Zkreslení výběru

Jak zvládnout datové zkreslení

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Co je zkreslení výběru?

Jde o zkreslení vznikající, když jsou data vybrána způsobem, který systematicky zvýhodňuje určité jedince, skupiny nebo vlastnosti

Diagram znázorňující rozdíl mezi populací a vzorkem.

Získaný vzorek proto není reprezentativní pro analyzovanou populaci

Podíváme se na pět běžných typů zkreslení výběru

Zkreslení vzorkování nastává, když metoda vzorkování není spravedlivá ani náhodná
Vychází ze zvoleného přístupu k získání vzorku, který může znemožnit zobecnění zjištění na celou populaci
Příklad:
- E-commerce platforma hodnotí spokojenost zákazníků pomocí příležitostného vzorkování
- Výsledky nemusí odrážet postoje celé zákaznické základny

Osoba přemýšlející, jakou metodu vzorkování použít

Příklad: průzkum trhu zaměřený na online spotřebitele vylučuje osoby bez přístupu k internetu
Zkreslení nedostatečného pokrytí poukazuje na nedostatečné zastoupení určitých skupin ve vzorku
Od zkreslení vzorkování se liší tím, že se zaměřuje na zastoupení konkrétních skupin, nikoli na náhodnost nebo spravedlnost metody vzorkování

Výzkumníci ignorující spotřebitele bez přístupu k internetu

Zkreslení absencí odpovědí vzniká, když se jedinci, kteří se odmítnou účastnit průzkumu, systematicky liší od těch, kteří se účastní

Průzkum spokojenosti, kde respondenti jsou spokojeni a nereagující jsou nespokojeni

V průzkumu spokojenosti zaměstnanců nespokojení zaměstnanci méně ochotně participují
To vede k přehnaně optimistickému pohledu na morálku zaměstnanců

Analytik zkoumající výsledky ovlivněné samovýběrem

Zkreslení samovýběrem nastává, když se jedinci sami rozhodnou účastnit studie nebo poskytnout zpětnou vazbu
Příklad:
- Zákazníci se sami přihlásí k průzkumu spokojenosti
- Jejich názory však nepředstavují celou zákaznickou základnu
- To zkresuje celkový obraz

Nastává, když analýza zahrnuje pouze úspěšné subjekty

Příklad:

Osoba analyzující úspěšné produkty a ignorující neúspěšné

Nerovnoměrné váhy s otazníkem

Více zkreslení může vzájemně působit a komplikovat analýzy
Průzkum spokojenosti zákazníků může například vykazovat jak zkreslení samovýběrem, tak zkreslení absencí odpovědí

Jak zvládnout datové zkreslení