Из-за чего возникает ошибка отбора (sampling bias)?

Распространенная причина систематической ошибки выборки кроется в дизайне исследования или в процедуре сбора данных, которые могут благоприятствовать или неблагоприятствовать сбору данных от определенных классов или отдельных лиц или в определенных условиях. Систематическая ошибка выборки также особенно заметна, когда исследователи применяют стратегии выборки, основанные на суждениях или удобстве, когда критерий, используемый для отбора выборок, каким-то образом связан с интересующими переменными. Например, снова возвращаясь к примеру с опросом общественного мнения, академический исследователь, собирающий данные об мнении, может из соображений удобства собирать мнения в основном от студентов колледжа, потому что они живут поблизости, и это еще больше сместит выборку в сторону мнения, преобладающего в социальный класс, живущий по соседству.

======================

В социальных и экономических науках для извлечения случайных выборок обычно требуется основа выборки, такая как список единиц всего населения, или некоторая вспомогательная информация о некоторых ключевых характеристиках целевого населения, которое будет включено в выборку. Например, для проведения исследования начальных школ в определенной стране требуется получить список всех школ в стране, из которых можно извлечь выборку. Однако использование основы выборки не обязательно предотвращает систематическую ошибку выборки. Например, можно неправильно определить целевую совокупность или использовать устаревшую и неполную информацию, тем самым исключая части целевой совокупности. Более того, даже если основа выборки выбрана правильно, систематическая ошибка выборки может возникать из-за того, что единицы выборки не отвечают (например, некоторые классы субъектов могут с большей вероятностью отказаться от участия, с ними может быть сложнее связаться и т. д.). может привести к систематической ошибке всякий раз, когда причина отсутствия ответа связана с изучаемым явлением.

========================

В экспериментах в области физических и биологических наук систематическая ошибка выборки часто возникает, когда целевая переменная, подлежащая измерению в ходе эксперимента (например, энергия физической системы), коррелирует с другими факторами (например, температурой системы), которые остаются фиксированными или ограниченными. в контролируемом диапазоне во время эксперимента. Рассмотрим, например, определение вероятностного распределения скоростей всех автомобилей на британских дорогах в любое время в течение определенного дня. Скорость определенно связана с местоположением: поэтому измерение скорости только в определенных типах мест может привести к смещению выборки. Например, если все меры будут приняты на оживленных транспортных развязках в центре города, выборочное распределение скоростей автомобилей не будет репрезентативным для британских автомобилей и будет сильно смещено в сторону низких скоростей, поскольку оно не учитывает автомобили, движущиеся по автомагистралям и другим скоростным дорогам. дороги. Важно отметить, что систематическое искажение выборочного распределения случайной величины может быть вызвано и другими факторами, помимо смещения выборки, такими как систематическая ошибка в инструментах, используемых для сбора выборочных данных. Снова рассмотрим пример распределения скорости автомобилей в Британии и предположим, что экспериментатор имеет доступ к одновременным показаниям спидометров, установленных на каждой машине, так что нет систематической ошибки выборки. Если большинство спидометров настроены так, чтобы завышать скорость и завышать ее еще больше при более высокой скорости, то результирующее выборочное распределение будет смещено в сторону высоких скоростей.

Источник http://www.scholarpedia.org/article/Sampling_bias