Zaujatost výběru vzorku

Co je zkreslení výběru vzorku?

Zkreslení výběru vzorku je typ zkreslení způsobeného výběrem ne-náhodných dat pro statistickou analýzu. Zkreslení existuje kvůli chybě v procesu výběru vzorku, kdy je podmnožina dat systematicky vyloučena kvůli určitému atributu. Vyloučení podmnožiny může ovlivnit statistickou významnost testu a může zkreslit odhady parametrů statistického modelu.

Klíčové způsoby

Pochopení zkreslení výběru vzorku

Objektivní zkreslení je běžný typ výběrového zkreslení. Tento typ zkreslení ignoruje ty subjekty, které se nedostaly za určitý bod výběrového procesu a zaměřuje se pouze na subjekty, které „přežily“. To může vést k falešným závěrům.

Například při zpětném testování investiční strategie na velké skupině akcií může být výhodné hledat cenné papíry, které mají data za celé období výběru. Pokud bychom strategii testovali na základě údajů o akciích za 15 let, mohli bychom se přiklonit k tomu, že budeme hledat akcie, které mají kompletní informace za celé období 15 let.

Nicméně eliminace akcie, která zastavila obchodování nebo krátce opustila trh, by do našeho datového vzorku vložila zkreslení. Protože zahrnujeme pouze akcie, které vydržely patnáct let, naše konečné výsledky by byly chybné, protože ty si vedly dostatečně dobře na to, aby přežily trh.

Typy zkreslení výběru vzorku

Kromě zkreslení pozůstalosti existuje několik dalších typů zkreslení výběru vzorku.

Reklama nebo předsériové zkreslení

K tomu dochází, když způsob, jakým jsou účastníci ve studii předběžně prověřováni, zavádí zaujatost. Například jazyk, který výzkumníci používají k reklamě pro účastníky, může sám o sobě zavést zaujatost do studie jednoduše tím, že odradí nebo povzbudí určité skupiny lidí od dobrovolné účasti.

Self-Selection Bias

Self-selection bias – také známý jako volunteer response bias – nastane, když organizátoři studie umožní účastníkům, aby si sami vybrali nebo se dobrovolně zúčastnili. Organizátoři studie přenechají kontrolu nad tím, kdo se zúčastní, těm, kteří se rozhodnou, že se dobrovolně zúčastní. To může vést lidi se specifickými vlastnostmi nebo názory k tomu, aby se dobrovolně zúčastnili studie, a tím zkreslit výsledky.

Vyloučení a podchycení Bias

Vylučovací zkreslení nastává, když jsou z účasti ve studii vyloučeni konkrétní členové populace. Vylučovací zkreslení nastává, když organizátoři studie vytvoří studii, která dostatečně nereprezentuje některé členy populace.

Příklad zkreslení výběru vzorku

Indexy výkonnosti hedgeových fondů jsou jedním z příkladů výběrového zkreslení podléhajícího zkreslení pozůstalosti. Protože hedgeové fondy, které nepřežijí, přestávají vykazovat svou výkonnost agregátorům indexů, výsledné indexy se přirozeně přiklánějí k fondům a strategiím, které zůstávají, tudíž „přežívají“. To může být problém i u oblíbených služeb vykazování podílových fondů. Analytici se mohou přizpůsobit, aby tyto zkreslení zohlednili, ale mohou do procesu zavést nová zkreslení.

Pozorovatelské zkreslení nastává, když výzkumníci promítají účastníkům studie vlastní přesvědčení nebo očekávání, čímž zkreslují výsledky studie. Někdy k tomu dochází ve spojení s vybíráním třešniček, což je, když se výzkumníci zaměřují především na statistiky, které podporují jejich hypotézu.

Zvláštní úvahy

Výzkumníci a organizátoři studií mají odpovědnost zajistit, aby výsledky jejich studií byly přesné, relevantní a nezahrnovaly žádný typ zkreslení, který by mohl vést k chybným závěrům. Jedním ze způsobů, jak toho dosáhnout, je strukturovat studii na základě metody, která podporuje proces náhodného výběru vzorku.

I když se to teoreticky může zdát jednoduché, realita je taková, že výzkumník bude muset být ostražitý ve svém úsilí zabránit zkreslení výběru vzorku. Organizátor studie se navíc může potýkat s omezeními mimo jeho kontrolu, která činí realizaci náhodného vzorku náročnou. Může se například jednat o nedostatek účastníků nebo nedostatečné financování projektu.

Aby bylo jisté, že zkoumaný vzorek je náhodný, měl by výzkumník identifikovat různé podskupiny v populaci. Poté by měl vzorek analyzovat, aby zjistil, zda jsou tyto podskupiny ve studii dostatečně zastoupeny.

V některých případech může výzkumník zjistit, že určité podskupiny jsou ve své studii buď zastoupeny nadměrně, nebo nedostatečně. V tomto okamžiku může výzkumník zavést metody korekce zkreslení. Jednou z metod je přiřadit váhy nesprávně zastoupeným podskupinám, aby statisticky zkreslení korigoval. Tento vážený průměr bere v úvahu poměrnou relevanci každé podskupiny a může vést k výsledkům, které přesněji odrážejí skutečnou demografii studované populace.