セレクション・バイアス：その正体、回避方法、現実的な影響

研究者は、調査結果が対象コミュニティの実情に合わない場合、支援を必要とすることがあります。原因は数多くあるが、最も重要なもののひとつは選択バイアスである。研究サンプルが対象母集団を正確に代表する必要がある場合に発生し、研究結果にばらつきが生じます。

選択バイアス、その実際的な影響、そしてそれを回避する最善の方法を理解することは、その影響に対処するのに役立ちます。データ収集プロセスを強化する方法について知っておくべきことは、この投稿ですべて網羅されています。

選択バイアスとは？

選択バイアスとは、研究サンプルの代表が不正確になるような実験的ミスを指します。参加者のプールやデータがターゲットグループを代表していない場合に発生する。

選択バイアスの重大な原因は、研究者がサブグループの特性を考慮しなかった場合である。サンプルデータの変数と実際の調査母集団との間に根本的な乖離を生じさせてしまう。

選択バイアスは、いくつかの理由で研究において発生する。もし、研究者が誤った基準でサンプル集団を選択した場合、このバイアスの例を数多く見つけることができる。また、被験者の参加継続の意思に影響を与える要素があるために起こることもあります。

研究における選択バイアスにはどのようなものがありますか？

選択バイアスは、研究過程の様々な場面で何種類か発生する可能性があります。その一部をご紹介します。

サンプリングバイアス

サンプリングバイアスは、非ランダムな母集団サンプリングによってもたらされる選択バイアスの一種である。これは、特定のサブグループが調査対象から除外され、サンプル集団のサブグループの代表が不正確になる場合に発生します。

例えば、自分の住んでいる地域の心臓病の有病率を調査しているとします。データ収集のため、ショッピングモールで買い物をしている人たちにインタビューを行うことにした。

この戦略では、入院患者や心疾患患者を除外しています。多くの人はショッピングモールにはおらず、自宅や病院に滞在しているため、サンプルに偏りがあります。

自己選択バイアス

自己選択バイアスは、ボランティア・バイアスとも呼ばれる。これは、調査に自発的に参加する人々の資質が、調査の目的にとって重要である場合に発生する。

自己選択により、理想的な対象者ではなく、ボランティアで構成されたサンプルグループは、データに偏りを生じさせる。研究者が偏った結果を得る可能性が高い。

例えば、自動車ファンであれば、その分野の専門家として、対象市場に参入する新車の認知度を調査する研究に参加するかもしれません。

自己選択バイアスにより、不適切な回答や聞かれていない情報を多く提供する可能性があります。

非回答バイアス

無回答バイアスは、人々がアンケートに答えない、あるいは研究プロジェクトに参加しない場合に起こります。調査研究において、参加者に適切な能力がない、時間がない、テーマに対して罪悪感や恥ずかしさがある、といった場合によく起こることです。

例えば、研究者はコンピュータ科学者が新しいソフトウェアをどのように見ているかに興味があります。アンケートを実施したところ、多くのコンピュータ科学者が回答しなかったり、終了してしまったりしたそうです。

研究者は、回答者がデータを受け取った後、ソフトウェアが優秀で高品質であると信じていることを発見しました。しかし、このソフトをコンピュータ科学者の集団に公開したところ、主に不評を買うことが分かった。

調査対象者は、プログラムの欠陥を見抜くことができない初級コンピュータ科学者であった。この調査回答者は、より重要なコンピュータサイエンティスト集団を反映していない。したがって、結果は不正確であった。

生存率バイアス

生存者バイアスは、研究者が変数をスクリーニング・コンテストの対象とし、手続きに成功した人を選択する場合に発生します。この予備選択法では、可視化されていないため、失敗した変数を排除する。

生存率バイアスは、たとえ関連するデータがなくても、最も成功した要因に焦点を当てる。研究成果が変わってしまったり、現実を反映しない不必要にポジティブな見方をしてしまったりすることがあるからです。

例えば、あなたが起業家の成功の変数を研究しているとします。有名な起業家の多くは、大学を卒業していません。それは、強いコンセプトを持って大学を出れば、キャリアをスタートさせるのに十分であると思い込ませてしまう可能性があります。しかし、大学を中退した人の大半は、金持ちにはなれません。

実際には、大学を中退して起業して失敗した人の方が多い。この例では、成功した脱落者だけに注目し、失敗した大多数の脱落者を無視することで、生存者バイアスが発生します。

アトリビューション・バイアス

調査実施中に一部の回答者が脱落することで、減少バイアスが発生します。その結果、研究結果に未知な部分が多くなり、結論の質が低下してしまいます。

ほとんどの場合、研究者はドロップアウトの変数間の傾向を調べます。このような傾向を把握することができれば、回答者が突然アンケートを離れてしまった原因を突き止め、適切な対処ができるかもしれません。

リコールバイアス

リコールバイアスは、重要な情報を思い出すのに苦労するサンプルメンバーがいる場合に発生し、調査プロセスに影響を与えます。それは、研究者が目の前のものを拒否し、代わりに自分の見たいものを見るときに起こります。

新作映画を観た人だけにアンケートを取ると、偏った結果になってしまいます。見た人は「好きだ」と言い、見ていない人は「嫌いだ」と言うだろう。なぜなら、その映画が好きな人は、そうでない人よりも、その映画について議論したがるからです。

アンダーカバレッジバイアス

アンダーカバー・バイアスは、代表的なサンプルが対象母集団のより少ない割合から抽出される場合に発生します。オンライン調査は、特にアンダーカバー・バイアスの影響を受けやすい。

自己申告の健康状態に関するオンライン調査で、過度の飲酒と喫煙行動に焦点を当てたとします。もっとも、調査の方法からして、インターネットを使わない人を意図的に排除しているわけですが。

そうすると、高齢者や低学歴の人がサンプルから外れることになります。インターネットユーザーと非ユーザーは大きく異なるため、オンライン調査から信頼できる結果を引き出すことはできません。

選択バイアスの影響とは？

研究において、研究成果の信頼性を損なうランダムエラーやシステマティックエラーが常に存在する可能性があります。選択バイアスは様々な影響を及ぼす可能性があり、それらの影響がどの程度大きいのか、どの方向にあるのかを判断するのは難しい場合が多い。その影響は、企業にとって次のようないくつかの問題につながる可能性があります。