Ölçüm yanlılığı

Veri Önyargısını Alt Etmek

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Ölçüm yanlılığını anlama

Ölçüm süreci çarpıtma veya yanıltıcı sonuçlar doğurduğunda ortaya çıkar

Yaygın yanlılık türleri:

Bir sütun grafiğini ölçen kişi

Anketler veya analitik yazılımlar gibi değişkenleri ölçen araçlar hatalar getirdiğinde oluşur

Örneğin:
- Bazı kullanıcı davranışlarını veya niteliklerini doğru yakalayamayan bir analitik yazılım
- Kötü tasarlanmış anket sorularının yanlı yanıtlara neden olması

Anket yapan ve ölçüm yapan kişiler

Gözlemciler arası farklılıklardan kaynaklanan gözlenen değer ile gerçek değer arasındaki sistematik farktır

Veri toplayanlar kendi önyargılarını veya beklentilerini analize taşıdığında ortaya çıkar
Örneğin:
- Sınıf davranışını gözlemleyen araştırmacıların “katılım”ı önceden tanımlamaları
- Performans değerlendirmelerinde kişisel önyargılar

Çalışan performansını gözlemleyen kişi

Hatırlayan kişiler

Katılımcılar geçmiş olayları/deneyimleri doğru hatırlamadığında oluşur; veri güvenilirliğini etkiler

Müşteriler geçmiş deneyim veya tercihlerine dair geri bildirim verdiğinde yaygındır
Bellek zayıflaması veya dış etkiler gibi çeşitli nedenlere bağlı olabilir

Sosyal kabul arayan iki kişi

Yanıtlayıcılar doğruyu söylemek yerine toplumsal olarak kabul gören/istenen yanıtlar verdiğinde oluşur

Müşteri memnuniyeti anketlerinde, eleştirel görünmemek için olumlu deneyimler abartılabilir
Çalışan geri bildirim anketlerinde, kuruluş içinde olumlu imajı sürdürmek için puanlar şişirilebilir

Hatalı girdiler ve çıktılarla akış

Veri Önyargısını Alt Etmek