統計的バイアス

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用語解説

統計的バイアスは、標本抽出、測定、データ処理、推定方法などにより、推定値が真の母数から一方向へ系統的にずれる性質です。推定量の期待値真値\text{期待値}-\text{真値}で表すことがあります。

■ 試験で押さえるポイント

  • 対象を正しく含まない選択バイアス、回答者だけが異なる無回答バイアス、測定器・質問による測定バイアス、生存例だけを見る生存者バイアスがあります。

  • 無作為な誤差と違い、同じ誤った方法で標本数を増やすと狭い信頼区間で誤った値を推定する危険があります。

  • 標本抽出枠の改善、無作為化、回答率分析、測定器校正、対照群、欠損機構の検討、重み付けなど原因に応じて対処します。

  • 人の判断傾向である認知バイアスと関連する場合はありますが、統計的バイアスはデータ・推定結果の系統誤差を指します。

■ 選択肢での判断ポイント

推定値の系統的なずれであり、単発の偶然誤差ではありません。標本数を増やすだけでは直らない点が重要です。

例: ネット利用率をWebアンケートだけで調べると、非利用者が抽出枠から外れ、利用率を過大推定します。1万人回答してもこの選択バイアスは残ります。

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