Viés de seleção

de Amostragem biasEdit

de Amostragem preconceito é um erro sistemático devido a uma amostra não aleatória de uma população, fazendo com que alguns membros da população a ser menos susceptível de ser incluído do que outros, resultando em uma amostra parcial, definida como uma amostra estatística de uma população (ou não-fatores humanos) em que todos os participantes não são igualmente equilibrada ou objetivamente representados. É classificado principalmente como um subtipo de viés de seleção, às vezes especificamente chamado de viés de seleção de amostra, mas alguns classificam-no como um tipo separado de viés.,

Uma distinção de viés de amostragem (embora não universalmente aceita um) é que ele prejudica a validade externa de um teste (a capacidade de seus resultados para ser generalizadas para o resto da população), enquanto que o viés de seleção, principalmente os endereços de validade interna as diferenças ou semelhanças encontradas na amostra de mão. Neste sentido, erros que ocorrem no processo de coleta da amostra ou coorte causam viés de amostragem, enquanto erros em qualquer processo depois causam viés de seleção.,

Exemplos de viés de amostragem incluem a auto-seleção, pré-seleção de participantes do ensaio clínico, o desconto de avaliação de disciplinas/testes que não foi executado para conclusão de migração e preconceito através da exclusão de disciplinas que recentemente se mudou para dentro ou para fora da área de estudo, a duração do tempo de polarização, onde lentamente o desenvolvimento da doença, com melhor prognóstico é detectado, e levar compensação de tempo, onde a doença é diagnosticada anteriormente participantes que, em comparação com as populações, embora a média do curso da doença é a mesma.,

Time intervalEdit

• early termination of a trial at a time when its results support the desired conclusion.
• um ensaio pode ser terminado precocemente com um valor extremo (muitas vezes por razões éticas), mas o valor extremo é provável que seja alcançado pela variável com a maior variância, mesmo que todas as variáveis tenham uma média similar.,

ExposureEdit

• Susceptibilidade viés
  • Clínico susceptibilidade viés, quando uma doença predispõe para uma segunda doença, e o tratamento para a primeira doença erroneamente parece predispor para a segunda doença. Por exemplo, a síndrome pós-menopáusica dá uma maior probabilidade de também desenvolver câncer endometrial, assim estrogénios dados para a síndrome pós-menopáusica pode receber uma maior culpa do que a real para causar câncer endometrial., viés Protopático, quando um tratamento para os primeiros sintomas de uma doença ou outro resultado parece causar o resultado. É um viés potencial quando há um intervalo de tempo dos primeiros sintomas e início do tratamento antes do diagnóstico real. Pode ser atenuada pelo atraso, ou seja, a exclusão das exposições que ocorreram num determinado período de tempo antes do diagnóstico.
  • iés de Indicação, uma potencial mistura entre a causa e o Efeito quando a exposição é dependente da indicação, e.g., um tratamento é dado a pessoas em alto risco de adquirir uma doença, causando potencialmente uma preponderância de pessoas tratadas entre aqueles que adquirem a doença. Isto pode causar uma aparência errada do tratamento ser uma causa da doença.

DataEdit

• particionamento (divisão) dados com conhecimento do conteúdo das partições, e depois analisá-los com testes projetados para partições cegamente escolhidas.,
• Post-hoc de alteração dos dados, a inclusão com base arbitrária ou subjetiva razões, incluindo:
  • “Cherry picking”, que na verdade não é o viés de seleção, mas confirmation bias, quando subconjuntos específicos de dados são escolhidos para apoiar uma conclusão (por exemplo, citando exemplos de acidentes de avião, como prova de voo da companhia aérea a ser inseguro, ignorando o mais comum exemplo de voos que concluir com segurança., Ver: disponibilidade heurística)
  • rejeição de dados negativos por (1) motivos arbitrários, em vez de acordo com critérios previamente estabelecidos ou geralmente acordados ou (2) rejeição de “anómalos” por motivos estatísticos que não levam em conta informações importantes que possam ser derivadas de observações “selvagens”.

StudiesEdit

• selecção dos estudos a incluir numa meta-análise (ver também meta-análise combinatória).,executando experimentos repetidos e relatando apenas os resultados mais favoráveis, talvez renomeando registros de outros experimentos como” testes de calibração”,” erros de instrumentação “ou”pesquisas preliminares”.
• Apresentando o resultado mais significativo de uma draga como se fosse um único experimento (que é logicamente o mesmo que o item anterior, mas é visto como muito menos desonesto).

AttritionEdit

Attrition bias é um tipo de viés de seleção causado por atrito (perda de participantes), descontando indivíduos/testes de teste que não correu para a conclusão., Ele está intimamente relacionado com o viés de sobrevivência, onde apenas os assuntos que “sobreviveram” a um processo são incluídos na análise ou o viés de falha, onde apenas os assuntos que “falharam” um processo são incluídos. Inclui desistência, não resposta (menor taxa de resposta), retirada e desviadores de Protocolo. Dá resultados tendenciosos quando é desigual em relação à exposição e/ou resultado. Por exemplo, em um teste de um programa de dieta, o pesquisador pode simplesmente rejeitar todos os que saem do teste, mas a maioria dos que desistem são aqueles para quem ele não estava funcionando., Diferentes perdas de indivíduos no grupo de intervenção e comparação podem alterar as características destes grupos e resultados independentemente da intervenção estudada.

perdido no seguimento, é outra forma de viés de atrito, ocorrendo principalmente em estudos medicinais durante um longo período de tempo. O viés de não-resposta ou retenção pode ser influenciado por uma série de fatores tangíveis e intangíveis, tais como: riqueza, educação, altruísmo, compreensão inicial do estudo e seus requisitos., O investigador também pode ser incapaz de realizar contactos de seguimento resultantes de informações de identificação inadequadas e de dados de contacto recolhidos durante a fase inicial de recrutamento e investigação.

Selectionedit do observador

o filósofo Nick Bostrom argumentou que os dados são filtrados não só pelo projeto do estudo e pela medição, mas pela condição necessária de que tem que haver alguém fazendo um estudo. Em situações em que a existência do observador ou do estudo está correlacionada com os dados, os efeitos de seleção da observação ocorrem, e o raciocínio antrópico é necessário.,

Um exemplo é o último evento de impacto de registro de Terra: se grandes impactos causar extinções em massa e ecológica interrupções, impedindo a evolução dos observadores inteligentes por longos períodos, ninguém vai observar qualquer evidência de grandes impactos no passado recente (desde que eles teriam impedido inteligentes, observadores da evolução). Portanto, há um viés potencial no registro de impacto da Terra. Os riscos existenciais astronômicos também podem ser subestimados devido ao viés de seleção, e uma correção antrópica tem de ser introduzida.,

Biasedit voluntário

viés de auto-selecção ou viés voluntário em estudos oferecem outras ameaças à validade de um estudo, uma vez que estes participantes podem ter características intrinsecamente diferentes da população-alvo do estudo. Estudos têm mostrado que os voluntários tendem a vir de uma posição social mais elevada do que de um contexto sócio-econômico mais baixo. Além disso, outro estudo mostra que as mulheres são mais propensas a se voluntariar para estudos do que os homens. A tendência dos voluntários é evidente ao longo do ciclo de vida do estudo, desde o recrutamento até ao acompanhamento., De um modo mais geral, a resposta voluntária pode ser atribuída ao altruísmo individual, ao desejo de aprovação, à relação pessoal com o tema do estudo e a outras razões. Como com a maioria dos casos de mitigação no caso de viés voluntário é um aumento do tamanho da amostra.