Pristranost odabira uzorka - definicija, kako prevladati, vrste

Pristrasnost odabira uzorka je pristranost koja je rezultat neuspjeha u osiguranju pravilne randomizacije uzorka populacije Osnovni statistički koncepti za financije Čvrsto razumijevanje statistike presudno je za pomoć u boljem razumijevanju financija. Štoviše, koncepti statistike mogu pomoći ulagačima u praćenju. Mane postupka odabira uzorka dovode do situacija u kojima je manja vjerojatnost da će neke skupine ili pojedinci iz populacije biti uključeni u uzorak.

Pristrasnost odabira uzorka

Prisutnost pristranosti u odabiru uzorka može narušiti statističku analizu. Kvantitativna analiza Kvantitativna analiza je postupak prikupljanja i ocjenjivanja mjerljivih i provjerljivih podataka kao što su prihodi, tržišni udio i plaće kako bi se razumjelo ponašanje i uspješnost poslovanja. U eri podatkovne tehnologije kvantitativna analiza smatra se preferiranim pristupom donošenju utemeljenih odluka. uzorka i utječu na statističku značajnost odabranih statističkih testova. Uz to, statistički parametar može biti precijenjen ili podcijenjen i ne mora predstavljati cijelu populaciju.

Iako se pristranost prema preživljavanju obično smatra zasebno, to je posebna vrsta pristranosti pri odabiru uzorka.

Vrste pristranosti odabira uzoraka

Pristranost odabira uzorka može imati različite oblike. Najčešće vrste pristranosti odabira uzorka uključuju sljedeće:

1. Samoizbor

Samoizbor se događa kada sudionici studije u određenoj mjeri kontroliraju odluku o sudjelovanju u studiji. Budući da sudionici mogu odlučiti hoće li sudjelovati u istraživanju ili ne, odabrani uzorak ne predstavlja cijelu populaciju.

2, Izbor iz određenog područja

Sudionici studije odabrani su samo iz određenih područja, dok druga područja nisu zastupljena u uzorku.

3. Isključenje

Neke skupine stanovništva isključene su iz studije.

4. Predrasuda prema preživljavanju

Predrasuda prema preživljavanju nastaju kada je uzorak koncentriran na subjekte koji su prošli postupak odabira i zanemaruje subjekte koji nisu prošli postupak odabira. Predrasuda prema preživljavanju rezultiraju pretjerano optimističnim nalazima iz studije.

5. Predprojekcija sudionika

Sudionici studije zapošljavaju se samo iz određenih skupina. Dakle, uzorak neće predstavljati cijelu populaciju studije.

Kako prevladati pristranost?

Budući da pristranost pri odabiru uzorka može znatno iskriviti rezultate studije i dovesti do pogrešnih zaključaka, istraživač bi trebao znati kako se nositi s ovom vrstom pristranosti.

Najočitija metoda je uspostavljanje postupka slučajnog odabira uzorka. Analizirajući populaciju studije i identificirajući podskupine populacije, istraživač mora osigurati da odabrani uzorak što više predstavlja ukupnu populaciju.

Međutim, ako su neke podskupine populacije u odabranom uzorku nedovoljno zastupljene, dok su druge skupine previše zastupljene, istraživač može primijeniti statističku korekciju. Pogrešno prikazanim skupinama mogu se dodijeliti ponderi Ponderirana srednja vrijednost Ponderirana srednja vrsta je vrsta srednje vrijednosti koja se izračunava množenjem težine (ili vjerojatnosti) povezane s određenim događajem ili ishodom s kojom će se ispraviti pristranost.

Povezana čitanja

Finance je službeni pružatelj financijskog modeliranja i vrednovanja analitičara (FMVA) ™ FMVA® certifikacija Pridružite se 350.600+ učenika koji rade u tvrtkama poput Amazona, JP Morgana i Ferrarijevog certifikacijskog programa, osmišljenog kako bi pretvorio bilo koga u financijskog analitičara svjetske klase.

Da biste nastavili učiti i razvijati svoje znanje o financijskoj analizi, toplo preporučujemo dodatne financijske resurse u nastavku:

  • Predrasude pri rudarstvu podataka Predrasude u vezi sa rudarstvom podataka Predrasude u rudarstvu podataka odnose se na pretpostavku važnosti koju trgovac pripisuje pojavi na tržištu koja je zapravo bila slučajna ili nepredviđena
  • Uokvirivanje pristranosti Uokvirivanje pristranosti Uokvirivanje pristranosti događa se kada ljudi donesu odluku na temelju načina na koji su informacije predstavljene, za razliku od samih činjenica. Iste činjenice prikazane na dva različita načina mogu dovesti do različitih presuda ili odluka ljudi.
  • Ispitivanje hipoteza Ispitivanje hipoteza Ispitivanje hipoteza je metoda statističkog zaključivanja. Koristi se za ispitivanje je li izjava u vezi s parametrom populacije točna. Testiranje hipoteze
  • Pravilo ukupne vjerojatnosti Pravilo ukupne vjerojatnosti Pravilo ukupne vjerojatnosti (poznato i kao zakon ukupne vjerojatnosti) je temeljno pravilo u statistici koja se odnosi na uvjetnu i marginalnu