Zkreslení měření

Jak zvládnout datové zkreslení

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Porozumění zkreslení měření

Vzniká, když měřicí postup zavádí zkreslení nebo zavádějící výsledky

Časté typy zkreslení:

Osoba měřící sloupcový graf

Vzniká, když nástroje používané k měření proměnných, jako jsou průzkumy nebo analytický software, zavádějí nepřesnosti

Například:
- Analytický software nepřesně zachycuje určité chování nebo vlastnosti uživatelů
- Špatně navržené otázky průzkumu způsobují zkreslené odpovědi respondentů

Lidé provádějící průzkum a měření

Jde o systematický rozdíl mezi pozorovanou hodnotou (vlivem variability pozorovatelů) a skutečnou hodnotou

Vzniká, když sběratelé dat vnášejí do analýzy vlastní předsudky nebo očekávání
Například:
- Výzkumníci pozorující chování ve třídě mohou mít předem utvořené názory na „zapojení žáků"
- Osobní předsudky při hodnocení výkonu

Osoba pozorující výkon zaměstnance

Lidé si vybavují vzpomínky

Vzniká, když si účastníci nepřesně vybavují minulé události nebo zážitky, což ovlivňuje spolehlivost dat

Dva lidé hledající sociální přijatelnost

Vzniká, když respondenti odpovídají tak, aby jejich odpovědi byly společensky přijatelné, nikoli pravdivé

V průzkumech spokojenosti zákazníků mohou respondenti přehánět pozitivní zážitky, aby nevypadali kriticky
V průzkumech zpětné vazby zaměstnanců mohou respondenti nadhodnocovat hodnocení kvůli zachování dobrého obrazu

Tok s nesprávnými vstupy a výstupy

Jak zvládnout datové zkreslení