Örnek seçim önyargısı, bir popülasyon örneğinin uygun rasgele seçilmesinin sağlanamamasından kaynaklanan önyargıdır Finans için Temel İstatistik Kavramları İstatistiklerin sağlam bir şekilde anlaşılması, finansmanı daha iyi anlamamıza yardımcı olması açısından çok önemlidir. Dahası, istatistik kavramları yatırımcıların izlemesine yardımcı olabilir. Örnek seçim sürecinin kusurları, popülasyondaki bazı grupların veya bireylerin örnekleme dahil edilme olasılığının daha düşük olduğu durumlara yol açar.
Örnek seçim önyargısının varlığı istatistiksel analizi bozabilir. Nicel Analiz Nicel analiz, bir işletmenin davranışını ve performansını anlamak için gelirler, pazar payı ve ücretler gibi ölçülebilir ve doğrulanabilir verilerin toplanması ve değerlendirilmesi sürecidir. Veri teknolojisi çağında, kantitatif analiz, bilinçli kararlar almak için tercih edilen yaklaşım olarak kabul edilir. bir örneklem ve seçilen istatistiksel testlerin istatistiksel önemini etkiler. Ek olarak, istatistiksel parametre abartılmış veya az gösterilmiş olabilir ve tüm popülasyonu temsil etmeyebilir.
Hayatta kalma yanlılığı genellikle ayrı olarak ele alınsa da, örneklem seçim önyargısının özel bir türüdür.
Örnek Seçim Sapması Türleri
Örnek seçim önyargısı farklı şekillerde olabilir. En yaygın örnek seçim sapması türleri aşağıdakileri içerir:
1. Kendi kendine seçim
Öz seçim, çalışmanın katılımcıları çalışmaya katılma kararını belirli bir dereceye kadar kontrol ettiğinde gerçekleşir. Katılımcılar araştırmaya katılıp katılmamaya karar verebileceklerinden, seçilen örneklem tüm popülasyonu temsil etmemektedir.
2, belirli bir alandan seçim
Çalışmanın katılımcıları yalnızca belirli alanlardan seçilirken, diğer alanlar örneklemde temsil edilmemiştir.
3. Hariç tutma
Popülasyondaki bazı gruplar çalışmanın dışında tutulmuştur.
4. Hayatta Kalma önyargısı
Hayatta kalma eğilimi, bir örnek seçim sürecini geçen konulara yoğunlaştığında ve seçim sürecini geçemeyen konuları göz ardı ettiğinde ortaya çıkar. Hayatta kalma yanlılığı, çalışmadan elde edilen aşırı iyimser bulgularla sonuçlanır.
5. Katılımcıların ön taraması
Çalışmanın katılımcıları sadece belirli gruplardan seçilir. Bu nedenle, örnek çalışmanın tüm popülasyonunu temsil etmeyecektir.
Önyargıların Üstesinden Nasıl Gelilir?
Örnek seçim önyargısı çalışmanın sonuçlarını önemli ölçüde bozabileceğinden ve hatalı sonuçlara yol açabileceğinden, bir araştırmacı bu tür önyargılarla nasıl başa çıkılacağını bilmelidir.
En bariz yöntem, rastgele bir örneklem seçim sürecinin oluşturulmasıdır. Araştırmacı, çalışmanın popülasyonunu analiz ederek ve popülasyonun alt gruplarını belirleyerek, seçilen örneğin toplam popülasyonu mümkün olduğunca temsil ettiğinden emin olmalıdır.
Bununla birlikte, seçilen örnekteki popülasyon alt gruplarından bazıları yetersiz temsil edilirken diğer gruplar fazla temsil edilirse, bir araştırmacı istatistiksel bir düzeltme uygulayabilir. Yanlış temsil edilen gruplara ağırlıklar atanabilir Ağırlıklı Ortalama Ağırlıklı ortalama, belirli bir olay veya sonuçla ilişkili ağırlığın (veya olasılığın) sapmayı düzeltecek olanla çarpılmasıyla hesaplanan bir ortalama türüdür.
İlgili Okumalar
Finance, Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® Certification'ın resmi sağlayıcısıdır. Amazon, JP Morgan ve Ferrari sertifikasyon programı gibi şirketlerde çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın ve herkesi birinci sınıf bir finansal analiste dönüştürmek için tasarlanmıştır.
Finansal analiz bilginizi öğrenmeye ve geliştirmeye devam etmek için aşağıdaki ek Finans kaynaklarını şiddetle tavsiye ediyoruz:
- Veri Madenciliği Önyargısı Veri Madenciliği Önyargısı Veri madenciliği önyargısı, bir tüccarın piyasada gerçekten şans eseri veya öngörülemeyen bir olaya atadığı önem varsayımını ifade eder.
- Çerçeveleme Önyargı Çerçeveleme Önyargı Çerçeveleme önyargısı, insanlar sadece gerçeklere değil, bilginin sunulma şekline dayalı bir karar verdiklerinde ortaya çıkar. İki farklı şekilde sunulan aynı gerçekler, insanlardan farklı yargılara veya kararlara yol açabilir.
- Hipotez Testi Hipotez Testi Hipotez Testi istatistiksel bir çıkarım yöntemidir. Bir popülasyon parametresiyle ilgili bir ifadenin doğru olup olmadığını test etmek için kullanılır. Hipotez testi
- Toplam Olasılık Kuralı Toplam Olasılık Kuralı Toplam Olasılık Kuralı (toplam olasılık yasası olarak da bilinir), koşullu ve marjinal istatistiklerle ilgili istatistiklerde temel bir kuraldır.