什么是选择偏差?|定义和示例
选择性偏差指的是以下情况研究偏见是由于研究参与者的相关因素。选择偏差可以通过用于选择的方法来引入人口有趣的是抽样方法，或招募参与者。它也被称为选择的影响．
因此，样本和目标人群可能在很大程度上存在差异，限制了你推广发现的能力。
选择偏差可能会威胁到有效性在您的研究中，由于研究人群不能代表目标人口．
什么是选择偏差?
当选择受试者进入研究(或他们留在研究中的可能性)导致与目标人群系统不同的结果时，就会发生选择偏差。
选择偏差经常发生在观察性研究参与者的选择不是随机的，比如队列研究，病例对照研究，以及横断面研究．也发生在介入研究或临床试验中，因效果不佳随机化．
选择偏差是一种系统误差．参与者和非参与者之间或治疗和治疗之间的系统性差异对照组会限制你比较两组并得出公正结论的能力。
有几种可能影响研究的选择偏倚来源，无论是在招募参与者的过程中，还是在确保他们留在研究的过程中。包括:
- 选择参与者的程序有缺陷，比如定义不清纳入和排除标准
- 外部原因可以解释为什么一些参与者想要参与研究，而另一些人不想
- 是否有些参与者比其他人更有可能被选中
选择偏差的类型
选择偏差是一个通用术语，描述了由与被研究人群相关的因素引起的错误，但有几种类型的选择偏差:
- 自己挑选的偏见(或志愿者偏见)当个体完全自行决定是否要参加研究时，就会出现这种情况。因此，参与者可能与那些没有参与的人有所不同——例如，在动机方面。
- 生存偏差是一种逻辑错误，导致研究一个群体的研究人员通过只关注成功个体(“幸存者”)的例子而不是整个群体来得出结论。
- Nonresponse偏见不回应调查的人与回应调查的人在很大程度上是不同的。非受访者可能不愿意或无法参与，导致他们在研究中的代表性不足。
选择偏差的例子
当数据收集或者数据分析偏向于目标人群的特定子群体。
如果你只关注当前的客户，他们的反馈更有可能是积极的，而不是包括那些在结账前就停止购物的客户。虽然现在的顾客有足够积极的体验，最终会买东西，但那些停止购物的人会有不同的见解。例如，他们可能会对缺乏服务或整体网页设计感到失望。
努力在你的样本中代表你的全部人口是很重要的。在这种情况下，由于一部分人口不包括在内，你的研究有风险总量差额的偏见．在这种情况下，往往没有结果可概括的．
由于选择偏差，研究结果不能反映目标人群作为一个整体。
这些病例包括200名宫颈癌妇女，她们被转到马萨诸塞州总医院接受治疗。这些妇女来自马萨诸塞州的不同地区。这些案例给出了一个问卷调查询问他们的收入、教育水平、就业状况等。
对照组由采访者在上午9点至下午5点之间在医院周围地区挨家挨户地招募。
这项研究存在选择偏倚的风险，因为这两组人是以不同的方式被选择出来的。病例组是在全州范围内招募的，对照组是从医院附近地区招募的，并且仅在典型工作时间内招募。这意味着对照组的女性更有可能失业。换句话说，对照组的参与者更有可能被选中，如果他们有兴趣的暴露(较低的社会经济地位)。
如何避免选择偏见
在招募和保留样本人群时，可以避免选择偏差。
- 为non-probability抽样观察性研究等设计试图使对照组与治疗组尽可能具有可比性。这个方法被称为匹配．研究人员将每个接受治疗的单位与特征相似的未接受治疗的单位进行匹配。这有助于估计不涉及的程序或事件的影响在伦理上或者说随机化在逻辑上是可行的。
- 在实验研究中，选择偏差可以通过适当的使用来最小化随机分配，确保研究人员和参与者都不知道每个参与者被分配到哪个组。否则，分组分配的知识可能会污染数据。
- 抽样偏差可以通过仔细定义目标人群和使用概率抽样只要有可能。这确保了所有符合条件的参与者都有平等的机会被纳入样本。
其他类型的研究偏见
常见问题
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尼克罗普卢(2022年11月18日)。什么是选择偏差?|定义和示例。Scribbr。检索于2022年12月14日，来自//www.charpingshvac.com/research-bias/selection-bias/
