Statistiskā novirze ir atšķirība, kas rodas starp matemātisko novērtētāju un tā skaitlisko vērtību, tiklīdz ir veikta analīze.
Tāpēc neobjektivitāte ir atšķirība starp teoriju un realitāti.
Statistikā tas ir ļoti izplatīts, un tas ir jākontrolē. No otras puses, novērtētāji, kuriem nav neobjektivitātes, tiek saukti par objektīviem un būtu ideāls stāvoklis izmeklēšanā, lai gan tas ir tāpēc, ka tas praktiski nav sasniedzams.
Kas rada aizspriedumus zinātnē?
Aizspriedumi galvenokārt var notikt trīs veidos:
- Atlases neobjektivitāte: Statistikā tas ir visizplatītākais. Parasti tas ir saistīts ar grupu izvēli. Visbiežāk lēmums nav pieņemts, pamatojoties uz objektīvām izlases metodēm. Piemēram, izlasi izvēlas pēc afinitātes pret kandidātu aptaujā.
- Informācijas neobjektivitāte: Nepietiekamas informācijas dēļ mēs saskaramies ar neobjektivitāti. Tāpēc mēs nevaram salīdzināt grupas, jo mums ir pārāk ierobežota informācija par tām.
- Apjukuma neobjektivitāte: Šajā gadījumā ir tā sauktais sajaucošais mainīgais, kas izraisa aizspriedumus. Bieži vien ir grūti atrast, kur ir problēma.
Statistiskā aizspriedumi un izlases metodes
Veicot izmeklēšanu, mums jāzina, vai mēs veiksim izpētes vai apstiprinošu pētījumu. Šis jautājums ir būtisks. No tā būs atkarīgs izvēlētais paraugu veids.
Tādējādi, kad mēs vēlamies veikt apstiprinošu pētījumu, mēs izmantosim randomizētas metodes. Tomēr, ja nolūks ir veikt pārbaudi, lai kalpotu par pamatu turpmākajām pārbaudēm, metode var būt nejauša. Jāpatur prātā, ka šī pēdējā metode parasti ir zemāka cena un vienkāršāka.
Statistiskās atlases aizspriedumi
Tas ir visizplatītākais un tas, ko pētnieki apņemas lielākā mērā. Mums jābūt ļoti uzmanīgiem, izvēloties statistikas paraugu. Šajā procesā tiek pieļauta šāda veida statistiskās atlases neobjektivitāte.
Tāpēc ir ļoti svarīgi iepriekš izveidot protokolu un to izdarīt detalizēti. Turklāt ir jāapmāca cilvēki, kuri apkopos datus. Šī pēdējā daļa ir prioritāte, lai izvairītos arī no cita veida neobjektivitātes, piemēram, informācijas neobjektivitātes.
Statistiskās atlases aizspriedumu piemēri
Mēs pabeigsim dažus piemērus, kur var rasties statistikas aizspriedumi.
Tie ir ļoti izplatīti un bieži noved pie tendenciozām izmeklēšanām, kas neatspoguļo realitāti. Tāpēc ir svarīgi no tiem izvairīties.
- Piemēram, iedomājieties, ka mēs vēlamies izpētīt iedzīvotāju piederību politiskajam kandidātam. Aptaujas dalībnieki varētu pieļaut neobjektīvu kļūdu, ja apgabalus izvēlētos nejauši. Tas ir, ja viņi izvēlas jomas, kas saistītas ar minēto kandidātu.
- Ekonomikā jūs varat izdarīt neobjektivitāti, piemēram, pētot nabadzību. Valstis būtu jāizvēlas vienādi, lai būtu līdzsvars. Tādējādi varētu pētīt mainīgos, kas veicina nabadzību, bet arī labklājību.
- Medicīnā statistiskās atlases aizspriedumi rodas, ja, pētot slimību, netiek izmantota adekvāta paraugu ņemšana. Tas ir, ja mēs vēlamies redzēt populācijas biežumu, mums jāizmanto izlases paraugi, it īpaši, ja mērķis ir apstiprināt pētījumu.