อคติในการเลือกตัวอย่าง - คำจำกัดความวิธีเอาชนะประเภท

อคติในการเลือกตัวอย่างคืออคติที่เป็นผลมาจากความล้มเหลวในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการสุ่มอย่างเหมาะสมของตัวอย่างประชากรแนวคิดสถิติพื้นฐานสำหรับการเงินความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับสถิติเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้เราเข้าใจการเงิน นอกจากนี้แนวคิดด้านสถิติยังช่วยให้นักลงทุนตรวจสอบได้ ข้อบกพร่องของกระบวนการคัดเลือกตัวอย่างนำไปสู่สถานการณ์ที่บางกลุ่มหรือบุคคลในประชากรมีโอกาสน้อยที่จะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

การมีอคติในการเลือกตัวอย่างอาจบิดเบือนการวิเคราะห์ทางสถิติการวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณคือกระบวนการรวบรวมและประเมินข้อมูลที่วัดได้และตรวจสอบได้เช่นรายได้ส่วนแบ่งการตลาดและค่าจ้างเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและผลการดำเนินงานของธุรกิจ ในยุคของเทคโนโลยีข้อมูลการวิเคราะห์เชิงปริมาณถือเป็นแนวทางที่ต้องการในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด ของตัวอย่างและส่งผลต่อนัยสำคัญทางสถิติของการทดสอบทางสถิติที่เลือก นอกจากนี้พารามิเตอร์ทางสถิติอาจเกินจริงหรือพูดน้อยและไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด

แม้ว่าอคติของผู้รอดชีวิตจะถูกพิจารณาแยกจากกัน แต่ก็เป็นอคติในการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบพิเศษ

ประเภทของอคติในการเลือกตัวอย่าง

อคติในการเลือกตัวอย่างอาจมีรูปแบบที่แตกต่างกัน อคติในการเลือกตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุด ได้แก่ :

1. การเลือกตัวเอง

การเลือกตนเองเกิดขึ้นเมื่อผู้เข้าร่วมการศึกษาฝึกควบคุมการตัดสินใจเข้าร่วมการศึกษาในระดับหนึ่ง เนื่องจากผู้เข้าร่วมอาจตัดสินใจว่าจะเข้าร่วมในการวิจัยหรือไม่กลุ่มตัวอย่างที่เลือกจึงไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด

2, การเลือกจากพื้นที่เฉพาะ

ผู้เข้าร่วมการศึกษาได้รับการคัดเลือกจากบางพื้นที่เท่านั้นในขณะที่พื้นที่อื่น ๆ ไม่ได้แสดงในกลุ่มตัวอย่าง

3. การยกเว้น

บางกลุ่มในประชากรได้รับการยกเว้นจากการศึกษา

4. อคติผู้รอดชีวิต

อคติของผู้รอดชีวิตจะเกิดขึ้นเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีสมาธิในเรื่องที่ผ่านกระบวนการคัดเลือกและเพิกเฉยต่ออาสาสมัครที่ไม่ผ่านกระบวนการคัดเลือก อคติผู้รอดชีวิตส่งผลให้เกิดการค้นพบในแง่ดีมากเกินไปจากการศึกษา

5. คัดกรองผู้เข้าร่วมล่วงหน้า

ผู้เข้าร่วมการศึกษาได้รับคัดเลือกจากกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งเท่านั้น ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างจะไม่แสดงถึงประชากรทั้งหมดของการศึกษา

จะเอาชนะอคติได้อย่างไร?

เนื่องจากอคติในการเลือกตัวอย่างอาจบิดเบือนผลการศึกษาอย่างมีนัยสำคัญและนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาดนักวิจัยควรรู้วิธีจัดการกับอคติประเภทนี้

วิธีการที่ชัดเจนที่สุดคือการจัดตั้งกระบวนการสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่าง โดยการวิเคราะห์ประชากรของการศึกษาและโดยการระบุกลุ่มย่อยของประชากรผู้วิจัยจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลุ่มตัวอย่างที่เลือกแสดงจำนวนประชากรทั้งหมดให้มากที่สุด

อย่างไรก็ตามหากกลุ่มย่อยของประชากรบางกลุ่มในกลุ่มตัวอย่างที่เลือกมีการนำเสนอน้อยมากในขณะที่กลุ่มอื่นมีการนำเสนอมากเกินไปนักวิจัยอาจใช้การแก้ไขทางสถิติ กลุ่มที่บิดเบือนข้อมูลอาจได้รับการกำหนดน้ำหนักค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักคือค่าเฉลี่ยประเภทหนึ่งที่คำนวณโดยการคูณน้ำหนัก (หรือความน่าจะเป็น) ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์หนึ่ง ๆ หรือผลลัพธ์ที่จะแก้ไขอคติ

การอ่านที่เกี่ยวข้อง

Finance เป็นผู้ให้บริการอย่างเป็นทางการของ Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™FMVA® Certification เข้าร่วมนักเรียนกว่า 350,600 คนที่ทำงานใน บริษัท ต่างๆเช่นโปรแกรมการรับรองของ Amazon, JP Morgan และ Ferrari ซึ่งออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนทุกคนให้เป็นนักวิเคราะห์ทางการเงินระดับโลก

หากต้องการเรียนรู้และพัฒนาความรู้ด้านการวิเคราะห์ทางการเงินเราขอแนะนำแหล่งข้อมูลด้านการเงินเพิ่มเติมด้านล่างนี้:

• Data-mining Bias Data-Mining Bias Data-mining bias หมายถึงสมมติฐานความสำคัญที่เทรดเดอร์กำหนดให้เกิดขึ้นในตลาดซึ่งแท้จริงแล้วเป็นผลมาจากโอกาสหรือไม่คาดฝัน
• การกำหนดกรอบอคติการกำหนดกรอบอคติการกำหนดกรอบอคติเกิดขึ้นเมื่อผู้คนตัดสินใจโดยพิจารณาจากวิธีการนำเสนอข้อมูลซึ่งตรงข้ามกับข้อเท็จจริงเท่านั้นเอง ข้อเท็จจริงเดียวกันที่นำเสนอในสองวิธีที่แตกต่างกันสามารถนำไปสู่การตัดสินหรือการตัดสินใจที่แตกต่างกันจากผู้คน
• การทดสอบสมมติฐานการทดสอบสมมติฐานการทดสอบสมมติฐานเป็นวิธีการอนุมานทางสถิติ ใช้เพื่อทดสอบว่าคำสั่งเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากรถูกต้องหรือไม่ การทดสอบสมมติฐาน
• กฎความน่าจะเป็นรวมกฎความน่าจะเป็นทั้งหมดกฎความน่าจะเป็นทั้งหมด (หรือเรียกอีกอย่างว่ากฎแห่งความน่าจะเป็นทั้งหมด) เป็นกฎพื้นฐานในสถิติที่เกี่ยวข้องกับเงื่อนไขและส่วนเพิ่ม