Identifier biais statistique dans votre échantillon de données
B statistiqueIAS est le favoritisme systématique de certaines personnes ou certaines réponses dans une étude. Le biais est l'ennemi juré de statisticiens, et ils font tout ce qu'ils peuvent pour l'éviter. Vous voulez un exemple de partialité? Dites que vous menez un sondage téléphonique sur la satisfaction au travail des Americans- si vous appelez les gens à la maison pendant la journée 9 heures-17 heures, vous manquez tous ceux qui travaillent pendant la journée. Peut-être des travailleurs par jour sont plus satisfaits que les travailleurs de nuit.
Vous devez regarder de biais lors de la collecte des données d'enquête. Par exemple: Certaines enquêtes sont trop longs - ce que si quelqu'un arrête de répondre aux questions à mi-parcours? Ou si ils vous donnent la désinformation et vous disent qu'ils font de $ 100.000 par an au lieu de 45 000 $? Que faire si ils vous donnent des réponses qui ne sont pas sur votre liste de réponses possibles? Une foule de problèmes peut se produire lors de la collecte des données de l'enquête, et vous devez être en mesure d'identifier ces problèmes.
Des expériences sont parfois encore plus difficile quand il vient à la partialité et la collecte de données. Supposons que vous voulez tester le sang pression-ce que si l'instrument que vous utilisez des pauses pendant l'expérience? Que faire si quelqu'un quitte l'expérience à mi-parcours? Qu'est-ce que si quelque chose arrive pendant l'expérience pour distraire les sujets ou les chercheurs? Ou ils ne peuvent pas trouver une veine quand ils ont à faire un test sanguin exactement une heure après une dose d'un médicament est donné? Ces problèmes ne sont que quelques exemples de ce qui peut aller mal dans la collecte de données pour les expériences, et vous devez être prêt à chercher et trouver ces problèmes afin que cela ne devienne pas un problème systématique.
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