İstatistiksel önyargı, bir analiz yapıldıktan sonra matematiksel bir tahminci ile sayısal değeri arasında oluşan farktır.
Bu nedenle, önyargı teori ve gerçeklik arasındaki farktır.
İstatistiklerde çok yaygındır ve kontrol edilmelidir. Öte yandan, yanlılığı olmayan tahmin ediciler yansız olarak adlandırılır ve pratik olarak ulaşılamaz olduğu için bir soruşturmada ideal durum olur.
Bilimde önyargı üreten nedir?
Önyargı, her şeyden önce üç şekilde ortaya çıkabilir:
- seçim yanlılığı: İstatistikte en yaygın olanıdır. Genellikle grup seçimi ile ilgilidir. Çoğu zaman, objektif örnekleme yöntemlerine dayalı olarak karar verilmemiştir. Örneğin, örnek bir ankette bir adaya yakınlığı ile seçilir.
- Bilgi yanlılığı: Eksik bilgi nedeniyle bir önyargı ile karşı karşıyayız. Bu nedenle gruplar hakkında çok sınırlı bilgimiz olduğu için karşılaştırma yapamıyoruz.
- Karışıklık önyargısı: Bu durumda, yanlılığa neden olan, kafa karıştırıcı değişken denilen bir değişken vardır. Sorunun nerede olduğunu bulmak genellikle zordur.
İstatistiksel önyargı ve örnekleme yöntemleri
Bir araştırma yürüttüğümüzde, keşif amaçlı mı yoksa doğrulayıcı bir çalışma mı yürüteceğimizi bilmeliyiz. Bu soru çok önemlidir. Seçeceğimiz örnekleme türü buna bağlı olacaktır.
Bu nedenle doğrulayıcı bir çalışma yapmak istediğimizde rastgele yöntemler kullanacağız. Ancak amaç, daha sonraki araştırmalara temel teşkil edecek bir inceleme yapmaksa, yöntem rastgele olmayabilir. Bu son yöntemin genellikle daha düşük maliyetli ve daha basit olduğu akılda tutulmalıdır.
İstatistiksel seçim yanlılığı
Bu en yaygın olanıdır ve araştırmacıların büyük ölçüde taahhüt ettiği şeydir. İstatistiksel bir örnek seçerken çok dikkatli olmalıyız. Bu tür istatistiksel seçim yanlılığı bu süreçte işlenir.
Bu yüzden protokolü önceden kurmak ve detaylı bir şekilde yapmak çok önemlidir. Ayrıca verileri toplayacak kişilerin de eğitilmesi gerekmektedir. Bu son kısım, bilgi yanlılığı gibi diğer yanlılık türlerinden de kaçınmak için bir önceliktir.
İstatistiksel seçim yanlılığı örnekleri
Son olarak, istatistiksel bir yanlılığın oluşabileceği bazı örnekleri göreceğiz.
Çok yaygındırlar ve çoğu zaman gerçeği yansıtmayan önyargılı araştırmalara yol açarlar. Bu yüzden onlardan kaçınmak önemlidir.
- Örneğin, bir siyasi aday için nüfusun yakınlığını incelemek istediğimizi hayal edin. Anketçiler, alanları rastgele seçmezlerse önyargı hatası yapabilirler. Yani söz konusu adayla ilgili alanları seçerlerse.
- İktisatta, örneğin yoksulluk araştırmasında önyargılı olabilirsiniz. Bir denge olması için ülkeler eşit seçilmelidir. Böylece hem yoksulluğu hem de refahı artıran değişkenler incelenebilir.
- Tıpta, bir hastalık incelenirken yeterli örnekleme kullanılmazsa, istatistiksel bir seçim yanlılığı oluşur. Yani, popülasyon insidansını görmek istiyorsak, özellikle amaç çalışmayı doğrulamaksa, rastgele örnekler kullanmalıyız.
