測量偏誤

制伏資料偏誤

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

理解測量偏誤

當測量程序引入失真或造成誤導結果時就會發生

常見偏誤包含：

  • 儀器偏誤
  • 觀察者偏誤
  • 回憶偏誤
  • 社會期許偏誤

 

量測長條圖的人

制伏資料偏誤

儀器偏誤

當用來測量變數的工具（如問卷或分析軟體）引入不準確時會發生

  • 例如：
    • 分析軟體無法準確擷取某些使用者行為或屬性
    • 問卷設計不佳，導致受訪者答案有偏

正在進行問卷與量測的人們

制伏資料偏誤

觀察者偏誤

由於觀察者差異造成觀察值與真實值之間的系統性差異

  • 當資料蒐集者把自身偏見或預期帶入分析時就會產生

  • 例如：

    • 研究者觀察課堂行為，但先入為主地定義「投入度」為何
    • 績效評估中的個人偏見

觀察員工表現的人

制伏資料偏誤

回憶偏誤

人在回想

當參與者無法準確回想過往事件或經驗，影響資料可靠性時會發生

  • 常見於客戶回饋過往體驗或偏好時
  • 可能因記憶衰退或外在影響等因素造成
制伏資料偏誤

社會期許偏誤

兩人尋求社會期許

當受訪者為了看起來合乎社會期待而非如實作答時會發生

  • 在顧客滿意度調查中，受訪者可能誇大正面體驗以避免顯得挑剔或負面
  • 在員工回饋調查中，受訪者可能拉高評分以維持在組織中的良好形象
制伏資料偏誤

測量偏誤的影響

輸入輸出有誤的流程圖

  • 奉行「垃圾進，垃圾出」原則
  • 測量方法不精確會導致有瑕疵的資料輸入
  • 結果必然是不可靠的輸出與失準的決策
制伏資料偏誤

一起來練習吧！

制伏資料偏誤

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