3 วิธีง่ายๆ ในการลดความลำเอียงในการเลือก

เมื่อคุณทำการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ คุณมักจะพยายามระบุถึงผลกระทบที่สิ่งหนึ่งมีต่อสิ่งอื่น เนื่องจากคุณไม่สามารถศึกษาประชากรทั้งหมดได้ คุณจึงลองสุ่มตัวอย่างประชากรนั้นแทน จากนั้นคุณแบ่งกลุ่มตัวอย่างออกเป็นจำนวนกลุ่มที่เรียกโดยการออกแบบการวิจัยของคุณ ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวระหว่างกลุ่มเหล่านี้ควรเป็นสิ่งที่คุณกำลังพยายามวัด อคติในการเลือกจะเกิดขึ้นหากมีความแตกต่างอื่นๆ ระหว่างกลุ่มที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณ เมื่อเป็นเช่นนี้ คุณจะไม่สามารถนำผลการศึกษาของคุณไปใช้กับประชากรกลุ่มใหญ่ได้ วิธีหลักที่นักวิจัยลดอคติในการคัดเลือกคือทำการศึกษาแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม อย่างไรก็ตาม การศึกษาแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมอาจต้องเสียค่าใช้จ่าย และในการศึกษาบางประเภท เช่น การศึกษาทางสังคมศาสตร์ อาจไม่สามารถทำได้ หากคุณไม่สามารถทำการศึกษาแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม คุณยังสามารถปรับผลลัพธ์ของคุณเพื่อพิจารณาอคติในการเลือกที่อาจเกิดขึ้นได้

ขั้นตอน

วิธีที่ 1 จาก 3: การดำเนินการศึกษาแบบสุ่มควบคุม

ขั้นตอนที่ 1 ลงทะเบียนผู้เข้าร่วมการศึกษาที่สะท้อนถึงกลุ่มเป้าหมายของคุณ

ประชากรเป้าหมายของคุณคือกลุ่มที่คุณจะใช้ผลการศึกษาของคุณ ดึงผู้เข้าร่วมการศึกษาทั้งหมดของคุณจากประชากรกลุ่มเดียว แม้แต่ในการศึกษาที่มีกลุ่มควบคุมแบบสุ่ม ความลำเอียงในการคัดเลือกอาจเกิดขึ้นได้หากผู้เข้าร่วมการศึกษาของคุณไม่ได้สะท้อนถึงประชากรเป้าหมายของคุณอย่างแม่นยำ

• ตัวอย่างเช่น สมมติว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณเป็นนักศึกษาวิทยาลัย อย่างไรก็ตาม คุณโฆษณาอาสาสมัครนอกมหาวิทยาลัยและดึงดูดคนในท้องถิ่นด้วย คนในท้องถิ่นที่ไม่เข้าเรียนในวิทยาลัยอาจไม่มีลักษณะเหมือนกับประชากรเป้าหมายของคุณ และการรวมพวกเขาด้วยอาจนำไปสู่อคติในการคัดเลือก
• จำนวนผู้เข้าร่วมในการศึกษาของคุณต้องมีขนาดที่เพียงพอ เพื่อให้คุณสามารถนำผลการศึกษาของคุณไปใช้กับประชากรในวงกว้างได้ ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่จำเป็นจะแตกต่างกันไปตามปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดของผลกระทบที่คุณกำลังศึกษาและความแปรปรวนภายในประชากร
• คุณอาจได้รับความช่วยเหลือจากเครื่องคิดเลขออนไลน์ที่ช่วยคุณกำหนดขนาดตัวอย่างของคุณ เช่น ขนาดตัวอย่างที่

ขั้นตอนที่ 2 เลือกผู้เข้าร่วมการศึกษาโดยการสุ่มที่ตรงตามเกณฑ์ของคุณ

แม้ว่าการสรรหาอาสาสมัครอาจมีราคาไม่แพง แต่คุณก็ยังเสี่ยงต่อการมีอคติของอาสาสมัครอีกด้วย สิ่งนี้จะเกิดขึ้นเมื่อผู้ที่เต็มใจเป็นอาสาสมัครในการศึกษาของคุณมีความสนใจในผลลัพธ์เป็นการส่วนตัว เหตุผลที่พวกเขาสนใจอาจหมายความว่าพวกเขาไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมายของคุณทั้งหมด

• สร้างแบบสอบถามที่มีเกณฑ์การรวมและการยกเว้น ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังศึกษาผลกระทบของการนอนหลับต่อผลการเรียนของนักศึกษา คุณอาจต้องการตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีความสมดุลของนักเรียนด้วยหลักสูตรช่วงเช้าและนักเรียนกลางคืนจำนวนมาก ในกรณีนั้น คุณจะต้องถามคำถามเกี่ยวกับตารางเรียนของอาสาสมัคร หากคุณต้องการรวมเฉพาะนักศึกษาเต็มเวลา คุณจะถามว่าอาสาสมัครใช้เวลาเรียนกี่ชั่วโมง
• เมื่อคุณมีจำนวนผู้เข้าร่วมที่เป็นไปได้ที่คุณต้องการสำหรับการศึกษาประมาณ 2-3 เท่าแล้ว ให้กำหนดหมายเลขสุ่มให้พวกเขาแต่ละคน จากนั้นเลือกผู้เข้าร่วมการศึกษาของคุณแบบสุ่มตามตัวเลขเหล่านั้น ซึ่งช่วยลดอคติในการเลือกและอคติของอาสาสมัคร

เคล็ดลับ:

หากการสุ่มของคุณมีความชัดเจนตลอดการศึกษา คุณสามารถกำจัดอคติในการคัดเลือกที่อาจมีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนที่ 3 ทำการศึกษานำร่องเพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

ในการศึกษานำร่อง คุณฝึกฝนเทคนิคการรับสมัครผู้เข้าร่วมและทำการสำรวจขั้นพื้นฐานอย่างน้อยที่สุดในส่วนแรกของการศึกษา ข้อบกพร่องใดๆ ในการออกแบบการศึกษาของคุณหรือในเกณฑ์การคัดเลือกสำหรับผู้เข้าร่วมการศึกษาจะปรากฏชัด ซึ่งเปิดโอกาสให้คุณแก้ไขข้อบกพร่องก่อนที่จะทำการศึกษาฉบับเต็ม

• เนื่องจากไม่ใช่ของจริง ขนาดตัวอย่างของคุณไม่จำเป็นต้องใหญ่เท่าที่ควรสำหรับการศึกษาฉบับเต็ม ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายได้
• การศึกษานำร่องยังให้แนวคิดแก่คุณว่าคุณจะสามารถรับสมัครผู้เข้าร่วมการศึกษาได้เร็วเพียงใด และวิธีการสรรหาที่ดูเหมือนจะใช้ได้ผลดีที่สุด

ขั้นตอนที่ 4 สร้างคู่มือการปฏิบัติงานเพื่อสร้างมาตรฐานขั้นตอนการศึกษาทั้งหมด

อคติในการคัดเลือกอาจหลุดลอดผ่านรอยแตกของการศึกษาที่ออกแบบมาอย่างรอบคอบของคุณ หากผู้อื่นที่เกี่ยวข้องกับการศึกษานี้ใช้วิธีการต่างๆ ในการรับสมัครผู้เข้าร่วมหรือวัดข้อมูล หากขั้นตอนการศึกษาทั้งหมดเป็นมาตรฐาน คุณสามารถมั่นใจได้ว่านักวิจัยคนอื่นสามารถสร้างผลการศึกษาของคุณได้

• ตัวอย่างเช่น หากผู้ตรวจสอบของคุณถามคำถามเป็นชุดกับผู้เข้าร่วม คู่มือการปฏิบัติงานของคุณจะรวมคำถามที่ถามไว้อย่างถูกต้อง จากนั้น คุณสามารถสอนผู้วิจัยของคุณเกี่ยวกับน้ำเสียงของพวกเขาและปัจจัยอื่นๆ ที่อาจบิดเบือนคำตอบของผู้เข้าร่วม
• หากคุณมีหลายคนที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาวิจัย ให้ฝึกอบรมพวกเขาเกี่ยวกับวิธีการที่คุณต้องการให้พวกเขาใช้ในระหว่างการศึกษาและทดสอบพวกเขาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาทั้งหมดทำทุกอย่างเหมือนกัน
• หากการศึกษาของคุณจะเกิดขึ้นในช่วงหลายเดือนหรือหลายปี อาจจำเป็นต้องมีหลักสูตรที่ "ทบทวน" เพื่อให้ผู้วิจัยสามารถดำเนินการตามระเบียบการของคุณได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากพวกเขาอยู่ห่างจากการศึกษาไปชั่วขณะหนึ่ง

ขั้นตอนที่ 5 กำหนดผู้เข้าร่วมให้เข้าร่วมการแทรกแซงหรือกลุ่มยาหลอกแบบสุ่ม

หากคุณกำลังทำการสุ่มด้วยตัวเอง ให้ใช้ตัวเลขสุ่มเพื่อระบุผู้เข้าร่วมการศึกษาของคุณ บุคคลที่กำหนดหมายเลขสุ่มควรเป็นคนที่ไม่ได้ทำงานในการศึกษาวิจัยในฐานะผู้วิจัย เมื่อกำหนดหมายเลขสุ่มแล้ว คุณสามารถสุ่มแบ่งผู้เข้าร่วมระหว่างสองกลุ่มได้

• มหาวิทยาลัยส่วนใหญ่มีหน่วยสนับสนุนการวิจัยเพื่อช่วยในการสุ่มตัวอย่าง นอกจากนี้ยังมีโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่จะทำการสุ่มให้คุณ หากคุณไม่มีสิทธิ์เข้าถึงการสนับสนุนการวิจัย ให้ใช้ตัวสร้างตัวเลขสุ่มฟรี เช่น ตัวที่
• โดยทั่วไปแล้ว การศึกษาขนาดใหญ่จะใช้สิ่งอำนวยความสะดวกในการสุ่มจากระยะไกลเพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่มีทางที่ทุกคนที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาจะทราบได้ว่าผู้เข้าร่วมกลุ่มใดอยู่ในกลุ่มใด

ขั้นตอนที่ 6 เก็บงานกลุ่มของผู้เข้าร่วมแต่ละคนแบบปกปิดสองครั้ง

ในการศึกษาแบบ double-blind ทั้งผู้เข้าร่วมและผู้วิจัยไม่ทราบว่าผู้เข้าร่วมอยู่ในกลุ่มใด อย่างไรก็ตาม บางครั้งกระบวนการนี้ไม่สามารถทำได้หรือจะต้องเสียค่าใช้จ่าย

• ตัวอย่างเช่น หากการศึกษาของคุณมีการผ่าตัด ผู้เข้าร่วมของคุณจะไม่ทราบว่าทำการผ่าตัดกับพวกเขาหรือไม่ ในกรณีนั้น ผู้วิจัยของคุณอาจมองไม่เห็นกลุ่มของอาสาสมัครในขณะทำการวัดและรวบรวมข้อมูล แต่ผู้เข้าร่วมไม่สามารถทำได้เพราะจะต้องยินยอมให้ทำตามขั้นตอนการผ่าตัด
• แม้ว่าคุณจะมีระบบปิดตาสองชั้นอยู่แล้ว ก็อาจพังได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังศึกษายาที่มีผลข้างเคียงที่อันตราย คุณอาจต้องรู้ว่าผู้เข้าร่วมคนไหนกำลังใช้ยานั้นอยู่ เพื่อที่คุณจะได้ติดตามหรือเตือนพวกเขาถึงผลข้างเคียง

วิธีที่ 2 จาก 3: ลดอคติในการเลือกในการศึกษาแบบควบคุมกรณีศึกษา

ขั้นตอนที่ 1 รวบรวมข้อมูลประชากรพื้นฐานจากผู้เข้าร่วมที่มีศักยภาพ

ในการศึกษาแบบควบคุมเฉพาะกรณี คุณมีคนที่เป็นโรคหรืออาการ (กรณีของคุณ) และคนที่ไม่ได้ (การควบคุมของคุณ) แม้จะต้องเผชิญกับสิ่งเดียวกันก็ตาม การเลือกผู้เข้าร่วมจากทั้งสองกลุ่มที่มีภูมิหลังและข้อมูลชีวประวัติคล้ายกันจะช่วยขจัดปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังศึกษาความเป็นไปได้ของประชากรที่จะติดโรคหลังจากสัมผัสกับไวรัสที่เป็นสาเหตุของโรค คุณจะต้องการกลุ่มตัวอย่างที่อายุใกล้เคียงกัน สถานะทางเศรษฐกิจและสังคม และการเข้าถึงการรักษาพยาบาล การรักษาความคล้ายคลึงกันเหล่านี้จะช่วยลดความเป็นไปได้ที่ผลลัพธ์ของผู้เข้าร่วมบางคนจะได้รับผลกระทบจากสุขภาพหรือการรักษาพยาบาลของพวกเขา

ขั้นตอนที่ 2 เลือกการควบคุมโดยใช้กระบวนการเดียวกับกรณีของคุณ

ในการศึกษาแบบควบคุมกรณีศึกษา ให้ระบุกรณีของคุณก่อน จากนั้น ทำตามขั้นตอนเดียวกันหรือคล้ายกันเพื่อลงทะเบียนการควบคุมในการศึกษาของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีการวัดการสัมผัสที่ถูกต้องในประชากรที่คุณต้องการศึกษา

ตัวอย่างเช่น หากจำนวนผู้ป่วยของคุณมาจากผู้ป่วยที่ส่งต่อไปยังโรงพยาบาลแห่งใดแห่งหนึ่งเพื่อรับการรักษา คุณอาจขอการควบคุมจากผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพที่ทำการส่งต่อผู้ป่วยเหล่านั้น

ขั้นตอนที่ 3 หลีกเลี่ยงการเลือกการควบคุมจากประชากรในโรงพยาบาล

ไม่เป็นไรถ้ากรณีของคุณเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล อย่างไรก็ตาม หากการควบคุมของคุณต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลด้วย ความสัมพันธ์ระหว่างการสัมผัสและโรคจะลดลง

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังศึกษาเรื่องการสูบบุหรี่และโรคหัวใจเรื้อรัง การควบคุมตัวในโรงพยาบาลจะทำให้สมาคมอ่อนแอลงเนื่องจากการสูบบุหรี่เป็นปัจจัยที่นำไปสู่ปัญหาสุขภาพมากมายที่อาจส่งผลให้ต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล

ขั้นตอนที่ 4 จับคู่การควบคุมกับกรณีและปัญหาตามข้อมูลประชากรที่คล้ายคลึงกัน

รวมปัจจัยใดๆ ที่อาจส่งผลต่อผลการศึกษาของคุณเป็นเกณฑ์เมื่อคุณเลือกการควบคุมสำหรับการศึกษากรณีศึกษาที่มีการควบคุม ใช้ข้อมูลประชากรที่คุณได้รับจากกรณีของคุณเป็นโปรไฟล์สำหรับการควบคุมของคุณ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าร้านอาหารในพื้นที่มีส่วนทำให้เกิดการระบาดของไวรัส แต่คุณไม่รู้ว่าร้านไหน ประชากรในท้องถิ่นที่ติดเชื้อไวรัสคือกรณีของคุณ ในการระบุร้านอาหารที่รับผิดชอบ คุณสามารถลงทะเบียนผู้คนจากพื้นที่ซึ่งตรงกับกรณีของคุณในแง่ของพื้นที่ใกล้เคียง อายุ และเพศ แต่ไม่ได้ติดไวรัสเป็นตัวควบคุมของคุณ

ขั้นตอนที่ 5 ใช้ข้อมูลประชากรแทนการสรรหาผู้เข้าร่วมเป็นตัวควบคุม

ในการศึกษาแบบควบคุมเฉพาะกรณี ผู้ที่ไม่ได้มาด้วยโรคหรืออาการที่คุณกำลังศึกษามักจะไม่ค่อยเข้าร่วมในการศึกษาของคุณ อย่างไรก็ตาม หากคุณมีข้อมูลประชากรจากฐานข้อมูลระดับชาติ ระดับภูมิภาค หรือระดับท้องถิ่น โดยใช้ข้อมูลดังกล่าวเป็นตัวควบคุมในการแก้ปัญหานี้ นอกจากนี้ การใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลที่เข้าถึงได้แบบสาธารณะจะช่วยลดต้นทุนในการศึกษาของคุณ

เลือกชุดข้อมูลประชากรสำหรับการควบคุมของคุณที่ตรงกับประชากรของกรณีที่คุณกำลังศึกษา ตัวอย่างเช่น หากกรณีทั้งหมดของคุณอยู่ในรัฐแคลิฟอร์เนีย คุณอาจใช้ฐานข้อมูลของรัฐเพื่อรับข้อมูลประชากรของคุณ อย่างไรก็ตาม คุณไม่ต้องการใช้ฐานข้อมูลระดับประเทศ

เคล็ดลับ:

การรักษาพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ของคุณให้เล็กที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ยังช่วยให้คุณมีขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เล็กลง ซึ่งจะเพิ่มความถูกต้องของการศึกษาของคุณรวมทั้งลดต้นทุนด้วย

วิธีที่ 3 จาก 3: การปรับผลลัพธ์เพื่อพิจารณาอคติ

ขั้นตอนที่ 1 รวมตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับอคติการเลือกในการวิเคราะห์ของคุณ

มองหาตัวแปรที่อาจก่อให้เกิดอคติในการเลือกและบันทึกข้อมูลนั้นจากผู้เข้าร่วมแต่ละคน จากนั้นวิเคราะห์ผลลัพธ์ของคุณโดยพิจารณาจากตัวแปรนั้นโดยเฉพาะนอกเหนือจากการวิเคราะห์โดยรวมของคุณ

• ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังศึกษาความเชื่อมโยงระหว่างกาแฟกับไมเกรน คุณส่งแบบสำรวจทางไปรษณีย์ไปยังครัวเรือนในรัฐแคลิฟอร์เนีย อย่างไรก็ตาม คุณทราบดีว่าการศึกษาก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าผู้สูงอายุมักสนใจมีส่วนร่วมในการสำรวจทางไปรษณีย์มากกว่าคนที่อายุน้อยกว่า ดังนั้นจึงอาจทำให้การศึกษาของคุณมีอคติตามอายุ
• หากต้องการปรับความเอนเอียงในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างกาแฟกับไมเกรน คุณสามารถแยกข้อมูลเพื่อวัดการเชื่อมต่อในกลุ่มอายุต่างๆ แยกกัน (การแบ่งชั้น) วิธีนี้จะช่วยลดอคติในการเลือกที่เกิดจากการมีผู้สูงอายุในกลุ่มตัวอย่างมากเกินไป

ขั้นตอนที่ 2 ให้น้ำหนักคำตอบของผู้เข้าร่วมเพื่อแก้ไขตัวอย่างที่มีอคติ

หากผู้เข้าร่วมของคุณไม่ตรงกับข้อมูลประชากรของประชากรเป้าหมายของคุณ ให้ผลลัพธ์จากกลุ่มที่มีบทบาทต่ำกว่านั้นมีค่ามากกว่าผลลัพธ์จากอีกกลุ่มหนึ่ง สิ่งนี้จะปรับกลุ่มตัวอย่างของคุณเพื่อให้คุณสามารถนำผลลัพธ์ของคุณไปใช้กับประชากรทั้งหมดได้

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังศึกษาผลกระทบของการนอนหลับต่อผลการเรียนของนักศึกษาวิทยาลัย ประชากรนักเรียนในโรงเรียนที่คุณกำลังศึกษาคือผู้ชาย 40% และผู้หญิง 60% อย่างไรก็ตาม กลุ่มตัวอย่างของคุณเป็นผู้ชายเพียง 20% ในการชั่งน้ำหนักคำตอบของผู้ชาย ให้แบ่งเปอร์เซ็นต์ประชากรด้วยเปอร์เซ็นต์ตัวอย่างของคุณ (40% หารด้วย 20%) ผลลัพธ์คือ 2 ดังนั้นการตอบสนองของผู้ชายแต่ละคนจึงนับเป็นสองเท่า

คำเตือน:

หากกลุ่มตัวอย่างของคุณแตกต่างจากประชากรที่คุณพยายามศึกษามากเกินไป ผลลัพธ์ของคุณอาจไม่ถูกต้องสำหรับประชากรโดยรวม แม้ว่าจะมีการถ่วงน้ำหนัก เนื่องจากคุณมีตัวแทนในกลุ่มตัวอย่างน้อยเกินไป

ขั้นตอนที่ 3 อภิปรายถึงศักยภาพในการเลือกอคติในรายงานของคุณ

หากไม่มีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับผลลัพธ์ของคุณเพื่อลดความลำเอียงในการเลือกให้เพียงพอ เพียงแค่ยอมรับว่ามีความลำเอียงในการเลือก พูดถึงวิธีใดๆ ที่คุณพยายามแก้ไขสำหรับอคติหรืออธิบายว่าเหตุใดการแก้ไขสำหรับอคติจึงไม่สามารถทำได้ตามสถานการณ์ของการศึกษา

• ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณต้องการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างการทำงานกะกลางคืนกับการมีปัญหาสุขภาพโดยเปรียบเทียบคนที่ทำงานในโรงงานเดียวกันที่ทำงานแบบเดียวกัน ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือบางคนทำงานระหว่างวันและบางคนทำงานที่ กลางคืน. อย่างไรก็ตาม มีความเป็นไปได้ที่จะมีความแตกต่างอื่นๆ มากมายระหว่างกลุ่มเหล่านี้ซึ่งคุณไม่สามารถอธิบายได้ เช่น สถานะทางเศรษฐกิจและสังคมหรือการเข้าถึงบริการสุขภาพ
• ในรายงานการศึกษาของคุณ ยอมรับว่ามีความแตกต่างอื่นๆ มากมายที่การศึกษาของคุณไม่ได้คำนึงถึง คุณยังอาจกล่าวถึงความแตกต่างบางประการและรวมถึงการอ้างอิงถึงการศึกษาอื่นๆ ที่ได้วิเคราะห์ตัวแปรเหล่านั้นในเชิงลึก

เคล็ดลับ