选择性损耗

抽样调查的偏见

选择性损耗是指在抽样调查的偏见,是因为特定的样本时得到的非代表。简单随机抽样程序没有保障,确保重要群代表的覆盖面,从而可有时(不是一般的)产生的非代表性的样本偏差。

类型
有可能的选择偏见的,包括许多类型:
采样偏见
[ 3 ] 抽样偏差是由于系统误差的非人口的1 [2] 随机抽样 ,造成一些人口较少的成员可能会比其他人包括,造成一有偏差的样本 ,作为一个人口 统计样本的定义(或非人为因素),其中所有的参与者不均衡的或客观的代表。[3] 它主要界定为一种选择偏倚[4],亚型有时特别称为样本选择偏差 [5] [6],但有些归类为分离式的偏见[7]。有区别的,虽然不是公认的抽样偏差,是它破坏了一个测试(其结果的能力外部有效性将推广到其他人口),而选择的偏向,主要是解决分歧或相似的内部有效性发现在手头的样本。在这个意义上说,错误发生在收集的样本或队列事业抽样偏差的过程,而在其后的任何过程中发生错误的原因选择偏见。
例子包括自我选择 ,预试验参与者筛选,剔除受试者/测试不排除运行谁最近进入或离开研究领域提出课题完成和移民的偏见。
时间间隔
最终选择的一系列问题。例如,要最大限度地声称的趋势,你可以开始了非同寻常的低一年的时间序列,并在高一结束。
提前终止审讯的时候其结果支持所需的结论。
阿审判可能会提前终止在一个极端值(通常为道德的原因),但极值有可能达成的具有最大方差变量,即使所有的变量也有类似的意思 。
由于这种提前终止的结果,因此,与较大的差异变量手段高估了。选择时间间隔分析,占据随机选择的时间或空间的点,这个过程有利于较长时间间隔的长度。这就是所谓的长度时间偏倚 。
曝光
易感性偏倚
临床敏感性偏见 ,当一种疾病容易使人第二疾病和治疗疾病的第一个错误似乎到第二易患疾病[ 8 ]举例来说, 绝经后综合症也给出了一个发展的子宫内膜癌的可能性更高,因此,雌激素对绝经后综合症给可能会收到高于造成子宫内膜癌的实际责任。[8]
偏见 ,当为其他疾病或症状的结果第一个治疗似乎导致的结果。这是一个潜在的偏见时,有一个实际的诊断之前,从第一个症状,治疗开始的时间差距。[8]可以通过滞后 ,即,在一个确诊前的一段时间内发生的风险排除减轻。[ 9]
指示偏见 ,一个潜在的混淆因果关系时,暴露的适应症依赖。例如,一种治疗的人给予的收购疾病的高风险,有可能引起这种疾病的人获得了治疗的人占优势。 这可能会导致对身为病因治疗的错误出现。[10]
数据信息
分区同该分区的内容,知识的数据,然后分析与盲目地选择了分区设计测试。
拒绝“坏”以任意理由的数据,而不是根据前面提到的或普遍商定的标准。
拒绝“离群的是没有考虑到的重要信息,可以从”野“观测所得的[11统计基础”]
研究
选择其中的研究,包括在Meta分析 (见组合荟萃分析 )
表演的反复试验和报告只有最有利的结果,也许重贴标签的其他实验的“校准测试”,“仪器的错误”或“”初步调查,实验室记录。
提出了一个数据 ,最重要的成果疏通就好像它是一个试验(这在逻辑上是相同的上一个项目,而是被视为不诚实少得多)。
磨耗
损耗偏差是一种选择的一种偏见造成的自然减员(参与者损失),[12]扣除受试者/测试没有运行完成。它包括辍学 , 无应答 (低回应率 ),撤回和协议转向块 。它给偏差的地方,是关于将曝光和/或结果的不平等。例如,在一个节食计划的测试,研究人员可能只是拒绝大家谁跌出审判,但这些谁辍学大多数是那些人是不工作。在干预和对照组不同科目的损失可能会改变这些团体和研究成果的干预 ,不论特点
避免
在一般情况下,选择偏差不能克服现有的数据单独统计分析,虽然赫克曼校正 ,可在特殊情况下使用。一个选择性偏倚度非正式的评估可以通过检查与( 外生 )背景变量和治疗指标的相关性。然而,在回归模型,我们的选择是对的结果和选择的决定因素不可观测的因素不可观测到的相关性偏见的估计,这之间的相关性unobservables不能直接观察治疗中的决定因素评估样本。[13]
相关问题
选择倾向是密切相关的:
发表偏倚或偏见的报告 ,在社会的看法或元产生的失真,通过不出版无趣(通常为负数)的结果,或结果违背实验者的偏见,赞助商的利益,或市民的期望去分析。
确认偏见 ,由该旨在寻求确证,而不是试图反驳假设实验产生的失真。
排除偏见,提出申请的案件不同的标准和控制结果的问候资格参与研究/不同的变量作为排斥依据。
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