biais d’Échantillonmodifier

le biais d’échantillonnage est une erreur systématique due à un échantillon non aléatoire d’une population, ce qui fait que certains membres de la population sont moins susceptibles d’être inclus que d’autres, ce qui donne un échantillon biaisé, défini comme un échantillon statistique d’une population (ou de facteurs non humains) dans lequel tous les participants ne sont pas équitablement équilibrés ou représentés objectivement. Il est généralement classé comme un sous-type de biais de sélection, parfois spécifiquement appelé biais de sélection d’échantillon, mais certains le classent comme un type distinct de biais.,

une distinction du biais d’échantillonnage (bien qu’il ne soit pas universellement accepté) est qu’il mine la validité externe d’un test (la capacité de ses résultats à être généralisés au reste de la population), tandis que le biais de sélection traite principalement de la validité interne pour les différences ou les similitudes trouvées dans l’échantillon En ce sens, les erreurs survenant dans le processus de collecte de l’échantillon ou de la cohorte entraînent un biais d’échantillonnage, tandis que les erreurs dans tout processus subséquent entraînent un biais de sélection.,

parmi les exemples de biais d’échantillonnage, mentionnons l’auto-sélection, la présélection des participants à l’essai, l’actualisation des sujets/tests qui n’ont pas été complétés et le biais de migration en excluant les sujets qui ont récemment emménagé dans ou hors de la zone d’étude, le biais sur la durée, où une maladie se développant lentement avec un meilleur pronostic est détectée, et le biais sur le délai d’exécution, où la maladie est diagnostiquée plus tôt que dans les populations de comparaison, bien que l’évolution moyenne de la maladie soit la même.,

le Temps intervalEdit

  • arrêt prématuré d’un essai à un moment où ses résultats appuient la conclusion désirée.
  • Un essai peut être terminé tôt à une valeur extrême (souvent pour des raisons éthiques), mais la valeur extrême est susceptible d’être atteinte par la variable avec la plus grande variance, même si toutes les variables ont une moyenne similaire.,

Exposuredit

  • biais de susceptibilité
    • biais de susceptibilité clinique, lorsqu’une maladie prédispose à une deuxième maladie, et que le traitement de la première maladie semble à tort prédisposer à la seconde maladie. Par exemple, le syndrome post-ménopausique donne une probabilité plus élevée de développer également un cancer de l’endomètre, de sorte que les œstrogènes administrés pour le syndrome post-ménopausique peuvent recevoir un blâme plus élevé que réel pour avoir causé le cancer de l’endomètre.,
    • biais Protopathique, lorsqu’un traitement pour les premiers symptômes d’une maladie ou d’un autre résultat semble provoquer le résultat. Il s’agit d’un biais potentiel lorsqu’il y a un décalage entre les premiers symptômes et le début du traitement avant le diagnostic réel. Il peut être atténué par le retard, c’est-à-dire l’exclusion des expositions survenues dans un certain laps de temps avant le diagnostic.
    • biais D’Indication, un mélange potentiel entre la cause et l’effet lorsque l’exposition dépend de l’indication, par exemple, un traitement est administré aux personnes à haut risque de contracter une maladie, ce qui peut entraîner une prépondérance des personnes traitées parmi celles qui contractent la maladie. Cela peut provoquer une apparence erronée du traitement étant une cause de la maladie.

DataEdit

  • Partitionnement (diviser) des données avec la connaissance du contenu des partitions, puis en les analysant, avec des tests conçus pour l’aveuglette choisi partitions.,
  • modification post-hoc de l’inclusion des données basée sur des raisons arbitraires ou subjectives, y compris:
    • Cherry picking, qui n’est en fait pas un biais de sélection, mais un biais de confirmation, lorsque des sous-ensembles spécifiques de données sont choisis pour appuyer une conclusion (par exemple, citant des exemples d’accidents d’avion comme preuve, Voir: heuristique de disponibilité)
    • rejet de données erronées (1) pour des motifs arbitraires, au lieu de se conformer à des critères énoncés précédemment ou généralement convenus ou (2) rejet de « valeurs aberrantes » pour des motifs statistiques qui ne tiennent pas compte des informations importantes qui pourraient être dérivées d’observations « sauvages ».

StudiesEdit

  • Sélection des études à inclure dans une méta-analyse (voir aussi combinatoire méta-analyse).,
  • effectuer des expériences répétées et ne rapporter que les résultats les plus favorables, peut-être réétiqueter les enregistrements de laboratoire d’autres expériences en tant que « tests d’étalonnage », « erreurs d’instrumentation » ou « enquêtes préliminaires ».
  • présentant le résultat le plus significatif d’une drague de données comme s’il s’agissait d’une seule expérience (ce qui est logiquement le même que l’élément précédent, mais est considéré comme beaucoup moins malhonnête).

AttritionEdit

le biais D’Attrition est une sorte de biais de sélection causé par l’attrition (perte de participants), en actualisant les sujets / tests d’essai qui ne se sont pas terminés., Il est étroitement lié au biais de survie, où seuls les sujets qui ont « survécu » à un processus sont inclus dans l’analyse ou au biais d’échec, où seuls les sujets qui ont « échoué » un processus sont inclus. Il comprend l’abandon, la non-réponse (taux de réponse inférieur), le retrait et les déviateurs de protocole. Il donne des résultats biaisés lorsqu’il est inégal en ce qui concerne l’exposition et/ou le résultat. Par exemple, dans un test d’un programme de régime, le chercheur peut simplement rejeter tous ceux qui abandonnent l’essai, mais la plupart de ceux qui abandonnent sont ceux pour qui cela ne fonctionnait pas., La perte différente de sujets dans l’intervention et le groupe témoin peut modifier les caractéristiques de ces groupes et les résultats indépendamment de l’intervention étudiée.

perdu au suivi, est une autre forme de biais D’Attrition, se produisant principalement dans les études médicinales sur une longue période. Le biais de non-réponse ou de rétention peut être influencé par un certain nombre de facteurs tangibles et intangibles, tels que la richesse, l’éducation, l’altruisme, la compréhension initiale de l’étude et de ses exigences., Les chercheurs peuvent également être incapables d’effectuer des contacts de suivi en raison de l’insuffisance des renseignements d’identification et des coordonnées recueillis au cours de la phase initiale de recrutement et de recherche.

Observer selectionEdit

Le Philosophe Nick Bostrom a soutenu que les données sont filtrées non seulement par la conception et la mesure de l’étude, mais par la condition préalable nécessaire qu’il y ait quelqu’un qui fasse une étude. Dans les situations où l’existence de l’observateur ou de l’étude est corrélée aux données, des effets de sélection d’observation se produisent et un raisonnement anthropique est requis.,

un exemple est le record d’événements d’impact passé de la terre: si de grands impacts provoquent des extinctions massives et des perturbations écologiques empêchant l’évolution des observateurs intelligents pendant de longues périodes, personne n’observera de preuves d’impacts importants dans un passé récent (car ils auraient empêché les observateurs intelligents d’évoluer). Par conséquent, il existe un biais potentiel dans l’enregistrement de l’impact de la Terre. Les risques existentiels astronomiques pourraient également être sous-estimés en raison du biais de sélection, et une correction anthropique doit être introduite.,

biais des Volontairesmodifier

un biais d’auto-sélection ou un biais des volontaires dans les études constituent d’autres menaces pour la validité d’une étude, car ces participants peuvent avoir des caractéristiques intrinsèquement différentes de la population cible de l’étude. Des études ont montré que les volontaires ont tendance à venir d’une position sociale plus élevée que d’un milieu socio-économique inférieur. De plus, une autre étude montre que les femmes sont plus susceptibles de se porter volontaires pour des études que les hommes. La partialité des bénévoles est évidente tout au long du cycle de vie de l’étude, du recrutement au suivi., Plus généralement, la réponse volontaire peut être réduite à l’altruisme individuel, à un désir d’approbation, à une relation personnelle avec le sujet de l’étude et à d’autres raisons. Comme dans la plupart des cas, l’atténuation dans le cas du biais volontaire est une taille d’échantillon accrue.