die Verzerrung, die sich aus dem Versäumnis ergibt, die ordnungsgemäße Randomisierung einer Bevölkerungsstichprobe sicherzustellen. Grundlegende statistische Konzepte für Finanzen Ein solides Verständnis der Statistik ist von entscheidender Bedeutung, um das Finanzverständnis besser zu verstehen. Darüber hinaus können statistische Konzepte den Anlegern bei der Überwachung helfen. Die Mängel des Stichprobenauswahlprozesses führen zu Situationen, in denen es weniger wahrscheinlich ist, dass einige Gruppen oder Einzelpersonen in der Bevölkerung in die Stichprobe aufgenommen werden.

Sample Selection Bias

Das Vorhandensein von Stichprobenauswahlverzerrungen kann die statistische Analyse verzerren. Quantitative Analyse Bei der quantitativen Analyse werden messbare und überprüfbare Daten wie Einnahmen, Marktanteile und Löhne gesammelt und ausgewertet, um das Verhalten und die Leistung eines Unternehmens zu verstehen. Im Zeitalter der Datentechnologie wird die quantitative Analyse als bevorzugter Ansatz für fundierte Entscheidungen angesehen. einer Stichprobe und beeinflussen die statistische Signifikanz der ausgewählten statistischen Tests. Darüber hinaus kann der statistische Parameter überbewertet oder unterschätzt sein und ist nicht repräsentativ für die gesamte Bevölkerung.

Obwohl die Überlebensverzerrung üblicherweise separat betrachtet wird, handelt es sich um einen speziellen Typ der Stichprobenauswahlverzerrung.

Arten von Stichprobenauswahlverzerrungen

Die Stichprobenauswahlverzerrung kann unterschiedliche Formen annehmen. Die häufigsten Arten von Stichprobenauswahlverzerrungen umfassen Folgendes:

1. Selbstauswahl

Selbstauswahl tritt ein, wenn die Teilnehmer der Studie die Entscheidung über die Teilnahme an der Studie bis zu einem gewissen Grad kontrollieren. Da die Teilnehmer entscheiden können, ob sie an der Forschung teilnehmen möchten oder nicht, repräsentiert die ausgewählte Stichprobe nicht die gesamte Bevölkerung.

2, Auswahl aus einem bestimmten Bereich

Die Studienteilnehmer werden nur aus bestimmten Bereichen ausgewählt, während andere Bereiche in der Stichprobe nicht vertreten sind.

3. Ausschluss

Einige Bevölkerungsgruppen sind von der Studie ausgeschlossen.

4. Überlebensbias

Survivorship Bias tritt auf, wenn sich eine Stichprobe auf Probanden konzentriert, die den Auswahlprozess bestanden haben, und Probanden ignoriert, die den Auswahlprozess nicht bestanden haben. Die Überlebensverzerrung führt zu übermäßig optimistischen Ergebnissen der Studie.

5. Pre-Screening der Teilnehmer

Die Studienteilnehmer werden nur aus bestimmten Gruppen rekrutiert. Somit repräsentiert die Stichprobe nicht die gesamte Population der Studie.

Wie kann man Bias überwinden?

Da die Verzerrung der Stichprobenauswahl die Ergebnisse der Studie erheblich verzerren und zu falschen Schlussfolgerungen führen kann, sollte ein Forscher wissen, wie er mit dieser Art von Verzerrung umgehen soll.

Die naheliegendste Methode ist die Einrichtung eines Auswahlverfahrens für Stichproben. Durch die Analyse der Population der Studie und die Identifizierung der Untergruppen der Population muss ein Forscher sicherstellen, dass die ausgewählte Stichprobe die Gesamtpopulation so weit wie möglich darstellt.

Wenn jedoch einige der Bevölkerungsuntergruppen in der ausgewählten Stichprobe unterrepräsentiert sind, während andere Gruppen überrepräsentiert sind, kann ein Forscher eine statistische Korrektur vornehmen. Den falsch dargestellten Gruppen können Gewichte zugewiesen werden. Gewichteter Mittelwert Der gewichtete Mittelwert ist eine Art von Mittelwert, der berechnet wird, indem das mit einem bestimmten Ereignis oder Ergebnis verbundene Gewicht (oder die Wahrscheinlichkeit) mit dem Gewicht multipliziert wird, das die Verzerrung korrigiert.

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