¿Cuál es la diferencia entre el sesgo de selección y el sesgo de colección?

Answer 1

Cualquier sesgo causado por el proceso de selección de su muestra es un ‘sesgo de selección’. Esto puede ocurrir de muchas maneras diferentes; es sorprendentemente difícil seleccionar una muestra representativa, por lo que no hay una solución única para esto.

El muestreo excesivo (en mi experiencia) generalmente se realiza para equilibrar los conjuntos de datos de modo que se puedan obtener estimaciones más precisas en grupos poco comunes. Por ejemplo, muchas encuestas sobre muestrean a minorías étnicas, de lo contrario habría muy pocas personas de minorías para dar estimaciones significativas. El exceso de muestreo en este caso introduce un sesgo de selección con el que tiene que lidiar en el análisis.

No sobreexploraría para tratar de corregir un sesgo, sino que ponderaría mis observaciones.

Nunca he escuchado de ‘sesgo de recolección’ antes, y buscar en internet no me da ninguna definición. Entonces, creo que este es un término que no se usa ampliamente, ¿quizás se refiera a un tipo específico de sesgo de selección relacionado con la recopilación de datos, oa un sesgo causado por otro aspecto del proceso de recolección de datos?

Answer 2

Puede tratar el sesgo de selección de acuerdo con sus fuentes de datos y la organización de los datos. Significa cualquier información formateada en conjuntos de datos, flujos de información en computadoras, boca a boca, sus relaciones con las personas, la política de su compañía, tanto pública como privada, su educación y capacitación, y su designación oficial para el gobierno federal. Todos estos factores influyen en la información, o lo guían a cómo orientarse dentro de un contexto. Por lo general, fijas tu contexto a uno manejable, como un equipo en el trabajo, un maestro y un padre en la escuela, o un cliente y gerente de negocios en algún lugar.

Si tiene un estudio formal, recurre a su experiencia y conocimientos adquiridos, así como a la educación y la capacitación formal. Influyen en cómo abordas la recopilación de datos para tu estudio. Un estudio puede ir al menos una de dos maneras. Recopila datos sin supervisión, no tiene un objetivo directo en mente, pero ya ha corregido sus fuentes de datos. No organiza los datos ni los evalúa hasta que haya alcanzado la información suficiente. Esto significa que su carga de información de retención ha alcanzado su capacidad, y luego necesita racionalizarla. Otra forma significa que tienes una agenda y una meta delineadas. Usted declara su hipótesis, su recopilación de datos, el análisis propuesto y los medios para la evaluación. Luego, su recopilación de datos se integra en un plan más amplio, lo que significa que ha supervisado su estudio y una conclusión final.

La diferencia entre al menos estos dos métodos de recolección de datos tiene peso. El primero hace algunas suposiciones sobre el objetivo o la actividad dirigida, y forma una organización de información después del hecho. Este último identifica una meta, organiza un estudio y recopila datos con el propósito de afirmar o desanimar las hipótesis.

Para evitar sesgos, necesitas una posición neutral. Esto significa que su documento, informe o enfoque no se posiciona por razones de interés ético, político o especial. Aplica palabras neutrales, estilo no argumentativo, y solo proporciona análisis y conclusiones inferidas. El propósito de dicho trabajo proporciona un informe, un monitor o una conclusión parcialmente lógica.