Statistička pristranost je razlika koja se javlja između matematičkog procjenitelja i njegove numeričke vrijednosti, nakon što je izvršena analiza.
Stoga je pristranost razlika između teorije i stvarnosti.
To je vrlo često u statistici i mora se kontrolirati. S druge strane, procjenitelji koji nemaju pristranosti nazivaju se nepristranim i bili bi idealno stanje u istrazi, iako je to zato što je praktički nedostižno.
Što stvara pristranost u znanosti?
Pristrasnost se može pojaviti, prije svega, na tri načina:
- Pristranost odabira: To je najčešće u statistici. Obično je to povezano s izborom grupa. Odluka najčešće nije donesena na temelju objektivnih metoda uzorkovanja. Na primjer, uzorak se bira prema afinitetu prema kandidatu u anketi.
- Pristranost informacijama: Suočeni smo s pristranosti zbog nedostatka podataka. Stoga ne možemo uspoređivati skupine jer imamo previše ograničenih podataka o njima.
- Zbunjenost pristranost: U ovom slučaju postoji takozvana zbunjujuća varijabla, koja je ono što uzrokuje pristranost. Često je teško pronaći gdje je problem.
Statistička pristranost i metode uzorkovanja
Kada provodimo istragu, moramo znati hoćemo li provesti istražnu ili potvrdnu studiju. Ovo je pitanje bitno. Vrsta uzorkovanja koju odaberemo ovisit će o njoj.
Stoga ćemo, kada želimo provesti potvrdnu studiju, koristiti randomizirane metode. Međutim, kada je namjera provesti ispitivanje koje će poslužiti kao osnova za daljnja ispitivanja, metoda može biti ne slučajna. Treba imati na umu da je ova posljednja metoda obično niža cijena i jednostavnija.
Statistička pristranost odabira
Ovo je najčešće i ono koje istraživači počinju u većoj mjeri. Moramo biti vrlo oprezni pri odabiru statističkog uzorka. U ovom je procesu počinjena ova vrsta pristranosti statističkog odabira.
Zbog toga je vrlo važno prethodno uspostaviti protokol i to detaljno. Osim toga, ljudi koji će prikupljati podatke moraju biti obučeni. Ovaj posljednji dio je prioritet kako bi se izbjegle i druge vrste pristranosti, poput pristranosti prema informacijama.
Primjeri pristranosti statističkog odabira
Za kraj ćemo vidjeti nekoliko primjera gdje se može dogoditi statistička pristranost.
Oni su vrlo česti i često dovode do pristranih istraga koje ne odražavaju stvarnost. Zato ih je važno izbjegavati.
- Na primjer, zamislite da želimo proučavati afinitet stanovništva prema političkom kandidatu. Anketari bi mogli pogriješiti ako ne bi slučajno odabrali područja. Odnosno, ako odaberu područja koja se odnose na spomenutog kandidata.
- U ekonomiji možete napraviti pristranost, na primjer, u proučavanju siromaštva. Države bi trebale biti birane jednako tako da postoji ravnoteža. Dakle, varijable koje promiču siromaštvo, ali i prosperitet, mogle bi se proučavati.
- U medicini se pojavljuje pristranost statističkog odabira ako se pri proučavanju bolesti ne koristi odgovarajuće uzorkovanje. Odnosno, ako želimo vidjeti učestalost populacije, moramo koristiti slučajne uzorke, posebno ako je cilj potvrditi studiju.