Como identificar Estatística Viés
Viés é uma palavra que você ouve o tempo todo nas estatísticas, e você provavelmente sabe que ele significa algo ruim. Mas o que realmente constitui preconceito? Viés é favoritismo sistemática que está presente no processo de coleta de dados, resultando em resultados desequilibrados, enganosas. Polarização pode ocorrer em qualquer um de uma série de maneiras:
Na forma como a amostra é selecionada. Por exemplo, se você quiser estimar o quanto de férias de compras de pessoas no plano dos Estados Unidos para fazer este ano, e você toma sua prancheta e dirija-se a um shopping center no dia de Ação de Graças para pedir aos clientes sobre seus planos de compras, você tem viés em seu processo de amostragem. Sua amostra tende a favorecer os compradores die-hard naquele shopping em particular que estavam enfrentando as enormes multidões naquele dia conhecido por varejistas e compradores como # 147-Black Friday # 148.;
Na forma como os dados são coletados. enquetes são uma importante fonte de viés. Porque os pesquisadores são muitas vezes à procura de um determinado resultado, as perguntas que fazem muitas vezes pode refletir e levar a esse resultado esperado. Por exemplo, a emissão de uma imposição fiscal para ajudar a apoiar as escolas locais é algo que cada eleitor enfrenta em um momento ou outro. A pergunta pergunta da enquete, # 147-Não acha que seria um grande investimento no nosso futuro para apoiar as escolas locais? # 148- tem um pouco de preconceito. Por outro lado, o mesmo acontece # 147-não são você cansado de pagar o dinheiro do seu bolso para educar os filhos dos outros? # 148- Pergunta formulação pode ter um enorme impacto sobre os resultados.
Outras questões que resultam em viés com pesquisas são cronometragem, comprimento, nível de dificuldade pergunta, e a maneira pela qual os indivíduos da amostra foram contactados (telefone, correio, porta-a-porta, e assim por diante).
Ao examinar os resultados das sondagens que são importantes para você ou que você está particularmente interessado em, descobrir o que perguntas foram feitas e exatamente como as perguntas foram formuladas antes de tirar suas conclusões sobre os resultados.