Identificar viés estatístico em sua amostra de dados

b estatísticaias é o favoritismo sistemática de certos indivíduos ou certas respostas em um estudo. Viés é o inimigo de estatísticos, e eles fazem tudo o que podem para evitá-lo. Quer um exemplo de preconceito? Digamos que você está realizando uma pesquisa de telefone na satisfação no trabalho dos Americans- se você chamar as pessoas em casa durante o dia nove horas - cinco horas, você perca todos os que trabalham durante o dia. Talvez dia trabalhadores estão mais satisfeitos do que os trabalhadores noturnos.

Você tem que prestar atenção para a polarização quando a coleta de dados da pesquisa. Por exemplo: Algumas pesquisas são muito longos - e se alguém pára de responder perguntas a meio? Ou o que se lhe derem desinformação e dizer que eles fazem $ 100.000 por ano em vez de $ 45.000? O que se lhe derem respostas que não estão na sua lista de respostas possíveis? Uma série de problemas podem ocorrer quando a coleta de dados da pesquisa, e você precisa ser capaz de identificar esses problemas.

Experimentos são, por vezes ainda mais difícil quando se trata de preconceito e de coleta de dados. Suponha que você queira testar o sangue pressão-o se o instrumento que você está usando pausas durante o experimento? E se alguém sai do experimento no meio? E se alguma coisa acontece durante o experimento para distrair os assuntos ou os pesquisadores? Ou eles não conseguem encontrar uma veia, quando eles têm que fazer um exame de sangue exatamente uma hora após uma dose de uma droga é dada? Estes problemas são apenas alguns exemplos do que pode dar errado na coleta de dados para experimentos, e você tem que estar pronto para procurar e encontrar esses problemas para que ele não se torne um problema sistemático.