I ricercatori possono avere bisogno di aiuto per i risultati che non corrispondono alla realt\u00e0 della comunit\u00e0 di riferimento. Le cause sono numerose, ma il bias di selezione \u00e8 il pi\u00f9 importante. Si verifica quando il campione dello studio deve rappresentare accuratamente la popolazione di interesse, con conseguenti variazioni nei risultati della ricerca.<\/p>\n\n\n\n
La comprensione dei bias di selezione, del loro impatto pratico e dei modi migliori per evitarli vi aiuter\u00e0 a gestirne gli effetti. In questo post troverete tutto ci\u00f2 che dovete sapere su come migliorare il vostro processo di raccolta dei dati.<\/p>\n\n\n\n
Il bias di selezione si riferisce a errori sperimentali che portano a una rappresentazione imprecisa del campione di ricerca. Si verifica quando il gruppo di partecipanti o i dati non rappresentano il gruppo target.<\/p>\n\n\n\n
Una causa significativa di bias di selezione si ha quando il ricercatore non considera le caratteristiche del sottogruppo. Essa provoca disparit\u00e0 fondamentali tra le variabili dei dati del campione e la popolazione della ricerca.<\/p>\n\n\n\n
I bias di selezione si verificano nella ricerca per diverse ragioni. Se il ricercatore sceglie la popolazione campione utilizzando criteri non corretti, pu\u00f2 trovare numerosi esempi di questa distorsione. Pu\u00f2 anche accadere a causa di elementi che influenzano la volont\u00e0 dei volontari dello studio di partecipare.<\/p>\n\n\n\n
Tutti i modelli statistici nelle scienze dell’apprendimento richiedono dati. La disponibilit\u00e0 di dati validi \u00e8 fondamentale per sviluppare una serie di modelli statisticamente validi, ma \u00e8 sorprendentemente facile ottenere informazioni insufficienti. I pregiudizi di selezione colpiscono i ricercatori in tutte le fasi del processo, dalla raccolta dei dati all’analisi. <\/span><\/p>\n\n\n\n Per esempio, i ricercatori devono rendersi conto che i loro risultati potrebbero non essere applicabili ad altre persone o a contesti diversi. Questo tipo di errore presenta individui assegnati in modo casuale a uno di due o pi\u00f9 gruppi, ma solo alcune persone che possono essere iscritte partecipano effettivamente. <\/span><\/p>\n\n\n\n Ci\u00f2 significa che le persone considerate idonee per un determinato programma possono scegliere di partecipare o meno. Pertanto, coloro che partecipano al programma possono avere caratteristiche diverse da coloro che non vi partecipano. L’esistenza di un processo di selezione non casuale pu\u00f2 portare a inferenze errate sul nesso di causalit\u00e0 e alle relative statistiche, nonch\u00e9 all’invalidazione dei dati raccolti. <\/span><\/p>\n\n\n\n Abbiamo pubblicato un blog che parla dell’analisi dei sottogruppi<\/a>; perch\u00e9 non lo consultate per avere altre idee?<\/em><\/p>\n\n\n\n Esistono molti tipi di bias di selezione, ognuno dei quali influisce in modo specifico sulla validit\u00e0 dei dati. Vediamo alcuni dei pi\u00f9 comuni:<\/span><\/p>\n\n\n\n Il bias di campionamento<\/a> \u00e8 una forma di bias di selezione che si verifica quando non raccogliamo dati da tutte le persone che potrebbero far parte della nostra popolazione su una variabile cruciale. Alcuni dei motivi potrebbero essere che il ricercatore raccoglie il proprio campione per lo pi\u00f9 da campionamenti<\/a> di convenienza o di comodo<\/a>, o talvolta selezionando accuratamente individui che sono simili e hanno caratteristiche simili ai soggetti dello studio, ma che non sono ancora stati scelti casualmente dalla popolazione. <\/span><\/p>\n\n\n\n Questo pu\u00f2 falsare qualsiasi analisi statistica<\/a> e la comprensione dei risultati in quel caso specifico.<\/span><\/p>\n\n\n\n Per saperne di pi\u00f9:<\/span>\n Bias nella ricerca di QuestionPro <\/span>\n<\/a> <\/p>\n\n\n\n Questo tipo di bias di selezione, noto anche come “bias del volontario”, si verifica quando le persone che scelgono di partecipare a uno studio non sono rappresentative della pi\u00f9 ampia popolazione di interesse. Ad esempio, se si vogliono studiare le preferenze degli studenti per le carriere, si pu\u00f2 essere in grado di attirare solo studenti provenienti da scuole note per attirare studenti benestanti. Il pregiudizio dei volontari pu\u00f2 verificarsi anche quando uno studio esamina persone di una certa razza ma non ha un numero sufficiente di partecipanti che si identificano come membri di quella razza.<\/span><\/p>\n\n\n\n Come ogni altra forma di pregiudizio, anche quello dell’autoselezione<\/a> distorce i dati raccolti nella ricerca. Nella maggior parte dei casi, il ricercatore finir\u00e0 per ottenere risultati altamente imprecisi e l’inesistente validit\u00e0 della ricerca sistematica. <\/span><\/p>\n\n\n\n La distorsione da mancata risposta si verifica quando le persone non rispondono a un sondaggio o non partecipano a un progetto di ricerca. Ci\u00f2 accade spesso nelle ricerche di sondaggio quando i partecipanti non hanno le capacit\u00e0 adeguate, non hanno tempo, o provano senso di colpa o vergogna per l’argomento.<\/p>\n\n\n\n Ad esempio, i ricercatori sono interessati a sapere come gli informatici vedono un nuovo software. Hanno condotto un sondaggio e hanno scoperto che molti informatici non hanno risposto o non hanno finito.<\/i><\/p>\n\n\n\n I ricercatori hanno scoperto che gli intervistati ritenevano<\/i> il software eccellente e di alta qualit\u00e0 dopo aver ricevuto i dati. Tuttavia, hanno scoperto di aver ricevuto soprattutto critiche sfavorevoli dopo aver rilasciato il nuovo software all’intera popolazione di informatici<\/i>.<\/em><\/p>\n\n\n\n I partecipanti al sondaggio erano informatici di primo livello che non erano in grado di individuare i difetti dei programmi. I partecipanti al sondaggio non rispecchiano la popolazione pi\u00f9 significativa di informatici. I risultati sono quindi imprecisi.<\/i><\/p>\n\n\n\n Il bias di inclusione si verifica quando il ricercatore include intenzionalmente alcuni sottogruppi nella popolazione campione. \u00c8 strettamente correlato al bias di campionamento senza risposta e influisce sulla validit\u00e0 interna<\/a> dell’indagine sistematica.<\/span><\/p>\n\n\n\n Gli esperti definiscono il bias di inclusione come “il termine collettivo che copre i vari potenziali bias che possono derivare dall’inclusione post-randomizzazione dei pazienti in uno studio e dalle successive analisi”. Quando ci\u00f2 accade, i risultati della ricerca possono stabilire una falsa connessione tra le variabili.<\/span><\/p>\n\n\n\n Il bias di esclusione si verifica quando si escludono intenzionalmente alcuni sottogruppi dalla popolazione campione prima di randomizzarli in gruppi. Potreste aver escluso i pazienti affetti da determinate patologie, come il cancro o l’HIV\/AIDS, perch\u00e9 non sarebbe stato etico studiare queste persone senza il loro consenso. O forse li avete esclusi perch\u00e9 non volevate dare loro accesso a un’altra opzione terapeutica durante la sperimentazione clinica. Alcuni ricercatori scelgono anche di non includere persone troppo malate o troppo anziane per partecipare agli studi clinici (perch\u00e9 queste persone potrebbero non essere in grado di partecipare efficacemente o non ricevere sufficienti benefici dalla partecipazione).<\/span><\/p>\n\n\n\n Una delle forme pi\u00f9 comuni di distorsione del ricordo \u00e8 la distorsione retroattiva della memoria. La distorsione della memoria retroattiva si verifica quando le persone ricordano eventi ed esperienze in un modo che si adatta alle loro esigenze attuali piuttosto che allo scopo originale. Per esempio, qualcuno potrebbe ricordare un evento come se fosse stato un’esperienza positiva o addirittura piacevole, se invece era inteso come negativo. Inoltre, la distorsione retroattiva della memoria pu\u00f2 verificarsi quando le persone hanno difficolt\u00e0 a ricordare dettagli importanti per l’argomento della ricerca, come fatti relativi alla propria vita o a quella degli altri.<\/span><\/p>\n\n\n\n La distorsione retroattiva della memoria pu\u00f2 verificarsi anche quando le persone includono informazioni imprecise nei loro resoconti. Questo accade quando si riporta qualcosa che non \u00e8 mai accaduto o che \u00e8 avvenuto in un momento diverso da quello in cui si \u00e8 effettivamente verificato. <\/span><\/p>\n\n\n\n Ad esempio, una persona potrebbe dichiarare di aver impiegato cinque ore per andare dal lavoro a casa in un determinato giorno<\/span>, mentre in realt\u00e0 ne ha impiegate solo tre perch\u00e9 ha pranzato prima alla sua scrivania e se ne \u00e8 dimenticato fino a tardi<\/span>.<\/p>\n\n\n\n Il Survivorship bias si verifica quando un ricercatore sottopone delle variabili a un concorso di screening e seleziona quelle che completano con successo la procedura. Questo metodo di selezione preliminare elimina le variabili fallite a causa della loro scarsa visibilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n I pregiudizi sulla sopravvivenza si concentrano sui fattori di maggior successo, anche se non dispongono di dati rilevanti. Pu\u00f2 alterare i risultati della ricerca e portare a opinioni inutilmente positive che non riflettono la realt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n Supponiamo che stiate facendo una ricerca sulle variabili di successo di un imprenditore. La maggior parte degli imprenditori famosi non ha finito l’universit\u00e0. Potrebbe far pensare che uscire dall’universit\u00e0 con un concetto forte sia sufficiente per avviare una carriera. Ma la maggior parte di chi abbandona l’universit\u00e0 non diventa ricco.<\/i><\/p>\n\n\n\n In realt\u00e0, sono molte di pi\u00f9 le persone che hanno abbandonato l’universit\u00e0 per lanciare imprese di scarso successo. In questo esempio, il survivorship bias si verifica quando si presta attenzione solo agli abbandoni che hanno avuto successo e si ignora la grande maggioranza degli abbandoni che hanno fallito.<\/i><\/p>\n\n\n\n La distorsione da abbandono si verifica quando alcuni intervistati abbandonano il sondaggio mentre \u00e8 ancora in corso. Di conseguenza, i risultati della ricerca presentano molte incognite, il che riduce la qualit\u00e0 delle conclusioni.<\/p>\n\n\n\n Il pi\u00f9 delle volte, il ricercatore cerca le tendenze tra le variabili di abbandono. Se riuscite a identificare queste tendenze, potreste essere in grado di determinare il motivo per cui i rispondenti hanno abbandonato improvvisamente il vostro sondaggio e di prendere i provvedimenti del caso.<\/p>\n\n\n\n La distorsione da sottocopertura si verifica quando un campione rappresentativo viene estratto da una percentuale inferiore della popolazione target. I sondaggi online sono particolarmente vulnerabili alla distorsione da sottocopertura.<\/p>\n\n\n\n In un sondaggio online sulla salute autodichiarata, supponiamo che ci si concentri sui comportamenti di consumo eccessivo di alcol e fumo. Tuttavia, a causa del vostro modo di condurre il sondaggio, state deliberatamente escludendo le persone che non usano Internet.<\/i><\/p>\n\n\n\n In questo modo, gli individui pi\u00f9 anziani e meno istruiti vengono esclusi dal campione. Poich\u00e9 gli utenti e i non utenti di Internet differiscono in modo significativo, non \u00e8 possibile trarre risultati affidabili dal sondaggio online.<\/i><\/p>\n\n\n\n Stimare la forza di una relazione tra un risultato (la variabile dipendente) e diverse variabili predittive \u00e8 essenziale per molte domande di ricerca. I metodi di analisi bivariata e dianalisi<\/a> multiregressiva sono comunemente utilizzati per evitare i bias di selezione. <\/span><\/p>\n\n\n\n L’analisi bivariata \u00e8 un’analisi quantitativa spesso utilizzata per determinare la relazione empirica tra due variabili. In questo metodo, i ricercatori misurano ogni variabile predittiva individualmente e poi applicano test statistici per determinare se influisce sulla variabile di risultato. <\/span><\/p>\n\n\n\n Se non c’\u00e8 alcuna relazione tra le variabili predittive e l’esito, non sar\u00e0 possibile trovare alcuna prova di distorsione della selezione nel processo di raccolta dei dati. Tuttavia, se esiste una sorta di relazione tra queste variabili, \u00e8 possibile che ci sia stato un certo livello di bias di selezione nella raccolta dei dati. <\/span><\/p>\n\n\n\n I metodi di regressione multipla consentono ai ricercatori di valutare la forza di questa relazione tra un risultato (la variabile dipendente) e diverse variabili predittive.<\/span><\/p>\n\n\n\n \u00c8 molto probabile che i risultati del sondaggio siano stati influenzati da un errore di selezione. Per evitare errori di selezione, consultate i seguenti consigli:<\/p>\n\n\n\n Provate alcuni di questi suggerimenti per evitare pregiudizi di selezione quando sviluppate la struttura del vostro sondaggio:<\/p>\n\n\n\n Considerate di mettere in pratica alcune di queste strategie durante il processo di selezione dei campioni:<\/p>\n\n\n\n Durante il processo di valutazione e convalida, \u00e8 necessario pensare di mettere in pratica alcune di queste idee per evitare pregiudizi di selezione:<\/p>\n\n\n\n Imparate a evitare le distorsioni di selezione con questo rapido video <\/span>\n video Audience by QuestionPro<\/span>\n<\/a>!<\/span><\/p>\n\n\n\n Nella ricerca esiste sempre la possibilit\u00e0 di errori casuali o sistematici che compromettono l’affidabilit\u00e0 dei risultati della ricerca. I bias di selezione possono avere vari impatti e spesso \u00e8 difficile dire quanto siano significativi o in quale direzione siano gli effetti. Gli impatti possono comportare diversi problemi per le aziende, tra cui i seguenti:<\/p>\n\n\n\n Per la pianificazione e la strategia aziendale, gli approfondimenti ottenuti da campioni non rappresentativi sono molto meno utili perch\u00e9 non si allineano con la popolazione target. Se le decisioni aziendali si basano su questi risultati, si rischia di perdere denaro e reputazione.<\/p>\n\n\n\n La ricerca diventa meno affidabile a causa di dati imprecisi. Pertanto, la validit\u00e0 esterna dell’analisi \u00e8 compromessa a causa del campione distorto.<\/p>\n\n\n\n Se i risultati finali sono distorti e non rappresentativi dell’argomento, non \u00e8 sicuro affidarsi ai risultati dello studio per prendere importanti decisioni aziendali.<\/p>\n\n\n\n Comprendere i bias di selezione, le loro tipologie e il modo in cui influiscono sui risultati della ricerca \u00e8 il primo passo per affrontarli. Abbiamo scoperto dati cruciali che ci aiuteranno a identificarlo e a lavorare per ridurne al minimo l’impatto. \u00c8 possibile evitare i pregiudizi di selezione utilizzando QuestionPro per raccogliere dati di ricerca affidabili.<\/p>\n\n\n\n Diverse situazioni possono causare bias di selezione, ad esempio quando campioni non neutrali sono combinati con problemi di sistema. Uno strumento di ricerca di livello aziendale da utilizzare nella ricerca e nelle esperienze di alterazione \u00e8 la suite di ricerca QuestionPro.<\/p>\n\n\n\n QuestionPro Audience pu\u00f2 aiutarvi a raccogliere dati preziosi dal vostro campione ideale.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Quando si conduce una ricerca, \u00e8 essenziale comprendere la natura dei bias di selezione. Si tratta della tendenza dei risultati della ricerca ad essere influenzati dalle caratteristiche dei partecipanti o delle persone che vi partecipano. <\/span>\n campione<\/span>\n<\/a>.<\/span><\/p>\n\n\n\n Se state conducendo uno studio sugli effetti dello zucchero sul diabete, per esempio, e avete un gruppo di persone con diabete che sono tutti membri della vostra chiesa, questo potrebbe essere una fonte di bias di selezione. \u00c8 possibile che siano pi\u00f9 propensi a partecipare alle attivit\u00e0 della chiesa rispetto a coloro che non hanno il diabete e che quindi si ritrovino pi\u00f9 facilmente nel campione. <\/span><\/p>\n\n\n\n Se si vuole evitare questo tipo di distorsione nel proprio studio, \u00e8 necessario raccogliere i dati da un’ampia variet\u00e0 di fonti affidabili con <\/span> QuestionPro Audience <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n <\/p>Tipi di bias di selezione<\/h2>\n\n\n\n
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Come evitare i pregiudizi di selezione<\/h2>\n\n\n\n
Durante la progettazione dell’indagine<\/h3>\n\n\n\n
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Durante il campionamento<\/h3>\n\n\n\n
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Durante la valutazione<\/h3>\n\n\n\n
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Quali sono gli impatti dei bias di selezione?<\/h2>\n\n\n\n
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Conclusione<\/h2>\n\n\n\n