Seçim Önyargısını Azaltmanın 3 Basit Yolu

İçindekiler:

Seçim Önyargısını Azaltmanın 3 Basit Yolu
Seçim Önyargısını Azaltmanın 3 Basit Yolu

Video: Seçim Önyargısını Azaltmanın 3 Basit Yolu

Video: Seçim Önyargısını Azaltmanın 3 Basit Yolu
Video: Network Marketingde Başarısız Olmanın 3 Nedeni!!! 2024, Mart
Anonim

Bilimsel bir çalışma yürüttüğünüzde, genellikle bir şeyin başka bir şey üzerindeki etkisini belirlemeye çalışıyorsunuz. Tüm bir popülasyonu çalışamayacağınız için, bunun yerine o popülasyonun bir örneğini alırsınız. Daha sonra bu örneği, araştırma tasarımınızın gerektirdiği grup sayısına bölersiniz. Bu gruplar arasındaki tek fark, ölçmeye çalıştığınız şey olmalıdır. Gruplar arasında sonuçlarınızı etkileyebilecek başka farklılıklar varsa seçim yanlılığı oluşur. Bu olduğunda, çalışmanızın sonuçlarını daha büyük nüfusa uygulayamazsınız. Araştırmacıların seçim yanlılığını azaltmanın ana yolu, randomize kontrollü çalışmalar yürütmektir. Bununla birlikte, randomize kontrollü çalışmalar maliyet engelleyici olabilir ve sosyal bilim çalışmaları gibi bazı çalışma türlerinde uygulanabilir değildir. Randomize kontrollü bir çalışma yapamıyorsanız, yine de sonuçlarınızı olası seçim yanlılığını hesaba katacak şekilde ayarlayabilirsiniz.

adımlar

Yöntem 1/3: Randomize Kontrollü Çalışmaların Yürütülmesi

Seçim Sapmasını Azalt Adım 1
Seçim Sapmasını Azalt Adım 1

Adım 1. Hedef kitlenizi yansıtan çalışma katılımcılarını kaydedin

Hedef popülasyonunuz, çalışmanızın sonuçlarını uygulayacağınız popülasyondur. Tüm çalışma katılımcılarınızı bu tek popülasyondan çekin. Randomize kontrollü bir çalışmada bile, çalışma katılımcılarınız hedef popülasyonunuzu doğru bir şekilde yansıtmıyorsa seçim yanlılığı oluşabilir.

  • Örneğin, hedef kitlenizin üniversite öğrencileri olduğunu varsayalım. Bununla birlikte, kampüs dışındaki gönüllüler için reklam verdiniz ve bazı yerlileri de cezbettiniz. Üniversiteye gitmeyen yerliler, hedef kitlenizle aynı özelliklere sahip olmayabilir ve onları dahil etmek, seçim yanlılığına yol açabilir.
  • Çalışmanızdaki katılımcı sayısı, çalışmanızın sonuçlarını genel popülasyona uygulayabilmeniz için yeterli büyüklükte olmalıdır. Gerekli örneklem büyüklüğü, üzerinde çalıştığınız etkinin büyüklüğü ve popülasyon içindeki değişkenliği gibi çeşitli faktörlere bağlı olarak değişecektir.
  • Ayrıca, https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx adresinde bulunan gibi, örnek boyutunuzu belirlemenize yardımcı olan çevrimiçi bir hesap makinesinden de yardım alabilirsiniz.
Seçim Sapmasını Azalt 2. Adım
Seçim Sapmasını Azalt 2. Adım

Adım 2. Kriterlerinizi karşılayan çalışma katılımcılarını rastgele seçin

Gönüllüleri işe almak daha ucuz olsa da, gönüllü yanlılığı riskini de taşırsınız. Bu, çalışmanıza gönüllü olmak isteyen kişilerin sonuçla kişisel bir ilgisi olduğunda olur. İlgilerinin nedeni, hedef kitlenizi tam olarak temsil etmedikleri anlamına gelebilir.

  • Dahil etme ve hariç tutma kriterlerine sahip bir anket oluşturun. Örneğin, uykunun üniversite öğrencilerinin notları üzerindeki etkisi üzerinde çalışıyorsanız, çok sayıda sabah erken kursu ve gece öğrencisi olan bir öğrenci dengesine sahip olduğunuzdan emin olmak isteyebilirsiniz. Bu durumda, gönüllünün ders programı hakkında bir soru eklersiniz. Yalnızca tam zamanlı öğrencileri dahil etmek isteseydiniz, gönüllünün kaç ders saati aldığını sorardınız.
  • Çalışma için ihtiyaç duyduğunuz potansiyel katılımcı sayısının yaklaşık 2-3 katına sahip olduğunuzda, her birine rastgele bir sayı atayın. Ardından, çalışma katılımcılarınızı bu sayılara göre rastgele seçin. Bu, seçim yanlılığının yanı sıra gönüllü yanlılığının da azaltılmasına yardımcı olur.

Uç:

Çalışmanız boyunca randomizasyonunuz güçlüyse, var olabilecek herhangi bir seçim yanlılığını etkin bir şekilde ortadan kaldırabilirsiniz.

Seçim Sapmasını Azalt Adım 3
Seçim Sapmasını Azalt Adım 3

Adım 3. Potansiyel sorunları belirlemek için bir pilot çalışma yapın

Bir pilot çalışmada, katılımcı işe alım tekniklerinizi uygularsınız ve çalışmanın en azından ilk bölümünün temel bir incelemesini yaparsınız. Çalışma tasarımınızdaki veya çalışma katılımcıları için seçim kriterlerinizdeki herhangi bir kusur ortaya çıkacaktır. Bu size tam çalışmayı yapmadan önce herhangi bir kusuru düzeltme fırsatı verir.

  • Gerçek bir şey olmadığı için, örneklem büyüklüğünüzün tam çalışma için olacağı kadar büyük olması gerekmez, bu da maliyetleri düşürmeye yardımcı olur.
  • Pilot çalışmalar ayrıca, çalışmanız için katılımcıları ne kadar çabuk işe alabileceğiniz ve hangi işe alım yöntemlerinin en iyi sonucu verdiği konusunda size bir fikir verir.
Seçim Sapmasını Azalt Adım 4
Seçim Sapmasını Azalt Adım 4

Adım 4. Tüm çalışma prosedürlerini standart hale getirmek için bir operasyon kılavuzu oluşturun

Çalışmaya katılan diğer kişiler katılımcıları işe almak veya verileri ölçmek için farklı yöntemler kullanıyorsa, seçim yanlılığı dikkatle tasarlanmış çalışmanızın çatlaklarından geçebilir. Tüm çalışma prosedürleri standartsa, başka bir araştırmacının çalışma sonuçlarınızı yeniden üretebileceğinden de emin olabilirsiniz.

  • Örneğin, araştırmacılarınız katılımcılara bir dizi soru soruyorsa, operasyon el kitabınız sorulan soruların aynısını içerecektir. Ardından, araştırmacılarınıza ses tonları ve katılımcıların yanıtlarını çarpıtabilecek diğer faktörler konusunda koçluk yapabilirsiniz.
  • Çalışmaya katılan birden fazla kişi varsa, onları çalışma sırasında kullanmalarını istediğiniz yöntemler konusunda eğitin ve hepsinin her şeyi aynı şekilde yaptıklarından emin olmak için test edin.
  • Çalışmanız aylar veya yıllar boyunca sürecekse, özellikle çalışmadan bir süre uzak kalacaklarsa, araştırmacıları protokolünüzü hızlandırmak için "tazeleme" kurslarına sahip olmak gerekli olabilir.
Seçim Sapmasını Azalt Adım 5
Seçim Sapmasını Azalt Adım 5

Adım 5. Katılımcıları müdahale veya plasebo gruplarına rastgele atayın

Rastgeleleştirmeyi kendi başınıza yapıyorsanız, çalışma katılımcılarınızı belirlemek için rastgele sayılar kullanın. Rastgele sayıları atayan kişi, araştırmacı olarak çalışma üzerinde çalışmayan biri olmalıdır. Rastgele sayılar atandıktan sonra, katılımcıları rastgele iki grup arasında bölebilirsiniz.

  • Çoğu üniversitenin randomizasyona yardımcı olacak araştırma destek birimleri vardır. Sizin için randomizasyon yapacak bilgisayar programları da var. Araştırma desteğine erişiminiz yoksa, https://www.random.org/ adresindeki gibi ücretsiz bir rastgele sayı üreteci kullanın.
  • Daha büyük araştırmalarda, çalışmaya dahil olan herhangi bir kişinin herhangi bir katılımcının hangi grupta olduğunu bilmesinin hiçbir yolu olmadığından emin olmak için tipik olarak uzaktan bir randomizasyon tesisi kullanılır.
Seçim Sapmasını Azalt Adım 6
Seçim Sapmasını Azalt Adım 6

Adım 6. Her katılımcının grup atamasını çift kör yapın

Çift kör bir çalışmada ne katılımcı ne de araştırmacı katılımcının hangi grupta olduğunu bilmez. Ancak bazen bu süreç mümkün olmayabilir veya maliyet engelleyici olabilir.

  • Örneğin, çalışmanız ameliyatı içeriyorsa, katılımcılarınızın üzerlerinde ameliyat yapılıp yapılmadığını bilmemeleri imkansız olurdu. Bu durumda, araştırmacılarınız ölçümlerini alırken ve verileri derlerken belirli bir deneğin grubu konusunda kör olabilir, ancak katılımcı cerrahi prosedüre rıza göstermek zorunda kalacağı için bunu yapamaz.
  • Yerinde çift körleme olsa bile, bozulabilir. Örneğin, tehlikeli yan etkileri olduğu ortaya çıkan bir ilaç üzerinde çalışıyorsanız, hangi katılımcıların ilacı aldığını bilmeniz gerekebilir, böylece onları izleyebilir veya yan etkiler konusunda onları uyarabilirsiniz.

Yöntem 2/3: Vaka Kontrol Çalışmalarında Seçim Yanlılığını En Aza İndirme

Seçim Sapmasını Azalt Adım 7
Seçim Sapmasını Azalt Adım 7

Adım 1. Potansiyel katılımcılardan temel demografik bilgileri toplayın

Bir vaka kontrol çalışmasında, aynı şeye maruz kalmasına rağmen, hastalığa veya duruma yakalanmış (sizin vakalarınız) ve olmayan (kontrolleriniz) kişiler vardır. Her iki gruptan da benzer geçmişlere ve biyografik verilere sahip katılımcıları seçmek, sonucunuzu potansiyel olarak etkileyebilecek diğer faktörleri ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

Örneğin, bir popülasyonun hastalığa neden olan virüse maruz kaldıktan sonra bir hastalığa yakalanma olasılığını araştırıyorsanız, yaş, sosyo-ekonomik durum ve sağlık hizmetlerine erişim açısından benzer bir örneklem isteyeceksiniz. Bu benzerlikleri sürdürmek, bazı katılımcıların sonuçlarının sağlıklarından veya tıbbi tedavilerinden etkilenme olasılığını azaltır

Seçim Sapmasını Azalt Adım 8
Seçim Sapmasını Azalt Adım 8

Adım 2. Vakalarınızla aynı işlemi kullanarak kontrolleri seçin

Bir vaka kontrol çalışmasında, önce vakalarınızı tanımlayın. Ardından, kontrolleri çalışmanıza kaydetmek için aynı veya benzer süreci izleyin. Bu, incelemek istediğiniz popülasyonda doğru bir maruz kalma ölçüsüne sahip olmanızı sağlar.

Örneğin, vaka popülasyonunuz tedavi için belirli bir hastaneye sevk edilen hastalardan geliyorsa, kontrollerinizi bu sevkleri yapan sağlık hizmeti sağlayıcılarından isteyebilirsiniz

Seçim Sapmasını Azalt Adım 9
Seçim Sapmasını Azalt Adım 9

Adım 3. Kontrolleri hastane popülasyonlarından seçmekten kaçının

Vakalarınız hastaneye kaldırılmışsa sorun değil. Bununla birlikte, kontrolleriniz de hastaneye yatırılırsa, maruziyet ile hastalık arasındaki sonuçta ortaya çıkan ilişki zayıflayacaktır.

Örneğin, sigara içme ve kronik kalp hastalığı üzerine bir çalışma yapıyorsanız, kontrollerin hastanede olması bu ilişkiyi zayıflatacaktır çünkü sigara içmek hastaneye yatışla sonuçlanabilecek birçok sağlık sorununa yol açan bir faktördür

Seçim Sapmasını Azalt Adım 10
Seçim Sapmasını Azalt Adım 10

Adım 4. Kontrolleri benzer demografik özelliklere dayalı vakalarla eşleştirin

Vaka kontrol çalışmanız için kontrolleri seçerken, çalışmanızın sonuçlarını etkileyebilecek faktörleri ölçüt olarak ekleyin. Vakalarınızdan aldığınız demografik bilgileri kontrolleriniz için bir profil olarak kullanın.

Örneğin, viral bir salgından yerel bir restoranın sorumlu olduğunu varsayalım, ancak hangisi olduğunu bilmiyorsunuz. Virüse yakalanan yerel nüfus sizin vakalarınızdır. Hangi restoranın sorumlu olduğunu belirlemek için mahalle, yaş ve cinsiyet açısından vakalarınıza uyan, ancak virüse yakalanmayan yerel insanları kontrolleriniz olarak kaydedebilirsiniz

Seçim Sapmasını Azalt Adım 11
Seçim Sapmasını Azalt Adım 11

Adım 5. Kontrol olarak katılımcıları işe almak yerine nüfus verilerini kullanın

Bir vaka-kontrol çalışmasında, üzerinde çalıştığınız hastalık veya durumla baş etmeyen kişilerin çalışmanıza katılma olasılığı genellikle daha düşük olacaktır. Ancak, ulusal, bölgesel veya yerel bir veri tabanından nüfus bilgisine sahipseniz, bu bilgiyi kontrolünüz olarak kullanmak bu sorunu çözer. Ek olarak, herkesin erişebileceği bir veritabanındaki verileri kullanmak, çalışmanızın maliyetini düşürür.

Kontrolünüz için, incelemekte olduğunuz vakaların popülasyonuyla eşleşen bir popülasyon veri seti seçin. Örneğin, tüm vakalarınız California eyaletinde bulunuyorsa, nüfus verilerinizi almak için bir eyalet veritabanı kullanabilirsiniz. Ancak, ulusal bir veritabanı kullanmak istemezsiniz

Uç:

Coğrafi alanınızı olabildiğince küçük tutmak, daha küçük bir örneklem büyüklüğüne sahip olmanızı sağlar, bu da çalışmanızın doğruluğunu artırır ve maliyeti düşürür.

Yöntem 3/3: Sonuçları Önyargıyı Açıklayacak Şekilde Ayarlama

Seçim Sapmasını Azalt Adım 12
Seçim Sapmasını Azalt Adım 12

Adım 1. Analizinize seçim yanlılığı ile ilişkili değişkeni dahil edin

Potansiyel olarak seçim yanlılığına neden olabilecek değişkenleri arayın ve bu bilgileri her bir katılımcınızdan kaydedin. Ardından, genel analizinize ek olarak sonuçlarınızı özel olarak bu değişkene göre analiz edin.

  • Örneğin, kahve ve migren arasındaki bağlantıyı incelediğinizi varsayalım. California eyaletindeki hanelere posta anketleri gönderdiniz. Bununla birlikte, yaşlıların genellikle posta anketlerine katılmakla genç insanlardan daha fazla ilgilendiğini gösteren önceki çalışmaların farkındasınız, bu nedenle bu, çalışmanızı yaşa göre önyargılı hale getirebilir.
  • Kahve ve migren arasındaki bağlantı araştırmasında yanlılığı ayarlamak için, verilerinizi farklı yaş gruplarındaki bağlantıyı ayrı ayrı ölçecek şekilde ayırabilirsiniz (katmanlaşma). Bu, örnekleminizde çok fazla yaşlı insan olması nedeniyle oluşacak seçim yanlılığını azaltacaktır.
Seçim Sapmasını Azalt Adım 13
Seçim Sapmasını Azalt Adım 13

Adım 2. Taraflı bir örneği düzeltmek için katılımcı yanıtlarını tartın

Katılımcılarınız hedef kitlenizin demografisiyle uygun şekilde eşleşmiyorsa, yeterince temsil edilmeyen grubun sonuçlarının diğer grubun sonuçlarından daha değerli olmasına izin verin. Bu, sonuçlarınızı tüm popülasyona uygulayabilmeniz için örneğinizi ayarlar.

Örneğin, üniversite öğrencileri arasında uykunun notlar üzerindeki etkisini incelediğinizi varsayalım. Okuduğunuz okuldaki öğrenci nüfusu %40 erkek ve %60 kadındır. Ancak, örneğiniz yalnızca %20 erkek. Erkek yanıtları ağırlıklandırmak için popülasyon yüzdesini örnek yüzdenize bölün (%40'a bölünür %20). Sonuç 2'dir, yani her erkeğin yanıtı iki kat sayılır

Uyarı:

Örneğiniz, çalışmaya çalıştığınız popülasyondan çok farklıysa, örneklemde çok az temsilciniz olduğundan, sonuçlarınız bir bütün olarak popülasyon için, ağırlıklandırmayla bile doğru olmayabilir.

Seçim Sapmasını Azalt Adım 14
Seçim Sapmasını Azalt Adım 14

Adım 3. Raporunuzda seçim yanlılığı potansiyelini tartışın

Seçim yanlılığını yeterince azaltmak için sonuçlarınızı ayarlamanın etkili bir yolu yoksa, seçim yanlılığının var olduğunu kabul edin. Önyargıyı düzeltmeye çalıştığınız yöntemlerden bahsedin veya çalışmanın koşulları göz önüne alındığında önyargıyı düzeltmenin neden mümkün olmadığını açıklayın.

  • Örneğin, gece vardiyasında çalışmak ile belirli bir sağlık sorununa sahip olmak arasındaki ilişkiyi, aynı fabrikada çalışan ve aynı işi yapan insanları karşılaştırarak değerlendirmek istediğinizi varsayalım, tek fark, bazılarının gündüz, bazılarının ise aynı yerde çalışmasıdır. gece. Bununla birlikte, bu gruplar arasında sosyo-ekonomik durumları veya sağlık hizmetlerine erişim gibi muhtemelen açıklayamayacağınız birçok başka farklılık olması muhtemeldir.
  • Çalışmanızın raporunda, çalışmanızın hesaba katmadığı birçok başka farklılık olduğunu kabul edin. Ayrıca bu farklılıkların bazılarının neler olabileceğinden bahsedebilir ve bu değişkenleri derinlemesine analiz eden diğer çalışmalara referanslar verebilirsiniz.

Önerilen: