Эта статья требует внимания специалиста по статистике . Пожалуйста , добавьте причину в или разговоре параметр для этого шаблона , чтобы объяснить проблему с статьей. WikiProject Statistics может помочь нанять эксперта. ( Октябрь 2017 г. )
Ведущий раздел этой статьи может быть слишком коротким, чтобы адекватно резюмировать ключевые моменты . Пожалуйста, рассмотрите возможность расширения лид, чтобы предоставить доступный обзор всех важных аспектов статьи. ( Октябрь 2017 г. )
Статистическая погрешность - это особенность статистического метода или его результатов, при которой ожидаемая ценность результатов отличается от истинного основного количественного параметра, который оценивается . Смещение оценки параметра не следует путать со степенью точности, поскольку степень точности является мерой ошибки выборки. Математически предвзятость можно определить как:
Позвольте быть статистикой, используемой для оценки параметра . Если то называется смещением статистики , где представляет собой ожидаемое значение статистики . Если , то . Итак, это, скажем, объективная оценка истинного параметра .
Статистики будут смещен , если она рассчитана таким образом , что она систематически отличается от населения параметра оцениваются. Ниже перечислены некоторые типы предубеждений, которые могут перекрываться.
Несмещённая оценка представляет собой разность между ожидаемым значением блок оценки и истинное значение параметра оценивается.
Смещение пропущенной переменной - это смещение, которое появляется в оценках параметров в регрессионном анализе, когда предполагаемая спецификация пропускает независимую переменную, которая должна быть в модели.
При статистической проверке гипотез тест считается несмещенным, если для некоторого альфа-уровня (от 0 до 1) вероятность отклонения нуля меньше или равна альфа-уровню для всего пространства параметров, определяемого нулевой гипотезой. , в то время как вероятность отклонения нуля больше или равна альфа-уровню для всего пространства параметров, определенного альтернативной гипотезой. [2]
Ошибка обнаружения возникает, когда явление с большей вероятностью наблюдается для определенной группы исследуемых субъектов. Например, syndemic включая ожирение и диабет могут означать , врачи, скорее всего , искать диабет у пациентов с ожирением , чем у тонких пациентов, что приводит к инфляции при сахарном диабете среди пациентов с ожирением из - за перекошенное усилие обнаружения.
В образовательной оценке систематическая ошибка определяется как «систематические ошибки в содержании теста, проведении теста и / или процедурах выставления оценок, которые могут привести к тому, что некоторые участники теста получат более низкие или более высокие баллы, чем того заслуживают их истинные способности. Источник систематической ошибки не имеет значения. признаку, для измерения которого предназначен тест ». [3]
Предвзятость в финансировании может привести к выбору результатов, образцов или процедур тестирования в пользу финансового спонсора исследования.
Предвзятость в отчетности включает в себя перекос в доступности данных, так что наблюдения определенного типа будут сообщаться с большей вероятностью.
Аналитическая ошибка возникает из-за способа оценки результатов.
Ошибка исключения возникает из-за систематического исключения определенных лиц из исследования.
Систематическая ошибка отсева возникает из-за потери участников, например, потери возможности продолжить наблюдение во время исследования. [4]
Смещение воспоминаний возникает из-за различий в точности или полноте воспоминаний участников о прошлых событиях. например, пациенты не могут вспомнить, сколько сигарет они выкурили на прошлой неделе, что приводит к переоценке или недооценке.
Предвзятость наблюдателя возникает, когда исследователь подсознательно влияет на эксперимент из-за когнитивной предвзятости, когда суждение может повлиять на то, как проводится эксперимент / как записываются результаты.
См. Также [ править ]
Истинность
Систематическая ошибка
Ссылки [ править ]
^ Ротман, Кеннет Дж .; Гренландия, Сандер ; Лэш, Тимоти Л. (2008). Современная эпидемиология . Липпинкотт Уильямс и Уилкинс . С. 134–137.
^ Нейман, Ежи ; Пирсон, Эгон С. (1936). «Вклад в теорию проверки статистических гипотез» . Мемуары статистических исследований . 1 : 1–37.
^ Национальный совет по измерениям в образовании (NCME) . «Глоссарий оценки NCME» . Архивировано из оригинала на 2017-07-22.
^ Хиггинс, Джулиан PT ; Грин, Салли (март 2011 г.). «8. Знакомство с источниками систематической ошибки в клинических испытаниях». В Хиггинсе, Джулиане PT; и другие. (ред.). Кокрановское руководство по систематическим обзорам вмешательств (версия 5.1) . Кокрановское сотрудничество.