Cosa significa "Bias da variabile omessa"?

Indice

Il Bias da Variabile Omissibile (OVB) succede quando un modello esclude un fattore chiave che influisce sia sul risultato in studio che su un'altra variabile correlata. Questo può portare a conclusioni sbagliate sulla relazione tra queste variabili.

Per esempio, se i ricercatori stanno esaminando l'impatto dell'istruzione sul reddito ma dimenticano di considerare l'esperienza lavorativa, potrebbero pensare erroneamente che l'istruzione abbia un effetto maggiore sul reddito di quanto non sia in realtà. Questo succede perché l'esperienza lavorativa influisce sia sull'istruzione che sul reddito.

L'OVB è un problema comune in molti campi, comprese le scienze sociali e l'ecologia. Può creare risultati fuorvianti, rendendo difficile vedere le vere connessioni tra i diversi fattori. Per risolvere questo problema, i ricercatori devono trovare e includere questi fattori mancanti nei loro modelli. Questo aiuta a fornire un'immagine più chiara e porta a risultati più accurati.