Смещение (статистика)

Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны ) 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. ) Примеры и перспективы в этой статье могут не включать все важные точки зрения . Пожалуйста, доработайте статью или обсудите проблему . ( Октябрь 2017 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения ) Эта статья требует дополнительных ссылок для проверки . Пожалуйста, помогите улучшить эту статью , добавив цитаты из надежных источников . Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удален. Поиск источников:  статистика «предвзятости»  -  новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR ( июнь 2012 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить это сообщение-шаблон ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения )

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 .${\ displaystyle T}$${\ displaystyle \ theta}$${\ Displaystyle \ OperatorName {E} (T) = \ theta + \ operatorname {bias} (\ theta)}$${\ displaystyle \ operatorname {bias} (\ theta)}$${\ displaystyle T}$${\ displaystyle \ operatorname {E} (T)}$${\ displaystyle T}$${\ displaystyle \ operatorname {bias} (\ theta) = 0}$${\ Displaystyle \ OperatorName {E} (T) = \ theta}$${\ displaystyle T}$${\ displaystyle \ theta}$

Типы [ править ]

Статистики будут смещен , если она рассчитана таким образом , что она систематически отличается от населения параметра оцениваются. Ниже перечислены некоторые типы предубеждений, которые могут перекрываться.

• Систематическая ошибка отбора включает в себя людей, которые с большей вероятностью будут выбраны для исследования, чем другие, что приводит к смещению выборки . Это также можно назвать предубеждением Берксона . ^[1]
  • Смещение спектра возникает из-за оценки диагностических тестов на смещенных выборках пациентов, что приводит к переоценке чувствительности и специфичности теста.
• 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 ]