샘플 선택 편향-정의, 극복 방법, 유형

표본 선택 편향은 모집단 표본의 적절한 무작위 화를 보장하지 못하여 발생하는 편향입니다. 재무에 대한 기본 통계 개념 통계에 대한 확실한 이해는 재무를 더 잘 이해하는 데 매우 중요합니다. 또한 통계 개념은 투자자가. 표본 선택 프로세스의 결함으로 인해 모집단의 일부 그룹이나 개인이 표본에 포함될 가능성이 적습니다.

샘플 선택 편향

표본 선택 편향의 존재는 통계 분석을 왜곡 할 수 있습니다. 정량 분석 ​​정량 분석은 기업의 행동과 성과를 이해하기 위해 수익, 시장 점유율, 임금과 같은 측정 가능하고 검증 가능한 데이터를 수집하고 평가하는 프로세스입니다. 데이터 기술 시대에 정량 분석은 현명한 결정을 내리는 데 선호되는 접근 방식으로 간주됩니다. 선택한 통계 테스트의 통계적 유의성에 영향을줍니다. 또한 통계 매개 변수는 과장되거나 절제되어 전체 인구를 대표하지 않을 수 있습니다.

생존 편향은 일반적으로 별도로 고려되지만 특별한 유형의 표본 선택 편향입니다.

샘플 선택 편향의 유형

샘플 선택 편향은 다른 형태를 취할 수 있습니다. 가장 일반적인 유형의 샘플 선택 편향은 다음과 같습니다.

1. 자기 선택

자기 선택은 연구 참가자가 연구 참여 결정을 어느 정도 제어 할 때 발생합니다. 참가자가 연구 참여 여부를 결정할 수 있기 때문에 선택한 샘플이 전체 모집단을 대표하지는 않습니다.

2, 특정 지역에서 선택

연구 참가자는 특정 영역에서만 선택되며 다른 영역은 샘플에 표시되지 않습니다.

3. 제외

인구의 일부 그룹은 연구에서 제외됩니다.

4. 생존 편향

생존 편향은 표본이 선택 과정을 통과 한 피험자에 집중되고 선택 과정을 통과하지 못한 피험자를 무시할 때 발생합니다. 생존 편향은 연구에서 지나치게 낙관적 인 결과를 낳습니다.

5. 참가자 사전 심사

연구 참가자는 특정 그룹에서만 모집됩니다. 따라서 샘플은 연구의 전체 모집단을 나타내지 않습니다.

편견을 극복하는 방법?

표본 선택 편향은 연구 결과를 크게 왜곡하고 잘못된 결론을 이끌어 낼 수 있으므로 연구자는 이러한 유형의 편향을 처리하는 방법을 알아야합니다.

가장 확실한 방법은 무작위 표본 선택 프로세스를 설정하는 것입니다. 연구 모집단을 분석하고 모집단의 하위 그룹을 식별함으로써 연구원은 선택한 표본이 가능한 한 전체 모집단을 나타내는 지 확인해야합니다.

그러나 선택한 표본에서 모집단 하위 그룹 중 일부가 과소 표시되고 다른 그룹이 과도하게 표시되는 경우 연구원은 통계 보정을 적용 할 수 있습니다. 잘못 표현 된 그룹에는 가중치가 할당 될 수 있습니다. 가중 평균 가중 평균은 특정 이벤트 또는 결과와 관련된 가중치 (또는 확률)를 편향을 수정하는 가중치와 곱하여 계산되는 평균 유형입니다.

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