歷史偏誤

制伏資料偏誤

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

認識歷史偏誤

  • 你是分析師，正在調查某社區的一連串竊案
  • 你注意到犯罪型態、人口結構與執法作法出現不一致的變化
  • 當過去事件無法準確反映當前情況時，就會出現歷史偏誤
  • 兩種常見型態：技術性偏誤與情境性偏誤

分析師在考量歷史偏誤下檢視犯罪資料

制伏資料偏誤

技術性偏誤

當技術進步使歷史資料過時或相關性降低時產生

  • 產品分析師想用使用者互動資料了解行為隨時間的變化
  • 期間內，桌上型電腦是主要的上網方式
  • 因此當時的行為模式未必能準確反映行動裝置上的互動

使用不同裝置連網的人們

制伏資料偏誤

情境性偏誤

指社會規範、偏好、文化價值或經濟條件的變遷影響了歷史資料

  • 行銷分析師分析顧客資料，為服飾品牌規劃廣告活動
  • 需納入文化規範與價值觀的演變
  • 做決策時的情境理解至關重要

展示規範、偏好與文化價值的人群

制伏資料偏誤

縱貫研究

科學家檢視長期趨勢折線圖

  • 追蹤受試者長時間變化的縱貫研究，特別容易受歷史偏誤影響
  • 例如，長期氣候研究需納入氣候變遷因素
  • 若忽略此變化，會在氣候分析中引入歷史偏誤
制伏資料偏誤

導致歷史偏誤的其他因素

  1. 歷史資料來源的限制：
    • 資料不完整或族群代表性不足，會導致對過去事件的偏差解讀
    • 某些歷史事件可能使資料遺失或無法取得
  2. 其他偏誤型態
    • 其他偏誤也可能加劇歷史偏誤
    • 例如，倖存者偏誤會扭曲歷史觀點

示意缺漏資料與其他偏誤影響的圖表

制伏資料偏誤

對資料詮釋的影響

  • 歷史偏誤會明顯影響你對資料的詮釋
  • 忽視歷史脈絡，可能對趨勢做出不精確的假設

正在做決策的人

制伏資料偏誤

一起來練習吧！

制伏資料偏誤

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