Che cos'è il bias di selezione del campione?

Il bias di selezione del campione è il bias che risulta dall'incapacità di garantire la corretta randomizzazione di un campione di popolazione. Concetti di statistica di base per la finanza Una solida comprensione delle statistiche è di fondamentale importanza per aiutarci a comprendere meglio la finanza. Inoltre, i concetti statistici possono aiutare gli investitori a monitorare. I difetti del processo di selezione del campione portano a situazioni in cui alcuni gruppi o individui nella popolazione hanno meno probabilità di essere inclusi nel campione.

Bias di selezione del campione

La presenza di bias di selezione del campione può distorcere l'analisi statistica Analisi quantitativa L'analisi quantitativa è il processo di raccolta e valutazione di dati misurabili e verificabili come ricavi, quota di mercato e salari al fine di comprendere il comportamento e le prestazioni di un'azienda. Nell'era della tecnologia dei dati, l'analisi quantitativa è considerata l'approccio preferito per prendere decisioni informate. di un campione e influenzano la significatività statistica dei test statistici scelti. Inoltre, il parametro statistico può essere sopravvalutato o sottostimato e non rappresentativo dell'intera popolazione.

Sebbene il bias di sopravvivenza sia comunemente considerato separatamente, è un tipo speciale di bias di selezione del campione.

Tipi di bias di selezione del campione

Il bias di selezione del campione può assumere forme diverse. I tipi più comuni di bias di selezione del campione includono quanto segue:

1. Auto-selezione

L'auto-selezione avviene quando i partecipanti allo studio esercitano il controllo sulla decisione di partecipare allo studio in una certa misura. Poiché i partecipanti possono decidere se partecipare o meno alla ricerca, il campione selezionato non rappresenta l'intera popolazione.

2, selezione da un'area specifica

I partecipanti allo studio sono selezionati solo da alcune aree mentre altre aree non sono rappresentate nel campione.

3. Esclusione

Alcuni gruppi della popolazione sono esclusi dallo studio.

4. Pregiudizio per la sopravvivenza

Il bias di sopravvivenza si verifica quando un campione è concentrato su soggetti che hanno superato il processo di selezione e ignora i soggetti che non hanno superato il processo di selezione. Il bias di sopravvivenza si traduce in risultati eccessivamente ottimistici dallo studio.

5. Pre-screening dei partecipanti

I partecipanti allo studio vengono reclutati solo da gruppi particolari. Pertanto, il campione non rappresenterà l'intera popolazione dello studio.

Come superare i pregiudizi?

Poiché il bias di selezione del campione può distorcere significativamente i risultati dello studio e portare a conclusioni errate, un ricercatore dovrebbe sapere come affrontare questo tipo di bias.

Il metodo più ovvio è l'istituzione di un processo di selezione del campione casuale. Analizzando la popolazione dello studio e identificando i sottogruppi della popolazione, un ricercatore deve assicurarsi che il campione selezionato rappresenti il ​​più possibile la popolazione totale.

Tuttavia, se alcuni dei sottogruppi di popolazione nel campione selezionato sono sottorappresentati mentre altri gruppi sono sovrarappresentati, un ricercatore può applicare una correzione statistica. Ai gruppi rappresentati in modo errato possono essere assegnati pesi Media ponderata La media ponderata è un tipo di media che viene calcolata moltiplicando il peso (o probabilità) associato a un particolare evento o risultato con il suo che correggerà il bias.

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  • Bias di data mining Bias di data mining bias di data mining si riferisce a un'ipotesi di importanza che un trader assegna a un evento nel mercato che in realtà è stato un risultato casuale o imprevisto
  • Framing Bias Framing Bias Il framing bias si verifica quando le persone prendono una decisione in base al modo in cui le informazioni vengono presentate, invece che solo in base ai fatti stessi. Gli stessi fatti presentati in due modi diversi possono portare a giudizi o decisioni diverse da parte delle persone.
  • Verifica delle ipotesi Verifica delle ipotesi La verifica delle ipotesi è un metodo di inferenza statistica. Viene utilizzato per verificare se un'affermazione relativa a un parametro della popolazione è corretta. Controllo di un'ipotesi
  • Regola della probabilità totale Regola della probabilità totale La regola della probabilità totale (nota anche come legge della probabilità totale) è una regola fondamentale nelle statistiche relative a condizionale e marginale

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