Was bedeutet "Auswahlbias"?
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Die Stichprobenbias passiert, wenn die Leute, die für eine Studie ausgewählt werden, die gesamte Gruppe nicht richtig repräsentieren. Das kann zu falschen Schlussfolgerungen darüber führen, wie sich eine Bevölkerung verhält oder wie bestimmte Trends aussehen.
Warum das wichtig ist
Wenn Forscher mehr über eine Gruppe oder ein Thema wissen wollen, sammeln sie normalerweise Daten von einer Stichprobe. Wenn die Stichprobe nicht repräsentativ ist, können die Ergebnisse verzerrt sein. Zum Beispiel, wenn nur sehr interessierte oder engagierte Personen an einer Umfrage teilnehmen, zeigt die Erkenntnis vielleicht mehr Begeisterung als tatsächlich in der größeren Gruppe existiert.
Wie es passiert
Diese Bias kann aus verschiedenen Gründen auftreten. Ein häufiges Problem ist, wenn bestimmte Personen aufgrund ihrer Eigenschaften oder Umstände eher an einer Studie teilnehmen. Zum Beispiel, wenn eine Umfrage über Geschäftsideen verschickt wird, antworten diejenigen, die stark daran interessiert sind, ein Unternehmen zu gründen, wahrscheinlich häufiger als die, die unsicher oder desinteressiert sind.
Folgen
Wenn Stichprobenbias vorhanden ist, kann das zu Missverständnissen führen. Wenn eine Studie zum Beispiel vorschlägt, dass Männer viel mehr Interesse an Unternehmertum haben als Frauen, könnte das nicht die wahren Interessensniveaus in der gesamten Bevölkerung widerspiegeln, wenn die Stichprobe nicht ausgewogen ist.
Lösungen
Forscher können Maßnahmen ergreifen, um diese Bias zu reduzieren. Sie können sich anschauen, wie oft sie versucht haben, Personen zu erreichen, bevor sie geantwortet haben, anstatt sich nur auf die Eigenschaften der teilnehmenden Leute zu konzentrieren. Auf diese Weise können sie die Unterschiede in Meinungen oder Antworten besser verstehen und ein genaueres Bild der größeren Gruppe liefern.