サンプル選択バイアスは、母集団サンプルの適切なランダム化を保証できないことに起因するバイアスです。財務の基本的な統計の概念統計をしっかりと理解することは、財務をよりよく理解するために非常に重要です。さらに、統計の概念は投資家が監視するのに役立ちます。サンプル選択プロセスの欠陥により、母集団内の一部のグループまたは個人がサンプルに含まれる可能性が低くなる状況が発生します。
サンプル選択バイアスの存在は、統計分析を歪める可能性があります定量分析定量分析は、ビジネスの行動とパフォーマンスを理解するために、収益、市場シェア、賃金などの測定可能で検証可能なデータを収集および評価するプロセスです。データ技術の時代では、定量分析は情報に基づいた意思決定を行うための好ましいアプローチと見なされています。サンプルの統計的有意性に影響を与えます。さらに、統計パラメータは過大評価または過小評価されている可能性があり、母集団全体を代表するものではありません。
生存者バイアスは一般に個別に考慮されますが、これは特殊なタイプのサンプル選択バイアスです。
サンプル選択バイアスの種類
サンプル選択バイアスはさまざまな形をとることがあります。サンプル選択バイアスの最も一般的なタイプは次のとおりです。
1.自己選択
自己選択は、研究の参加者が研究に参加する決定をある程度制御するときに起こります。参加者は調査に参加するかどうかを決定する可能性があるため、選択したサンプルは母集団全体を表すものではありません。
2、特定の領域からの選択
調査の参加者は特定の領域からのみ選択され、他の領域はサンプルに含まれていません。
3.除外
母集団の一部のグループは研究から除外されています。
4.生存者バイアス
生存バイアスは、サンプルが選択プロセスに合格した被験者に集中し、選択プロセスに合格しなかった被験者を無視した場合に発生します。生存者バイアスは、研究から過度に楽観的な結果をもたらします。
5.参加者の事前スクリーニング
研究の参加者は、特定のグループからのみ募集されます。したがって、サンプルは研究の母集団全体を表すわけではありません。
バイアスを克服する方法は？
サンプル選択バイアスは研究結果を著しく歪め、誤った結論につながる可能性があるため、研究者はこのタイプのバイアスに対処する方法を知っている必要があります。
最も明白な方法は、ランダムサンプル選択プロセスの確立です。研究の母集団を分析し、母集団のサブグループを特定することにより、研究者は、選択したサンプルが可能な限り総母集団を表すことを確認する必要があります。
ただし、選択したサンプルの母集団サブグループの一部が過小評価され、他のグループが過小評価されている場合、研究者は統計的補正を適用できます。誤って表現されたグループには、重みが割り当てられる場合があります。加重平均加重平均は、特定のイベントまたは結果に関連付けられた重み（または確率）にバイアスを修正する重み（または確率）を掛けることによって計算される平均のタイプです。
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