Thiên lệch đo lường

Chinh phục thiên lệch dữ liệu

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Hiểu về thiên lệch đo lường

Xảy ra khi quy trình đo lường gây sai lệch hoặc kết quả gây hiểu lầm

Các dạng thiên lệch phổ biến:

Người đo biểu đồ cột

Xảy ra khi công cụ đo biến số, như khảo sát hay phần mềm phân tích, tạo ra sai số

Ví dụ:
- Phần mềm phân tích không ghi đúng một số hành vi hay thuộc tính người dùng
- Câu hỏi khảo sát thiết kế kém khiến câu trả lời bị thiên lệch

Mọi người thực hiện khảo sát và đo lường

Là chênh lệch có hệ thống giữa giá trị quan sát do khác biệt giữa người quan sát và giá trị thực

Phát sinh khi người thu thập dữ liệu mang theo định kiến hoặc kỳ vọng vào phân tích
Ví dụ:
- Nhà nghiên cứu quan sát lớp học nhưng có định kiến sẵn về "mức độ tham gia"
- Định kiến cá nhân trong đánh giá hiệu suất

Người quan sát hiệu suất nhân viên

Mọi người hồi tưởng

Xảy ra khi người tham gia nhớ sai các sự kiện/trải nghiệm trong quá khứ, làm giảm độ tin cậy dữ liệu

Hai người tìm kiếm sự mong đợi xã hội

Xảy ra khi người trả lời đưa ra câu trả lời họ cho là được xã hội chấp nhận/ưa thích hơn là câu trả lời trung thực

Trong khảo sát hài lòng khách hàng, người trả lời có thể thổi phồng trải nghiệm tích cực để tránh bị coi là chỉ trích/tiêu cực
Trong khảo sát phản hồi nhân viên, người trả lời có thể nâng điểm để giữ hình ảnh tốt trong tổ chức

Luồng với đầu vào và đầu ra sai

Chinh phục thiên lệch dữ liệu