Imties atrankos šališkumas yra šališkumas, atsirandantis dėl to, kad nepavyksta užtikrinti tinkamo gyventojų imties atsitiktinio atrankos. Pagrindinės finansų statistikos sąvokos Tvirtas statistikos supratimas yra nepaprastai svarbus siekiant padėti mums geriau suprasti finansus. Be to, statistikos sąvokos gali padėti investuotojams stebėti. Imties atrankos proceso trūkumai lemia situacijas, kai kai kurios populiacijos grupės ar asmenys yra mažiau linkę būti įtraukti į imtį.
Imties atrankos šališkumas gali iškraipyti statistinę analizę. Kiekybinė analizė Kiekybinė analizė yra išmatuojamų ir patikrinamų duomenų, tokių kaip pajamos, rinkos dalis ir darbo užmokestis, rinkimo ir vertinimo procesas, siekiant suprasti verslo elgesį ir veiklą. Duomenų technologijos laikais kiekybinė analizė yra laikoma pageidaujamu požiūriu priimant pagrįstus sprendimus. ir turi įtakos pasirinktų statistinių testų statistiniam reikšmingumui. Be to, statistinis parametras gali būti pervertintas arba per mažas ir neatstovaujantis visos populiacijos.
Nors maitintojo netekimas dažniausiai svarstomas atskirai, tai yra specialus imties atrankos šališkumo tipas.
Imties atrankos šališkumo tipai
Mėginių atrankos šališkumas gali būti įvairių formų. Dažniausiai pasitaikantys atrankos šališkumo tipai yra šie:
1. Savęs pasirinkimas
Savęs atranka įvyksta, kai tyrimo dalyviai tam tikru mastu kontroliuoja sprendimą dalyvauti tyrime. Kadangi dalyviai gali nuspręsti, ar dalyvauti tyrime, ar ne, atrinkta imtis neatspindi visos populiacijos.
2, pasirinkimas iš konkrečios srities
Tyrimo dalyviai atrenkami tik iš tam tikrų sričių, o kitos sritys nėra atrinktos.
3. Išskyrimas
Kai kurios gyventojų grupės iš tyrimo neįtraukiamos.
4. Išgyvenimo šališkumas
Išgyvenimo šališkumas pasireiškia, kai imtis sutelkiama į atrankos procesą išlaikiusius subjektus ir nepaisoma atrankos proceso neišlaikiusių subjektų. Išgyvenimo šališkumas lemia pernelyg optimistiškas tyrimo išvadas.
5. Išankstinė dalyvių atranka
Tyrimo dalyviai priimami tik iš tam tikrų grupių. Taigi imtis neatstos visos tyrimo populiacijos.
Kaip įveikti šališkumą?
Kadangi imties atrankos šališkumas gali gerokai iškraipyti tyrimo rezultatus ir padaryti klaidingas išvadas, tyrėjas turėtų žinoti, kaip elgtis su tokio pobūdžio šališkumu.
Akivaizdžiausias metodas yra atsitiktinės imties atrankos proceso nustatymas. Analizuodamas tyrimo populiaciją ir nustatydamas populiacijos pogrupius, tyrėjas turi užtikrinti, kad atrinkta imtis kuo labiau atspindėtų visą populiaciją.
Tačiau jei kai kuriems pasirinktos imties gyventojų pogrupiams yra per mažai atstovaujama, o kitoms - per daug, tyrėjas gali taikyti statistinę korekciją. Neteisingai pateiktoms grupėms gali būti priskiriami svertiniai svertiniai vidurkiai. Svertinis vidurkis yra tam tikros rūšies vidurkis, kuris apskaičiuojamas padauginus svorį (arba tikimybę), susijusį su konkrečiu įvykiu ar rezultatu, su tuo, kuris ištaisys šališkumą.
Susiję skaitymai
Finansai yra oficialus finansinio modeliavimo ir vertinimo analitiko (FMVA) ™ FMVA® sertifikavimo teikėjas. Prisijunkite prie 350 600 ir daugiau studentų, dirbančių tokiose įmonėse kaip „Amazon“, J. P. Morganas ir „Ferrari“ sertifikavimo programa, skirta visiems paversti pasaulinio lygio finansų analitikais.
Norėdami toliau mokytis ir tobulinti savo žinias apie finansinę analizę, labai rekomenduojame toliau pateiktus papildomus finansų išteklius:
- Duomenų gavybos šališkumas Duomenų gavybos šališkumas Duomenų gavybos šališkumas reiškia prielaidą, kad prekybininkas suteikia svarbą įvykiui rinkoje, kuris iš tikrųjų buvo atsitiktinis ar nenumatytas.
- Kadravimo šališkumas Rėminimo šališkumas Kadravimo šališkumas atsiranda tada, kai žmonės priima sprendimą remdamiesi informacijos pateikimo būdu, o ne tik pačiais faktais. Tie patys faktai, pateikti dviem skirtingais būdais, gali lemti skirtingus žmonių sprendimus ar sprendimus.
- Hipotezių tikrinimas Hipotezių testavimas Hipotezių tikrinimas yra statistinės išvados metodas. Jis naudojamas norint patikrinti, ar teiginys apie populiacijos parametrą yra teisingas. Hipotezės bandymas
- Bendros tikimybės taisyklė Bendros tikimybės taisyklė Bendros tikimybės taisyklė (taip pat žinoma kaip bendros tikimybės dėsnis) yra pagrindinė statistikos taisyklė, susijusi su sąlygine ir ribine
