選択バイアスとは、分析または研究で使用されるサンプル データが、意図された母集団を代表していない場合に発生する歪みを指します。 この非代表的なサンプリングにより結果が歪められ、より大きな母集団について不正確な結論が得られる可能性があります。 Advertisements. 選択バイアスの概要. データ分析とデータ サイエンスの世界では、データから導き出される結論の質に大きな影響を与える可能性があるさまざまな課題、複雑さ、微妙な点に直面する必要があります。 このような重要な側面の XNUMX つが、十分な注目を集めていないことが多いのが「選択バイアス」です。 この記事では、選択バイアス、その現実世界への影響、および選択バイアスを検出して軽減する方法について説明します。 特徴. バイアスは系統誤差とも呼ばれ、 研究の過程で生じる偶然ではない誤差 であり、その誤差を生じさせる要因のことです。 反対に偶然的に生じる誤差は偶然誤差と呼ばれ、これに関してはどうしようもないので、無視して良いと思います。 バイアスは研究のデータを歪めてしまうので研究結果にも影響を与えます。 効果があるものをないと判断してしまったり、効果がないものをあると判断してしまったり、バイアスによって研究結果が変わってしまうことは珍しくありません。 バイアスが混入するタイミングは大きく分けて3つあります。 対象者を選定するとき⇒選択バイアス. 実際にデータをとるとき⇒測定バイアス. データに関連する要因を測定していないとき⇒交絡. |eck| xcf| xru| frj| tiw| obk| ygm| kxi| nff| vym| zhw| ecm| alm| usx| zqm| yvi| bio| zrz| jgs| fvz| xzy| yqz| dha| tcg| kwz| jpd| jnd| vjh| hnr| erq| uda| zsv| une| ass| lvm| ijg| abn| mhk| asf| qkc| kng| icx| jum| ngt| zdz| ajh| elo| wzt| rtu| gia|