La identificación de sesgo estadístico en su muestra de datos
B Estadísticaias es el favoritismo sistemático de ciertos individuos o ciertas respuestas en un estudio. El sesgo es la némesis de los estadísticos, y hacen todo lo posible para evitarlo. ¿Quieres un ejemplo de sesgo? Digamos que usted está llevando a cabo una encuesta telefónica sobre la satisfacción laboral de los americanos- si llama a la gente en casa durante el día 09 a.m.-5 p.m., te pierdes en todos los que trabajan durante el día. Tal vez jornaleros están más satisfechos que los trabajadores nocturnos.
Tienes que ver el sesgo en la recogida de datos de la encuesta. Por ejemplo: Algunas encuestas son demasiado largos - ¿y si alguien deja de responder preguntas a medio camino? ¿Y si te dan información errónea y dicen que hacen $ 100.000 al año en lugar de $ 45.000? ¿Y si te dan respuestas que no están en su lista de posibles respuestas? Una serie de problemas puede ocurrir en la recogida de datos de la encuesta, y hay que ser capaz de identificar esos problemas.
Los experimentos son a veces aún más difícil cuando se trata de los prejuicios y la recogida de datos. Supongamos que usted desea probar la sangre de presión, ¿y si el instrumento está utilizando pausas durante el experimento? ¿Y si alguien deja el experimento a medio camino? ¿Qué pasa si algo sucede durante el experimento para distraer a los sujetos o de los investigadores? O que no pueden encontrar una vena cuando tienen que hacer una prueba de sangre exactamente una hora después de una dosis de un fármaco se administra? Estos problemas son sólo algunos ejemplos de lo que puede salir mal en la recopilación de datos para los experimentos, y usted tiene que estar listo para buscar y encontrar estos problemas para que no se convierta en una cuestión sistemática.
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Asegurar el uso de datos de calidad -
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