قد يحتاج الباحثون إلى المساعدة في النتائج التي لا تتطابق مع واقع المجتمع المستهدف. هناك العديد من الأسباب ، ولكن التحيز في الاختيار هو الأكثر أهمية. يحدث عندما تحتاج عينة الدراسة إلى تمثيل المجتمع المعني بدقة ، مما يؤدي إلى اختلافات في نتائج البحث.
سيساعدك فهم تحيز الاختيار وتأثيراته العملية وأفضل طرق تجنبه على التعامل مع آثاره. سيتم تغطية كل ما تحتاج لمعرفته حول كيفية تحسين عملية جمع البيانات في هذا المنشور.
ما هو انحياز الاختيار؟
يشير التحيز في الاختيار إلى الأخطاء التجريبية التي تؤدي إلى تمثيل غير دقيق لعينة البحث. ينشأ عندما لا يمثل تجمع المشاركين أو البيانات المجموعة المستهدفة.
أحد الأسباب المهمة لتحيز الاختيار هو عندما يفشل الباحث في النظر في خصائص المجموعة الفرعية. يسبب تباينات أساسية بين متغيرات بيانات العينة ومجتمع البحث.
ينشأ التحيز في الاختيار في البحث لعدة أسباب. إذا اختار الباحث عينة السكان باستخدام معايير غير صحيحة ، فقد يجد العديد من الأمثلة على هذا التحيز. قد يحدث أيضًا بسبب العناصر التي تؤثر على استعداد المتطوعين للدراسة للمشاركة.
تتطلب جميع النماذج الإحصائية في علوم التعلم بيانات. البيانات الجيدة ضرورية لتطوير مجموعة صالحة من الناحية الإحصائية من النماذج ، ولكن من السهل جدًا الحصول على معلومات غير كافية. يؤثر التحيز في الاختيار على الباحثين في جميع مراحل العملية ، من جمع البيانات إلى التحليل.
على سبيل المثال ، قد يحتاج الباحثون إلى إدراك أن نتائجهم قد لا تنطبق على أشخاص آخرين أو أماكن مختلفة. يقدم هذا النوع من الخطأ الأفراد الذين تم تعيينهم عشوائيًا لمجموعة من مجموعتين أو أكثر ، ومع ذلك ، فإن بعض الأشخاص فقط الذين يمكن تسجيلهم يشاركون بالفعل.
هذا يعني أن الأشخاص الذين يعتبرون مرشحين مناسبين لبرنامج معين قد يختارون أو لا يختارون المشاركة. وبالتالي ، فإن أولئك الذين يشاركون في البرنامج قد يكون لديهم خصائص مختلفة عن أولئك الذين لا يشاركون. يمكن أن يؤدي وجود عملية الاختيار غير العشوائي إلى استنتاجات غير صحيحة حول السببية والإحصاءات المتعلقة بها ، فضلا عن إبطال البيانات التي تم جمعها.
لقد نشرنا مدونة تتحدث عن تحليل المجموعات الفرعية. لماذا لا تتحقق من ذلك لمزيد من الأفكار؟
أنواع التحيز في التحديد
هناك العديد من أنواع التحيز في الاختيار ، يؤثر كل منها على صحة بياناتك بطريقة معينة. لنستعرض بعضًا من أكثرها شيوعًا:
- أخذ العينات التحيز:
التحيز في أخذ العينات هو شكل من أشكال التحيز في الاختيار يحدث عندما لا نجمع البيانات من جميع الأشخاص الذين يمكن أن يكونوا ضمن مجتمعنا بشأن متغير مهم. قد تكون بعض أسباب ذلك هي أن الباحث يجمع عينته في الغالب من أخذ العينات الملائمة أو الملائمة ، أو في بعض الأحيان عن طريق اختيار الأفراد المتشابهين ولديهم خصائص مماثلة لموضوعات الدراسة بعناية ولكن لم يتم اختيارهم عشوائيا من سكانهم.
يمكن أن يؤدي هذا إلى تحريف أي تحليل إحصائي وفهم للنتائج في تلك الحالة بالذات
اقرأ المزيد: التحيز في البحث بواسطة QuestionPro
- تحيز الاختيار الذاتي:
يحدث هذا النوع من تحيز الاختيار ، المعروف أيضًا باسم “تحيز المتطوعين” ، عندما لا يكون الأشخاص الذين يختارون المشاركة في دراسة ما ممثلين لأكبر عدد من الاهتمامات. على سبيل المثال ، إذا كنت ترغب في دراسة تفضيلات الطلاب للوظائف ، فقد تتمكن فقط من جذب الطلاب من المدارس المعروفة بجذب الطلاب الأثرياء. قد يحدث تحيز المتطوعين أيضًا عندما تفحص إحدى الدراسات أشخاصًا من جنس معين ولكن ليس لديها عدد كافٍ من المشاركين الذين يعتبرون أعضاءً في هذا العرق.
مثل أي شكل آخر من أشكال التحيز ، فإن تحيز الاختيار الذاتي يشوه البيانات التي تم جمعها في البحث. في معظم الحالات ، سينتهي الباحث بنتائج غير دقيقة للغاية وصحة غير موجودة للبحث المنهجي.
- تحيز عدم الاستجابة
يحدث التحيز في عدم الاستجابة عندما لا يجيب الأشخاص على استطلاع أو يشاركون في مشروع بحثي. غالبًا ما يحدث ذلك في أبحاث المسح عندما يفتقر المشاركون إلى القدرات المناسبة ، أو يفتقرون إلى الوقت ، أو يشعرون بالذنب أو الخجل بشأن الموضوع.
على سبيل المثال ، يهتم الباحثون بكيفية عرض علماء الكمبيوتر لقطعة جديدة من البرامج. لقد أجروا استطلاعًا ووجدوا أن العديد من علماء الكمبيوتر لم يستجيبوا أو ينتهوا.
وجد الباحثون أن المستجيبين يعتقدون أن البرنامج كان ممتازا وعالي الجودة بعد تلقي البيانات. ومع ذلك ، اكتشفوا أنهم تلقوا انتقادات غير مواتية بشكل أساسي بعد إطلاق البرنامج الجديد لجميع علماء الكمبيوتر.
كان المشاركون في الاستطلاع من علماء الكمبيوتر للمبتدئين الذين لم يتمكنوا من تحديد عيوب البرنامج. لم يعكس المشاركون في الاستطلاع عدد علماء الكمبيوتر الأكثر أهمية. ومن ثم كانت النتائج غير دقيقة.
- تحيز الاستبعاد:
يحدث تحيز التضمين عندما يُدرج الباحث عن قصد بعض المجموعات الفرعية في عينة السكان. يرتبط ارتباطًا وثيقًا بتحيز أخذ العينات غير المستجيب ويؤثر على الصلاحية الداخلية للتحقيق المنهجي الخاص بك.
يعرّف الخبراء تحيز التضمين على أنه “المصطلح الجماعي الذي يغطي مختلف التحيزات المحتملة التي يمكن أن تنتج عن إدراج المرضى بعد التوزيع العشوائي في التجربة والتحليلات اللاحقة”. عندما يحدث هذا ، قد تؤسس نتائج بحثك علاقة خاطئة بين المتغيرات.
يحدث تحيز الاستبعاد عندما تستبعد عمدًا بعض المجموعات الفرعية من عينة السكان قبل تقسيمها عشوائيًا إلى مجموعات. ربما تكون قد استبعدت مرضى يعانون من حالات معينة ، مثل السرطان أو فيروس نقص المناعة البشرية / الإيدز ، لأنه كان من غير الأخلاقي دراسة هؤلاء الأشخاص دون موافقتهم. أو ربما استبعدتهم لأنك لم ترغب في منحهم إمكانية الوصول إلى خيار علاج آخر أثناء تجربتهم السريرية. يختار بعض الباحثين أيضًا عدم تضمين الأشخاص المرضى جدًا أو المسنين جدًا في المشاركة في التجارب السريرية (لأن هؤلاء الأشخاص قد لا يتمكنون من المشاركة بفعالية أو قد لا يتلقون فائدة كافية من المشاركة).
- استدعاء التحيز: