Bias pemilihan sampel adalah bias yang disebabkan oleh kegagalan untuk memastikan pengacakan sampel populasi yang betul Konsep Statistik Asas untuk Kewangan Pemahaman yang kukuh tentang statistik sangat penting dalam membantu kita memahami kewangan dengan lebih baik. Lebih-lebih lagi, konsep statistik dapat membantu pemantau memantau. Kelemahan proses pemilihan sampel menyebabkan situasi di mana sebilangan kumpulan atau individu dalam populasi cenderung untuk tidak dimasukkan ke dalam sampel.
Kehadiran bias pemilihan sampel boleh memutarbelitkan analisis statistik Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses mengumpulkan dan menilai data yang dapat diukur dan dapat disahkan seperti pendapatan, bahagian pasaran, dan upah untuk memahami tingkah laku dan prestasi perniagaan. Pada era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan pilihan untuk membuat keputusan yang tepat. sampel dan mempengaruhi kepentingan statistik ujian statistik yang dipilih. Sebagai tambahan, parameter statistik boleh dilebih-lebihkan atau dikira rendah dan tidak mewakili seluruh populasi.
Walaupun bias survival biasanya dipertimbangkan secara berasingan, ini adalah jenis khas dari bias pemilihan sampel.
Jenis Bias Pemilihan Sampel
Bias pemilihan sampel boleh berlaku dalam pelbagai bentuk. Jenis bias pemilihan sampel yang paling biasa termasuk yang berikut:
1. Pemilihan kendiri
Pemilihan kendiri berlaku apabila peserta kajian mengawal keputusan untuk mengambil bahagian dalam kajian ini ke tahap tertentu. Oleh kerana para peserta boleh memutuskan sama ada untuk mengambil bahagian dalam penyelidikan atau tidak, sampel yang dipilih tidak mewakili keseluruhan populasi.
2, Pemilihan dari kawasan tertentu
Peserta kajian dipilih dari kawasan tertentu sahaja sementara kawasan lain tidak diwakili dalam sampel.
3. Pengecualian
Beberapa kumpulan dalam populasi dikecualikan dari kajian ini.
4. Bias survival
Bias penyelamatan dikira apabila sampel tertumpu pada subjek yang lulus proses pemilihan dan mengabaikan subjek yang tidak lulus proses pemilihan. Bias bertahan hidup menghasilkan penemuan yang terlalu optimis dari kajian ini.
5. Pemeriksaan awal peserta
Peserta kajian hanya direkrut dari kumpulan tertentu. Oleh itu, sampel tidak akan mewakili keseluruhan populasi kajian.
Bagaimana Mengatasi Bias?
Oleh kerana bias pemilihan sampel dapat secara signifikan memutarbelitkan hasil kajian dan membawa kepada kesimpulan yang salah, seorang penyelidik harus tahu bagaimana menangani jenis bias ini.
Kaedah yang paling jelas adalah pembentukan proses pemilihan sampel secara rawak. Dengan menganalisis populasi kajian dan dengan mengenal pasti subkumpulan populasi, seorang penyelidik mesti memastikan bahawa sampel yang dipilih mewakili jumlah populasi sebanyak mungkin.
Walau bagaimanapun, jika sebilangan subkelompok populasi dalam sampel yang dipilih kurang diwakili sementara kumpulan lain berlebihan, seorang penyelidik boleh menggunakan pembetulan statistik. Kumpulan yang disalahtafsirkan mungkin diberi bobot Berat Berat Rata-rata berwajaran adalah jenis min yang dikira dengan mengalikan berat (atau kebarangkalian) yang berkaitan dengan peristiwa atau hasil tertentu dengan yang akan memperbaiki bias.
Bacaan Berkaitan
Finance adalah penyedia rasmi Pensijilan Pemodelan dan Penilaian Kewangan (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti program pensijilan Amazon, JP Morgan, dan Ferrari, yang direka untuk mengubah sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia.
Untuk terus belajar dan mengembangkan pengetahuan anda mengenai analisis kewangan, kami sangat mengesyorkan sumber kewangan tambahan di bawah:
- Bias Perlombongan Data Bias Perlombongan Data Bias perlombongan data merujuk kepada anggapan pentingnya yang diberikan oleh peniaga terhadap kejadian di pasar yang sebenarnya adalah hasil dari kebetulan atau tidak dijangka
- Framing Bias Framing Bias Framing bias berlaku apabila orang membuat keputusan berdasarkan cara penyampaian maklumat, berbanding hanya dengan fakta itu sendiri. Fakta yang sama yang dikemukakan dalam dua cara yang berbeza dapat membawa kepada penilaian atau keputusan yang berbeza dari orang.
- Uji Hipotesis Uji Hipotesis Ujian Hipotesis adalah kaedah inferens statistik. Ia digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi betul. Ujian hipotesis
- Keseluruhan Peraturan Kebarangkalian Peraturan Keseluruhan Kebarangkalian Peraturan Keseluruhan Kebarangkalian (juga dikenal sebagai hukum kemungkinan besar) adalah peraturan asas dalam statistik yang berkaitan dengan bersyarat dan marginal
