Identificar amostras Bad estatísticos
Depois de um estudo estatístico foi concebido, seja ele um inquérito ou uma experiência, você precisa selecionar uma amostra de indivíduos que representam um corte transversal de toda a população. Isto é crítico para a produção de dados credíveis no final.
Os estatísticos têm um ditado, # 147 Garbage in é igual lixo para fora. # 148- Se você selecionar sua assuntos (as pessoas que participarão em seu estudo) em uma maneira que seja tendenciosa - ou seja, favorecendo certos indivíduos ou grupos de indivíduos - então os resultados vão também ser tendencioso. É simples assim.
Suponha que Bob quer saber as opiniões de pessoas em sua cidade a respeito de uma proposta de casino. Bob vai ao shopping com sua prancheta e pede às pessoas que andam por dar as suas opiniões. O que há de errado com isso? Bem, Bob só vai obter as opiniões de: a) as pessoas que compram em que Mall- b) em que dia-especial c) em que tempo- particular, d) e que tomam o tempo para responder.
Essas circunstâncias são muito restritivas - essas pessoas não representam um corte transversal da cidade. Da mesma forma, Bob poderia colocar-se uma pesquisa do site e pedir às pessoas para usá-lo para votar. No entanto, apenas as pessoas que sabem sobre o local, têm acesso à Internet, e quer responder lhe dará dados e, normalmente, apenas aqueles com opiniões fortes vão para tais problemas. No final, tudo Bob tem é um bando de dados tendenciosos sobre os indivíduos que provavelmente não representam a cidade em tudo.
Para minimizar o viés de uma pesquisa, a palavra chave é aleatória. Você precisa selecionar sua amostra de indivíduos aleatoriamente - isto é, com algum tipo de # nomes de 147 extrair de um 148- processo de chapéu #.
Note-se que na concepção de um experimento, a coleta de uma amostra aleatória de pessoas e pedindo-lhes para participar muitas vezes não é ético (particularmente quando o estudo está relacionada com problemas de saúde) porque as experiências impor um tratamento sobre os temas. O que você faz é enviar pedidos de voluntários para vir até você. Então você certificar-se os voluntários que você selecionar do grupo representam a população de interesse e que os dados são bem coletadas sobre os indivíduos para que os resultados podem ser projetados para um grupo maior.