Statistiline eelarvamus on erinevus, mis ilmneb matemaatilise hinnangu ja selle arvväärtuse vahel, kui analüüs on läbi viidud.
Seetõttu on kallutatus erinevus teooria ja tegelikkuse vahel.
Statistikas on see väga levinud ja seda tuleb kontrollida. Teiselt poolt nimetatakse hinnanguid, millel puudub erapoolikus, erapooletuks ja see oleks uurimise ajal ideaalne seisund, ehkki see on sellepärast, et see on praktiliselt kättesaamatu.
Mis põhjustab teaduses kallutatust?
Eelarvamused võivad ilmneda ennekõike kolmel viisil:
- Valiku kallutatus: Statistikas on see kõige tavalisem. Tavaliselt on see seotud rühmade valikuga. Kõige sagedamini pole otsus tehtud objektiivsete proovivõtumeetodite põhjal. Näiteks valim valitakse küsitluses kandidaadi suhtes.
- Informatsiooni kallutatus: Oleme puuduliku teabe tõttu kallutatud. Seetõttu ei saa me rühmi võrrelda, kuna meil on nende kohta liiga vähe teavet.
- Segaduse kallutatus: Sel juhul on olemas nn segane muutuja, mis põhjustab kallutatust. Sageli on keeruline leida, kus probleem on.
Statistiline eelarvamus ja valimimeetodid
Uurimist tehes peame teadma, kas kavatseme läbi viia uurimusliku või kinnitava uuringu. See küsimus on hädavajalik. Sellest sõltub valitud proovide tüüp.
Seega, kui soovime läbi viia kinnitava uuringu, kasutame juhuslikult valitud meetodeid. Kui kavatsetakse läbi viia uuring, mis on aluseks edasistele uuringutele, võib meetod olla juhuslik. Tuleb meeles pidada, et see viimane meetod on tavaliselt madalama hinnaga ja lihtsam.
Statistilise valiku kallutatus
See on kõige tavalisem ja see, mida teadlased panustavad suuremal määral. Statistilise valimi valimisel peame olema väga ettevaatlikud. Seda tüüpi statistilise valiku eelarvamused on selles protsessis toime pandud.
Seetõttu on väga oluline protokoll eelnevalt koostada ja seda üksikasjalikult teha. Lisaks tuleb koolitada inimesi, kes andmeid koguvad. See viimane osa on esmatähtis, et vältida ka muud tüüpi eelarvamusi, näiteks teabe kallutatust.
Statistilise valiku kallutatuse näited
Lõpuks vaatame mõningaid näiteid, kus võib esineda statistilist eelarvamust.
Need on väga levinud ja viivad sageli kallutatud uurimisteni, mis ei kajasta tegelikkust. Seetõttu on oluline neid vältida.
- Kujutage näiteks ette, et tahame uurida elanikkonna afiinsust poliitilise kandidaadi suhtes. Küsitlejad võivad teha kallutava vea, kui nad ei valinud alasid juhuslikult. See tähendab, et kui nad valivad nimetatud kandidaadiga seotud alad.
- Majandusteaduses võidakse kallutada näiteks vaesuse uurimisel. Riigid tuleks valida võrdselt, et oleks tasakaal. Seega võiks uurida muutujaid, mis soodustavad vaesust, aga ka jõukust.
- Meditsiinis tekib statistilise valiku eelarvamus, kui haiguse uurimisel ei kasutata piisavat proovivõtmist. See tähendab, et kui me tahame näha populatsiooni esinemissagedust, peame kasutama juhuslikke valimeid, eriti kui eesmärk on uuringut kinnitada.