Упередженість у зборі даних є викривлення, яке призводить до того, що інформація не є справді репрезентативною для ситуації, яку ви намагаєтеся дослідити. Джерелам упередженості можна запобігти, ретельно спланувавши процес збору даних.
Розуміння зміщення даних: це може статися через такі фактори, як методології вибірки, упередженість відсутності відповідей або демографічні відмінності. Похибка вимірювання: Похибка вимірювання виникає через неточності або невідповідності в методах або інструментах збору даних, що призводить до спотворення вимірювань або оцінок.
Упередженість підтвердження Це може виникнути в медичній сфері. Наприклад, лікар може знехтувати даними, які суперечать його первинному діагнозу. Натомість вони можуть зосередитися лише на доказах, які підтверджують їх точку зору. Це упередження підтвердження може призвести до неправильного діагнозу або запізнілого лікування пацієнта.
Однак є способи зберегти об’єктивність і уникнути упередженості за допомогою якісного аналізу даних:
- Використовуйте кілька людей для кодування даних. …
- Попросіть учасників переглянути ваші результати. …
- Перевірте за допомогою інших джерел даних. …
- Перевірте альтернативні пояснення. …
- Перегляньте висновки з однолітками.
Якщо середній зріст вибірки (вибіркова статистика) дорівнює середньому зросту всієї школи (параметр популяції), то ваша оцінка є неупередженою. З іншого боку, якщо середнє значення вибірки постійно недооцінює або переоцінює справжню середню висоту школи, то ваш оцінювач упереджений.
У статистичному сенсі зміщення на етапі збору означає це дані, які ви зібрали, не відповідають групі чи діяльності, про які ви хочете щось сказати. Ярлики та різноманітні помилки є частиною того, що робить нас людьми.