Otosvalinnan puolueellisuus on puolueellisuus, joka johtuu epäonnistumisesta varmistaa populaatio otoksen asianmukainen satunnaistaminen Rahoitusta koskevat perustilastokonseptit Tilastojen vankka tuntemus on ratkaisevan tärkeää, jotta voimme paremmin ymmärtää taloutta. Lisäksi tilastokonseptit voivat auttaa sijoittajia seuraamaan. Otoksen valintaprosessin puutteet johtavat tilanteisiin, joissa joitain väestön ryhmiä tai yksilöitä ei todennäköisesti oteta mukaan otokseen.
Näytteen valinnan poikkeavuus voi vääristää tilastollista analyysiä. Kvantitatiivinen analyysi Kvantitatiivinen analyysi on prosessi, jolla kerätään ja arvioidaan mitattavissa olevia ja todennettavissa olevia tietoja, kuten tulot, markkinaosuus ja palkat, liiketoiminnan käyttäytymisen ja suorituskyvyn ymmärtämiseksi. Tietotekniikan aikakaudella kvantitatiivista analyysia pidetään ensisijaisena lähestymistapana tietoon perustuvien päätösten tekemisessä. vaikuttaa otoksen tilastolliseen merkitsevyyteen. Lisäksi tilastollinen parametri voi olla liian suuri tai liian alhainen eikä edustaa koko populaatiota.
Vaikka perhe-eloonjäämistä pidetään yleisesti erikseen, se on erityistyyppi näytteen valinnan puolueellisuudesta.
Näytteen valinnan ennakkoarvotyypit
Näytteen valintapoikkeama voi olla erilainen. Yleisimpiä näytteen valinnan harhoja ovat seuraavat:
1. Itsevalinta
Itsevalinta tapahtuu, kun tutkimuksen osallistujat hallitsevat tutkimukseen osallistumista koskevaa päätöstä jossain määrin. Koska osallistujat voivat päättää osallistua tutkimukseen vai eivät, valittu otos ei edusta koko populaatiota.
2, valinta tietyltä alueelta
Tutkimuksen osallistujat valitaan vain tietyiltä alueilta, kun taas muita alueita ei ole edustettuina otoksessa.
3. Poissulkeminen
Jotkut väestöryhmät jätetään tutkimuksen ulkopuolelle.
4. Eloonjääneiden puolueellisuus
Selviytymisongelmat näkyvät, kun näyte keskitetään kohteisiin, jotka läpäisivät valintaprosessin, ja jättää huomiotta kohteet, jotka eivät läpäisseet valintaprosessia. Eloonjääneiden puolueellisuus johtaa tutkimuksen liian optimistisiin havaintoihin.
5. Osallistujien esiseulonta
Tutkimuksen osallistujat rekrytoidaan vain tietyistä ryhmistä. Siten otos ei edusta koko tutkimuksen populaatiota.
Kuinka voittaa ennakkoluulot?
Koska näytteen valinnan poikkeama voi vääristää merkittävästi tutkimuksen tuloksia ja johtaa virheellisiin johtopäätöksiin, tutkijan tulisi tietää, miten käsitellä tämän tyyppisiä ennakkoluuloja.
Ilmeisin menetelmä on satunnaisen otoksen valintaprosessin perustaminen. Analysoimalla tutkimuksen populaatiota ja tunnistamalla populaation alaryhmät tutkijan on varmistettava, että valittu otos edustaa koko väestöä mahdollisimman paljon.
Kuitenkin, jos jotkut valitun otoksen populaatioalaryhmistä ovat aliedustettuina ja muut ryhmät aliedustettuina, tutkija voi soveltaa tilastollista korjausta. Väärin esitetyille ryhmille voidaan antaa painot Painotettu keskiarvo Painotettu keskiarvo on eräänlainen keskiarvo, joka lasketaan kertomalla tiettyyn tapahtumaan tai lopputulokseen liittyvä paino (tai todennäköisyys) sen kanssa, joka korjaa ennakkoarvon.
Liittyvät lukemat
Rahoitus on virallinen rahoitusmallinnus- ja arvostusanalyytikon (FMVA) ™ FMVA® -sertifiointi. Liity 350 600+ opiskelijaan, jotka työskentelevät Amazonin, J.P.Morganin ja Ferrarin sertifiointiohjelmissa.
Jotta voisit oppia ja kehittää taloudellisen analyysin tietosi, suosittelemme alla olevia lisärahoitusresursseja:
- Tiedon louhinnan ennakkoluulot Datan louhinnan ennakkoluulot Datan louhinnan puolueellisuudella tarkoitetaan oletusta siitä, kuinka tärkeä kauppias antaa tapahtumalle markkinoilla, joka tosiasiallisesti johtui sattumasta tai odottamattomasta
- Kehystysvirhe Kehystysvirhe Kehystysvirhettä tapahtuu, kun ihmiset tekevät päätöksen tietojen esitystavan perusteella, toisin kuin vain itse tosiseikat. Samat tosiseikat kahdella eri tavalla voivat johtaa ihmisten erilaisiin tuomioihin tai päätöksiin.
- Hypoteesitestaus Hypoteesitestaus Hypoteesitestaus on menetelmä tilastolliseen päättelyyn. Sitä käytetään testaamaan, onko väestöparametriä koskeva väite oikea. Hypoteesin testaus
- Kokonais Todennäköisyyssääntö Kokonais Todennäköisyyssääntö Kokonais Todennäköisyyssääntö (joka tunnetaan myös nimellä kokotodennäköisyyden laki) on ehdolliseen ja marginaaliseen tilastojen perussääntö
