Bias là gì ? Sự thiên vị nghiên cứu khoa học

Bias là gì ? Sự thiên vị nghiên cứu khoa học; Trong nghiên cứu khoa học có về khái niệm bias đây là một trong những thuật ngữ gây khó hiểu nhất, trong nước thì họ dịch nghĩa ra là sự thiên vị, còn nếu dịch hiểu thì nó có nghĩa là sự sai lệch;  Bởi vậy theo tôi, từ này không nên dịch mà dùng như một danh từ riêng, vì dịch không hết nghĩa.

Sự thiên vị trong nghiên cứu khoa học

Bias là gì ?

Đôi khi, trong nguyên nhân của việc thực hiện một cuộc điều tra có hệ thống, nhà nghiên cứu có thể tác động đến quá trình một cách cố ý hoặc vô tình. Khi điều này xảy ra, nó được gọi là thiên vị nghiên cứu, và giống như mọi loại thiên vị khác , nó có thể thay đổi kết quả của bạn.

Sự thiên lệch nghiên cứu là một trong những lý do chính dẫn đến tính hợp lệ kém của các kết quả nghiên cứu. Không có quy tắc cứng và nhanh khi nói đến sai lệch nghiên cứu và điều này chỉ đơn giản có nghĩa là nó có thể xảy ra bất cứ lúc nào; nếu bạn không chú ý đúng mức.

Tính tự phát của sai lệch nghiên cứu có nghĩa là bạn phải cẩn thận để hiểu nó là gì, có thể xác định đặc điểm của nó, và cuối cùng là tránh hoặc giảm sự xuất hiện của nó đến mức tối thiểu nhất.

Thiên vị nghiên cứu là gì ?

Sự sai lệch trong nghiên cứu xảy ra khi nhà nghiên cứu nghiêng toàn bộ quá trình về một kết quả nghiên cứu cụ thể bằng cách đưa một lỗi hệ thống vào dữ liệu mẫu. Nói cách khác, đó là một quá trình mà nhà nghiên cứu tác động đến cuộc điều tra có hệ thống để đi đến những kết quả nhất định.

Khi bất kỳ hình thức thiên vị nào được đưa ra trong nghiên cứu, nó sẽ làm cho cuộc điều tra đi chệch hướng và sai lệch so với kết quả thực sự của nó. Sự thiên lệch nghiên cứu cũng có thể xảy ra khi các lựa chọn và sở thích cá nhân của nhà nghiên cứu có ảnh hưởng quá mức đến nghiên cứu.

Ví dụ, giả sử một nhà nghiên cứu bảo thủ tôn giáo đang tiến hành một nghiên cứu về tác động của rượu. Nếu niềm tin bảo thủ của nhà nghiên cứu thúc đẩy họ tạo ra một cuộc khảo sát thiên vị hoặc có sự thiên vị chọn mẫu , thì đây là một trường hợp thiên vị nghiên cứu. 

Các loại thiên vị nghiên cứu 

Thiên lệch thiết kế

Sự thiên vị thiết kế liên quan đến cấu trúc và phương pháp nghiên cứu của bạn. Nó xảy ra khi thiết kế nghiên cứu, câu hỏi khảo sát và phương pháp nghiên cứu phần lớn bị ảnh hưởng bởi sở thích của nhà nghiên cứu hơn là những gì phù hợp nhất với bối cảnh nghiên cứu.

Trong nhiều trường hợp, thiết kế nghiên cứu kém hoặc một tập hợp sức mạnh tổng hợp giữa các biến đóng góp khác nhau trong điều tra hệ thống của bạn có thể truyền thành kiến ​​vào quá trình nghiên cứu của bạn. Sự thiên lệch nghiên cứu cũng xảy ra khi kinh nghiệm cá nhân của nhà nghiên cứu ảnh hưởng đến việc lựa chọn câu hỏi nghiên cứu và phương pháp luận.

Ví dụ về khuynh hướng thiết kế 

Một nhà nghiên cứu tham gia vào quá trình sản xuất một loại thuốc mới có thể thiết kế một cuộc khảo sát với các câu hỏi chỉ nhấn mạnh điểm mạnh và giá trị của loại thuốc được đề cập. 

 Thiên vị Người tham gia

Sự thiên lệch lựa chọn xảy ra khi các tiêu chí nghiên cứu và phương pháp đưa vào nghiên cứu tự động loại trừ một số phần dân số của bạn khỏi quá trình nghiên cứu. Khi bạn chọn những người tham gia nghiên cứu có các đặc điểm tương tự, bạn có nhiều khả năng đạt được kết quả nghiên cứu không theo chiều hướng nào.

Sự thiên lệch lựa chọn thể hiện theo những cách khác nhau trong bối cảnh nghiên cứu. Thành kiến ​​bao hàm đặc biệt phổ biến trong nghiên cứu định lượng và nó xảy ra khi bạn chọn những người tham gia đại diện cho nhóm nghiên cứu của bạn trong khi bỏ qua các nhóm có trải nghiệm thay thế.

Ví dụ về khuynh hướng lựa chọn 

  1. Quản lý cuộc khảo sát của bạn trực tuyến; do đó giới hạn nó đối với những cá nhân hiểu biết về internet và loại trừ các thành viên trong dân số của bạn không có truy cập internet. 
  2. Thu thập dữ liệu về cách nuôi dạy con cái từ nhóm của một bà mẹ. Các phát hiện trong loại nghiên cứu này sẽ thiên về các bà mẹ trong khi loại trừ kinh nghiệm của các ông bố. 

Sai lệch trong xuất bản

Trong nhiều trường hợp, các tạp chí đã được bình duyệt và các bài báo học thuật đã xuất bản khác, có một mức độ sai lệch nào đó. Sự thiên vị này thường được áp đặt cho họ bởi các tiêu chí xuất bản cho các bài báo nghiên cứu trong một lĩnh vực cụ thể. Các nhà nghiên cứu làm việc trên các bài báo của họ để đáp ứng các tiêu chí này và có thể bỏ qua thông tin hoặc phương pháp không phù hợp với chúng.

Ví dụ, các tài liệu nghiên cứu trong nghiên cứu định lượng có nhiều khả năng được xuất bản hơn nếu chúng chứa thông tin thống kê. Mặt khác, tình trạng không công bố trong các nghiên cứu định tính có nhiều khả năng xảy ra hơn vì thiếu chiều sâu khi mô tả các phương pháp nghiên cứu và kết quả nghiên cứu không được trình bày.

Bias trong phân tích

Đây là một loại sai lệch nghiên cứu len lỏi trong quá trình xử lý dữ liệu. Nhiều khi, khi sắp xếp và phân tích dữ liệu, nhà nghiên cứu có thể tập trung vào các mẫu dữ liệu xác nhận suy nghĩ, kỳ vọng hoặc kinh nghiệm cá nhân của họ; tức là, dữ liệu ủng hộ giả thuyết nghiên cứu.

Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu, dù cố ý hay vô ý, bỏ qua các mẫu dữ liệu không nhất quán và đề xuất các kết quả nghiên cứu khác với giả thuyết. Sự sai lệch trong phân tích có thể ảnh hưởng sâu rộng bởi vì nó làm thay đổi đáng kể kết quả nghiên cứu và cung cấp một trình bày sai về những gì có thể đạt được trong môi trường nghiên cứu.

Ví dụ về bias trong phân tích

Trong khi nghiên cứu về cần sa, một nhà nghiên cứu chú ý đến các mẫu dữ liệu củng cố tác động tiêu cực của cần sa trong khi bỏ qua dữ liệu gợi ý tích cực.

Thiên vị thu thập dữ liệu

Xu hướng thu thập dữ liệu còn được gọi là sai lệch đo lường và nó xảy ra khi sở thích hoặc niềm tin cá nhân của nhà nghiên cứu ảnh hưởng đến cách thu thập mẫu dữ liệu trong cuộc điều tra có hệ thống. Sự sai lệch về thu thập dữ liệu xảy ra trong cả phương pháp nghiên cứu định lượng và định lượng.

Trong nghiên cứu định lượng, phương pháp thu thập dữ liệu có thể xảy ra khi bạn sử dụng một công cụ hoặc phương pháp thu thập dữ liệu không phù hợp với đối tượng nghiên cứu của bạn. Ví dụ: yêu cầu những cá nhân không có quyền truy cập internet, hoàn thành một cuộc khảo sát qua email hoặc trang web của bạn.

Trong nghiên cứu định tính, sai lệch thu thập dữ liệu xảy ra khi bạn đặt câu hỏi khảo sát không tốt trong một cuộc phỏng vấn bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc . Câu hỏi khảo sát không hợp lý là những câu hỏi thúc đẩy người được phỏng vấn hướng tới các giả định ngụ ý. Các câu hỏi dẫn đầu và nhiều câu hỏi là những ví dụ phổ biến về các câu hỏi khảo sát không tốt.

Sự thiên lệch về thủ tục

Theo thủ tục là một loại sai lệch nghiên cứu xảy ra khi những người tham gia vào một nghiên cứu không có đủ thời gian để hoàn thành các cuộc khảo sát. Kết quả là những người trả lời cuối cùng chỉ cung cấp những suy nghĩ nửa vời và thông tin không đầy đủ, không cung cấp sự trình bày thực sự về suy nghĩ của họ.

Có nhiều cách khác nhau để phân biệt người trả lời đối với người trả lời theo thủ tục. Ví dụ: yêu cầu người trả lời hoàn thành một cuộc khảo sát nhanh chóng để nhận được một động lực, có thể buộc họ phải điền thông tin sai lệch để giải quyết vấn đề một cách đơn giản.

Ví dụ về độ lệch thủ tục

  • Yêu cầu nhân viên hoàn thành bản khảo sát phản hồi của nhân viên trong thời gian giải lao. Khung thời gian này khiến người trả lời chịu áp lực không đáng có và có thể ảnh hưởng đến tính hợp lệ của câu trả lời của họ.  

Có thể bạn thích bài viết này:

[Đào tạo] khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio

Khoá học xử lý số liệu & phân tích định lượng Stata SmartPLS SPSS R-Studio [...]

Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ Đức TpHCM

Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn tài liệu lưu hành nội bộ Thủ [...]

Làm data khảo sát trực tuyến dữ liệu luận văn thạc sĩ giá rẻ

Làm data khảo sát trực tuyến dữ liệu luận văn thạc sĩ giá rẻ ! [...]

Nhận làm đẹp data làm sạch dữ liệu hồi quy ols tobit probit efa logit

Nhận làm đẹp data làm sạch dữ liệu hồi quy ols tobit probit efa logit [...]

9 chỉ tiêu đánh giá độ chính xác mô hình hồi quy

Để đánh giá độ chính xác của mô hình hồi quy, chúng ta cần sử [...]

top 5 phần mềm thống kê: xử lý số liệu phân tích dữ liệu

top 5 phần mềm thống kê: xử lý số liệu phân tích dữ liệu; Đây [...]

Mô hình chấp nhận thông tin (Information Adoption Model – IAM)

Mô hình chấp nhận thông tin (Information Adoption Model – IAM), đây cũng là một [...]

Kinh tế tân cổ điển mô hình Solow – Swan

Mô hình kinh tế tân cổ điển, thuyết kinh tế Solow – Swan là một [...]

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *