Il più delle volte, i ricercatori hanno problemi a ottenere risultati che non corrispondono a quanto accade nella popolazione di riferimento. Anche se le ragioni sono molteplici, il pregiudizio di autoselezione è uno dei più importanti.
Quando diciamo “bias di selezionesignifica che un esperimento è andato storto e che la popolazione di interesse è stata mal rappresentata o sottorappresentata.
Questo pregiudizio è un problema quando si ricercano programmi o prodotti. L’autoselezione rende difficile fare ricerche di mercato e valutare i programmi.
In questo blog analizzeremo la definizione di pregiudizio di autoselezione e i metodi da seguire per ridurlo, oltre a fornire alcuni esempi di questo pregiudizio.
Che cos’è il pregiudizio di autoselezione?
Il pregiudizio di autoselezione si verifica quando le persone scelgono di unirsi a un gruppo per conto proprio. Quando si utilizza un campionamento non probabilistico, il campione è distorto. Viene spesso utilizzato per descrivere situazioni in cui le caratteristiche delle persone che fanno parte del gruppo, che le hanno portate a scegliere di essere lì, fanno sì che nel gruppo accadano cose strane o cattive.
È simile alla bias di non rispostache si verifica quando il gruppo di persone che ha risposto al sondaggio fornisce risposte diverse rispetto al gruppo che non ha risposto.
Ora discuteremo i metodi per ridurre questo pregiudizio. Vi forniremo anche alcuni esempi. Per saperne di più, rimanete con noi fino alla fine.
Metodi per ridurre la distorsione da autoselezione
Il modo più ovvio per eliminare i pregiudizi di autoselezione è quello di non lasciare che le persone scelgano se stesse per un sondaggio. Per ottenere un campione, la tecnica ideale è quella del campionamento probabilistico.
Metodo di campionamento per probabilità
Il campionamento per probabilità è un metodo per scegliere una popolazione per uno studio sistematico basato sulla teoria delle probabilità. In questo caso, il ricercatore sceglie un piccolo gruppo di persone dall’intera popolazione di cui vuole stimare le caratteristiche.
Il campionamento per probabilità si basa sul principio della randomizzazione, il che significa che tutti i membri della popolazione oggetto della ricerca hanno le stesse possibilità di essere presenti nella popolazione campione.
Ad esempio, se la popolazione è di 500 persone, ogni persona della popolazione ha una probabilità su 500 di far parte del campione di ricerca.
L’idea di base di questo metodo è che se si può scegliere un campione casuale rappresentativo dell’insieme, le stime saranno accurate. Quando la popolazione campione è sufficientemente grande, è possibile utilizzare le tecniche statistiche per concludere l’intera popolazione sulla base del campione.
Ecco alcuni esempi di metodi di campionamento probabilistico:
- Campione casuale semplice: L’American Community Survey raccoglie informazioni sulla vita negli Stati Uniti scegliendo a caso le persone.
Il Census Bureau degli Stati Uniti chiede informazioni dettagliate a un campione casuale di persone nel Paese. Utilizzano poi queste informazioni per trarre conclusioni sull’intera popolazione.
- Campionamento sistematico: Il campionamento sistematico è un tipo di campionamento probabilistico in cui il ricercatore utilizza un punto di partenza casuale e intervalli fissi per trovare i membri della popolazione di ricerca. Ecco cosa sta succedendo in questo momento. Esempio di campionamento sistematico
Supponiamo che le persone a cui si è interessati siano 800. È possibile scegliere la sesta persona a caso come punto di partenza e scegliere un intervallo di campionamento casuale di 10 persone. Significa che la popolazione di ricerca sarà composta da ogni 10° elemento di fila.
- Campionamento stratificato: L’idea della stratificazione è ciò che fa funzionare il campionamento casuale stratificato. Quando la popolazione in studio viene suddivisa in sottogruppi (detti “strati”) in base a sesso, età, livello di reddito e altri fattori simili, si parla di “stratificazione”. A ogni strato viene attribuito un peso in base alla sua dimensione. Quindi, si sceglie un campione assegnando a ogni strato un punto di partenza casuale.
- Campionamento a grappolo: Il campionamento a grappolo è un modo per scegliere campioni di ricerca da un’ampia popolazione in base al caso. In questo caso, il ricercatore divide la popolazione in gruppi esistenti, come quartieri e città. Si parla anche di campionamento a più stadi. è anche noto come campionamento a più stadi.
Per clusterizzare un campione di ricerca, il ricercatore divide il campione in sottogruppi naturali con caratteristiche diverse. Quindi, scelgono a caso i cluster da utilizzare come campioni e ottengono le informazioni necessarie.
Esempi di bias di autoselezione
I seguenti esempi mostrano alcune situazioni in cui è probabile che si verifichino pregiudizi di autoselezione:
Esempio 1
Un insegnante vuole sapere se un nuovo corso su come fare bene i test aiuta gli studenti a fare meglio. Mette un foglio di iscrizione fuori dalla sua classe e lascia che gli studenti decidano da soli se vogliono partecipare al corso.
È probabile che vi sia una distorsione dell’autoselezione, perché gli studenti che si impegnano più seriamente a scuola sono più propensi a iscriversi. Significa che il campione di studenti che frequentano il corso probabilmente non assomiglia all’intero gruppo che potrebbe frequentarlo.
Esempio 2
Immaginate che un’amministrazione locale invii un sondaggio chiedendo ai cittadini se i cartelli stradali debbano essere scritti anche in lingue diverse dall’inglese per facilitare gli spostamenti di chi non parla inglese.
L’autoselezione è probabile perché solo i residenti in grado di leggere l’inglese risponderanno al sondaggio. Ciò significa che le opinioni delle persone che hanno risposto al sondaggio non sono probabilmente le stesse di tutti gli abitanti della città.
Esempio 3
Se un biologo vuole capire quanto è alta in media una specifica specie di cervi, potrebbe mettere del cibo per cervi in un prato aperto e fotografare i cervi che vengono a mangiarlo.
In questo caso, è probabile che si verifichi un bias di autoselezione, perché solo i cervi che amano quel tipo di cibo o che si sentono più a loro agio all’aperto entrano nel prato e vengono inclusi nei dati del campione.
È quindi improbabile che l’altezza media dei cervi di questo campione sia uguale all’altezza media di tutti i cervi.
Conclusione
Abbiamo imparato a conoscere i pregiudizi dell’autoselezione e i metodi per ridurli . Inoltre, abbiamo fornito alcuni esempi. Il pregiudizio di autoselezione è un grosso problema nella ricerca. Quando si utilizza un campionamento non probabilistico, si ottiene un campione distorto. Abbiamo discusso il metodo del campionamento probabilistico, che può aiutare a prevenire questa distorsione nella vostra attività.
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