Selection bias

Sampling bias is systematic error due to a non-random sample of a population,^[2] causing some members of the population to be less likely to be included than others, resulting in a biased sample, defined as a statistical sample of a population (or non-human factors) in which all participants are not representative of the entire population due to factors beyond random chance.^[3] It is mostly classified as a subtype of selection bias,^[4] sometimes specifically termed sample selection bias,^[5][6][7] but some classify it as a separate type of bias.^[8]

A distinction of sampling bias (albeit not a universally accepted one) is that it undermines the external validity of a test (the ability of its results to be generalized to the rest of the population), while selection bias mainly addresses internal validity for differences or similarities found in the sample at hand. In this sense, errors occurring in the process of gathering the sample or cohort cause sampling bias, while errors in any process thereafter cause selection bias.

Examples of sampling bias include self-selection, pre-screening of trial participants, discounting trial subjects/tests that did not run to completion and migration bias by excluding subjects who have recently moved into or out of the study area, length-time bias, where slowly developing disease with better prognosis is detected, and lead time bias, where disease is diagnosed earlier for participants than in comparison populations, although the average course of disease is the same.

• Early termination of a trial at a time when its results support the desired conclusion.
• قد يتم إنهاء التجربة مبكراً عند قيمة متطرفة (غالباً لأسباب أخلاقية )، ولكن من المرجح أن يتم الوصول إلى القيمة المتطرفة بواسطة المتغير ذي التباين الأكبر، حتى لو كان لجميع المتغيرات متوسط ​​مماثل .

• تحيز القابلية للتأثر
  • يُعرف التحيز السريري بالاستعداد الوراثي ، حيث يُهيئ مرضٌ ما للإصابة بمرضٍ آخر، ويبدو خطأً أن علاج المرض الأول يُهيئ للإصابة بالمرض الثاني. على سبيل المثال، تزيد متلازمة ما بعد انقطاع الطمث من احتمالية الإصابة بسرطان بطانة الرحم ، لذا قد تُحمّل هرمونات الإستروجين المُعطاة لعلاج متلازمة ما بعد انقطاع الطمث مسؤولية أكبر من الواقع في التسبب بسرطان بطانة الرحم. ^{[ 9 ]}
  • التحيز الأولي ، هو عندما يبدو أن علاج الأعراض الأولى لمرض ما أو نتيجة أخرى هو سبب تلك النتيجة. وهو تحيز محتمل عندما يكون هناك فارق زمني بين ظهور الأعراض الأولى وبدء العلاج قبل التشخيص الفعلي. ^{[ 9 ]} ويمكن التخفيف منه عن طريق التأخير الزمني ، أي استبعاد حالات التعرض التي حدثت في فترة زمنية معينة قبل التشخيص. ^{[ 10 ]}
  • يُعدّ تحيز المؤشر ، وهو احتمال الخلط بين السبب والنتيجة عندما يعتمد التعرض على المؤشر، مثال على ذلك إعطاء علاج للأشخاص المعرضين لخطر كبير للإصابة بمرض ما، مما قد يؤدي إلى غلبة الأشخاص المعالجين بين المصابين بالمرض. وقد يُعطي هذا انطباعًا خاطئًا بأن العلاج هو سبب المرض. ^{[ 11 ]}

• تقسيم البيانات (تقسيمها) مع معرفة محتويات الأقسام، ثم تحليلها باستخدام اختبارات مصممة للأقسام المختارة بشكل أعمى.
• التعديل اللاحق لإدراج البيانات بناءً على أسباب تعسفية أو ذاتية، بما في ذلك:
  • الانتقاء المتحيز ، وهو في الواقع ليس تحيزًا في الاختيار، بل تحيز تأكيدي ، عندما يتم اختيار مجموعات فرعية محددة من البيانات لدعم استنتاج ما (على سبيل المثال، الاستشهاد بأمثلة حوادث الطائرات كدليل على أن رحلات الطيران غير آمنة، مع تجاهل المثال الأكثر شيوعًا للرحلات التي تتم بأمان. انظر: الاستدلال المتاح ).
  • رفض البيانات السيئة لأسباب تعسفية (1) بدلاً من رفضها وفقاً لمعايير محددة مسبقاً أو متفق عليها عموماً، أو (2) استبعاد " القيم الشاذة " لأسباب إحصائية لا تأخذ في الاعتبار المعلومات المهمة التي يمكن استخلاصها من الملاحظات "الشاذة". ^{[ 12 ]}

• اختيار الدراسات التي سيتم تضمينها في التحليل التلوي (انظر أيضًا التحليل التلوي التوافقي ).
• إجراء تجارب متكررة والإبلاغ فقط عن النتائج الأكثر ملاءمة، وربما إعادة تسمية سجلات المختبر لتجارب أخرى على أنها "اختبارات معايرة" أو "أخطاء في الأجهزة" أو "مسوح أولية".
• عرض أهم نتيجة لعملية استخراج البيانات كما لو كانت تجربة واحدة (وهو أمر منطقيًا مماثل للعنصر السابق، ولكنه يُنظر إليه على أنه أقل غشًا بكثير).

يُعدّ تحيز الاستنزاف نوعًا من أنواع تحيز الاختيار الناتج عن الاستنزاف (فقدان المشاركين)، ^{[ 13 ]} حيث يتم استبعاد المشاركين في التجارب/الاختبارات التي لم تُستكمل. ويرتبط هذا التحيز ارتباطًا وثيقًا بتحيز البقاء ، حيث يتم تضمين المشاركين الذين "نجوا" من العملية فقط في التحليل، أو بتحيز الفشل ، حيث يتم تضمين المشاركين الذين "فشلوا" في العملية فقط. ويشمل هذا التحيز حالات الانسحاب ، وعدم الاستجابة (انخفاض معدل الاستجابة )، والانسحاب من الدراسة ، ومخالفة البروتوكول . ويؤدي إلى نتائج متحيزة عندما يكون غير متكافئ فيما يتعلق بالتعرض و/أو النتيجة. على سبيل المثال، في اختبار برنامج غذائي، قد يستبعد الباحث ببساطة كل من ينسحب من التجربة، ولكن معظم المنسحبين هم أولئك الذين لم يُجدِ معهم البرنامج نفعًا. وقد يؤدي اختلاف معدل فقدان المشاركين في مجموعتي التدخل والمقارنة إلى تغيير خصائص هاتين المجموعتين ونتائجهما بغض النظر عن التدخل المدروس . ^{[ 13 ]}

يُعدّ فقدان المتابعة شكلاً آخر من أشكال التحيز الناتج عن الاستنزاف، ويحدث غالباً في الدراسات الطبية التي تمتد لفترة طويلة. ويمكن أن يتأثر تحيز عدم الاستجابة أو تحيز الاحتفاظ بعدد من العوامل المادية والمعنوية، مثل: الثروة، والتعليم، والإيثار، والفهم الأولي للدراسة ومتطلباتها. ^{[ 14 ]} وقد يعجز الباحثون أيضاً عن إجراء اتصالات المتابعة نتيجةً لعدم كفاية المعلومات التعريفية وبيانات الاتصال التي جُمعت خلال مرحلة التوظيف والبحث الأولية. ^{[ 15 ]}

جادل الفيلسوف نيك بوستروم بأن البيانات لا تُصفّى فقط من خلال تصميم الدراسة وقياسها، بل أيضاً من خلال الشرط الأساسي الضروري المتمثل في وجود شخص يُجري الدراسة. في الحالات التي يرتبط فيها وجود المُلاحِظ أو الدراسة بالبيانات، تحدث تأثيرات اختيار الملاحظة، ويصبح التفكير الأنثروبي ضرورياً. ^{[ 16 ]}

من الأمثلة على ذلك سجل أحداث اصطدام النيازك بالأرض في الماضي: إذا تسببت الاصطدامات الكبيرة في انقراضات جماعية واضطرابات بيئية حالت دون تطور الكائنات الذكية لفترات طويلة، فلن يلاحظ أحد أي دليل على اصطدامات كبيرة في الماضي القريب (لأنها كانت ستمنع تطور الكائنات الذكية). ومن ثم، يوجد تحيز محتمل في سجل اصطدامات النيازك بالأرض. ^{[ 17 ]} وبالمثل، قد يتم التقليل من شأن المخاطر الوجودية الفلكية بسبب تحيز الاختيار، ويجب إدخال تصحيح بشري. ^{[ 18 ]}

يشكل تحيز الاختيار الذاتي أو تحيز المتطوعين في الدراسات تهديدًا إضافيًا لمصداقية الدراسة، إذ قد يمتلك هؤلاء المشاركون خصائص مختلفة جوهريًا عن خصائص الفئة المستهدفة للدراسة. ^{[ 19 ]} وقد أظهرت الدراسات أن المتطوعين يميلون إلى الانتماء إلى طبقة اجتماعية أعلى مقارنةً بمن ينتمون إلى خلفية اجتماعية واقتصادية أدنى. ^{[ 20 ]} علاوة على ذلك، تُشير دراسة أخرى إلى أن النساء أكثر ميلًا للتطوع في الدراسات من الرجال. ويتجلى تحيز المتطوعين طوال دورة حياة الدراسة، بدءًا من التوظيف وحتى المتابعة. وبشكل عام، يمكن إرجاع استجابة المتطوعين إلى الإيثار الفردي، والرغبة في الحصول على التقدير، والارتباط الشخصي بموضوع الدراسة، وأسباب أخرى. ^{[ 20 ] [ 14 ]}

يُعدّ انحياز مالمكويست في علم الفلك الرصدي انحيازًا ناتجًا عن محدودية حساسية الكاشف. ولأنّ اللمعان الظاهري يتناقص للأجرام البعيدة، فإنه عند المسافات الأكبر لا يُمكن رصد سوى الأجرام الأكثر سطوعًا. وهذا يُؤدي إلى ارتباط خاطئ بين المسافة واللمعان . ^{[ 21 ]}