Measurement bias

डेटा बायस पर विजय

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Measurement bias समझना

यह तब होता है जब मापन प्रक्रिया विकृतियाँ या भ्रामक नतीजे पैदा करती है

सामान्य बायस प्रकार:

  • Instrument bias
  • Observer bias
  • Recall bias
  • Social desirability bias

 

बार चार्ट को मापता व्यक्ति

डेटा बायस पर विजय

Instrument bias

यह तब होता है जब वैरिएबल नापने वाले टूल, जैसे सर्वे या एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर, अशुद्धियाँ लाते हैं

  • उदाहरण:
    • कोई एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर कुछ यूज़र बिहेवियर या ऐट्रिब्यूट सही से कैप्चर न कर पाए
    • खराब डिज़ाइन किए सर्वे प्रश्न, जिनसे उत्तर पक्षपाती हो जाएँ

सर्वे करते और मापते लोग

डेटा बायस पर विजय

Observer bias

यह पर्यवेक्षकों में भिन्नता के कारण देखे गए मान और वास्तविक मान के बीच की सिस्टेमैटिक दूरी है

  • जब डेटा कलेक्टर अपनी धारणाएँ या अपेक्षाएँ विश्लेषण में ले आते हैं तो यह उत्पन्न होता है

  • उदाहरण:

    • शोधकर्ता कक्षा के व्यवहार को देखते हैं, पर पहले से ही "engagement" की तय धारणाएँ रखते हैं
    • परफ़ॉर्मेंस इवैल्यूएशन में निजी पक्षपात

कर्मचारी प्रदर्शन का अवलोकन करता व्यक्ति

डेटा बायस पर विजय

Recall bias

याद करते लोग

यह तब होता है जब प्रतिभागी बीती घटनाएँ या अनुभव सही से याद नहीं करते, जिससे डेटा की विश्वसनीयता प्रभावित होती है

  • यह तब आम है जब ग्राहक पिछले अनुभवों या पसंद पर फ़ीडबैक देते हैं
  • कारण हो सकते हैं, जैसे मेमोरी डिके या बाहरी प्रभाव
डेटा बायस पर विजय

Social desirability bias

सोशल डिज़ायरेबिलिटी खोजते दो लोग

यह तब होता है जब उत्तरदाता सच्चे जवाबों के बजाय सामाजिक रूप से स्वीकार्य या वांछनीय जवाब देते हैं

  • कस्टमर सैटिस्फैक्शन सर्वे में, नकारात्मक न दिखने के लिए लोग सकारात्मक अनुभव बढ़ा-चढ़ाकर बता सकते हैं
  • एम्प्लॉयी फ़ीडबैक सर्वे में, संगठन में अच्छी छवि रखने हेतु लोग अपनी रेटिंग बढ़ा सकते हैं
डेटा बायस पर विजय

Measurement bias का प्रभाव

गलत इनपुट और आउटपुट वाला फ़्लो

  • यह "garbage in, garbage out" सिद्धांत का पालन करता है
  • मापन तरीकों में अशुद्धियाँ, ख़राब डेटा इनपुट लाती हैं
  • नतीजा अनिवार्यतः अविश्वसनीय आउटपुट और ख़राब निर्णय-निर्माण होता है
डेटा बायस पर विजय

अभ्यास करते हैं!

डेटा बायस पर विजय

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