什么是信息偏见?|定义和示例

信息偏倚是一种当关键研究变量测量或分类不正确时发生的错误。由于从不同研究组获得数据的方式存在系统性差异，信息偏倚可能会影响观察或实验研究的结果。

信息偏见也被称为测量偏差或误分类。

什么是信息偏见?

当研究中使用的信息测量或记录不准确时，就会发生信息偏见。这些测量可以有多种形式，例如:

• 自我管理的反应调查问卷
• 面试问题的回答
• 物理测量
• 医疗记录中的信息

信息偏见是最常见的来源之一研究偏见．它会影响有效性的观察性研究，以及实验还有临床试验。信息偏见可能发生在以下情况:

• 这项研究没有双盲设计即:，the researchers know whether a participant is assigned to the对照组或实验组．
• 研究人员使用不同的方法来评估每个组的结果。例如，在研究疾病状况时，一组使用医疗记录，另一组使用自我报告问卷。
• 的独立变量(例如，接触有毒物质)和/或因变量(例如肺癌的风险)的记录是不准确的。这可能是由于记录个人病史的错误、不同的疾病定义或专家之间不同的诊断标准。
• 用于客观测量(例如重量)的仪器没有正确校准，结果登记不正确，或数据在数据输入过程中发生切换数据清理阶段。

一般来说，信息偏见倾向于产生与事实有系统性差异的错误结果或结论。

是什么导致了信息偏见?

信息偏见的产生是由于non-differential误分类如果实验和对照组都受到了同等的影响，还是差动误分类如果它对一个群体的影响大于另一个群体。在这里，错分类是指将个人或属性划分到不应该被分配的类别中。

Non-differential误分类

非微分错分类在所有研究小组中，由同样不准确的测量结果引起的S。这可能发生在研究参与者这两个对照组的人很难准确地记住一些无法客观证实的事情，比如饮酒水平。

非差别错误分类往往使这些群体看起来比实际更相似。这也导致研究人员低估了两者之间的联系变量(例如，饮酒与肺癌风险之间的关系)。

差动误分类

差动误分类是由存在的测量差异引起的吗之间的研究小组，例如案例研究小组和对照组。因为病例组的参与者已经拥有某种属性，例如特定的健康状况，他们可能比健康对照组更准确地回忆起过去接触的风险因素。

差异错误分类可能导致低估或高估变量之间的关联。

信息偏见的类型

信息偏见是一个广义的描述系统误差如何收集或测量数据。信息偏见有以下几种类型:

• 回忆偏倚当一个研究组的参与者比另一个研究组的参与者更能回忆起过去的事件或行为时发生。
• 观察者偏见当研究人员意识到假设调查或知道每个参与者被分配到哪个组。这些信息可能会影响研究人员如何收集、测量或解释信息。
• 性能偏差指研究人员或参与者因为意识到群体分配而改变自己的行为或反应的情况。他们知道谁在对照组，谁在治疗组。
• 均值回归(RTM)是一种现象，其中一个变量显示一个极值(离群值)的第一次测量(高于或低于的意思是)会在第二次测量时更接近平均值。RTM可以使研究人员相信干预或治疗比实际更有效。

信息偏见的例子

研究人员的期望或观点可能会产生干扰数据收集，导致信息偏差。

信息偏见还会导致研究人员错过有关导致疾病或病症发作的可能因素的重要数据。

如何减少信息偏见

信息偏误来自于你的研究中用来收集或测量数据的方法。你可以采取以下几个步骤来减少数据收集过程中的信息偏见:

• 核实从自我报告问卷中收集的信息或面试通过与书面记录，如医疗记录进行比较。
• 使用双盲，如果可能的话。确保参与研究的任何人都不知道研究假设，也不知道谁属于哪个小组。
• 如果不可能进行盲法，则为信息的收集、测量和解释制定一个协议。
• 使用标准化问卷和适当校准的工具，以确保数据收集的一致性。

常见问题

什么是测量偏差?

测量偏差或信息偏倚指重点研究的失真测量变量．因为与事实之间存在系统性(即非随机)差异，测量偏差会导致错误的结果。

测量偏差可能发生，例如，因为研究人员和/或参与者意识到研究目标而且假设(称为观察者偏见)．这种意识会影响他们在学习中的反应和表现。

什么是偏见?

偏见是一个系统误差研究:在研究的设计、管理或分析中由于偏见，研究结果偏离了他们的真实价值，研究者得出错误的结论。

偏差有几种类型，不同的研究设计或领域容易受到不同类型的影响研究偏见。例如，在健康研究中，偏见主要有两个来源:

• 选择研究参与者的方法
• 用于收集或测量数据的方法

它们分别是，选择性偏差而且信息偏倚．

常见的信息偏见类型有哪些?

常见的类型信息偏倚是:

• 回忆偏倚
• 观察者偏见
• 性能偏差
• 均值回归(RTM)