Зміст
Зміщення - це помилка в оцінках через систематичні помилки, які призводять до стабільно високих або низьких результатів порівняно з фактичними значеннями. Індивідуальне зміщення оцінки, яка, як відомо, є упередженою - це різниця між оцінними та фактичними значеннями. Якщо оцінка, як відомо, не є упередженою, різниця також може бути обумовлена випадковою помилкою або іншими неточностями. На відміну від упередженості, яка завжди діє в одному напрямку, ці помилки можуть бути позитивними чи негативними.
Для обчислення зміщення методу, використовуваного для багатьох оцінок, знайдіть помилки, віднімаючи кожну оцінку від фактичного або спостережуваного значення. Складіть всі помилки та розділіть на кількість оцінок, щоб отримати зміщення. Якщо помилки дорівнюють нулю, оцінки були неупередженими, а метод дає неупереджені результати. Якщо оцінки упереджені, можливо, вдасться знайти джерело зміщення та усунути його для вдосконалення методу.
TL; DR (Занадто довго; Не читав)
Обчисліть ухил, знайшовши різницю між оцінкою та фактичною величиною. Щоб знайти зміщення методу, виконайте багато оцінок та додайте помилки в кожній оцінці порівняно з реальним значенням. Поділ на кількість оцінок дає упередженість методу. У статистиці може бути багато оцінок, щоб знайти єдине значення. Зміщення - це різниця між середнім значенням цих оцінок та фактичним значенням.
Як працює зміщення
Коли оцінки є упередженими, вони постійно помиляються в одному напрямку через помилки в системі, що використовується для оцінок. Наприклад, прогноз погоди може послідовно прогнозувати температури, що перевищують фактично спостережувані. Прогноз упереджений, і десь у системі є помилка, яка дає занадто високу оцінку. Якщо метод прогнозування є неупередженим, він все ще може передбачити температури, які є невірними, але неправильні температури іноді будуть вищими, а іноді нижчими, ніж спостережувані температури.
Статистичне зміщення працює аналогічно, але зазвичай ґрунтується на великій кількості оцінок, опитувань чи прогнозів. Ці результати можна графічно представити на кривій розподілу, і зміщення є різницею між середнім значенням розподілу та фактичним значенням. Якщо є упередженість, завжди буде різниця, хоча деякі окремі оцінки можуть впасти з будь-якої сторони від фактичного значення.
Упередження в опитуваннях
Прикладом упередженості є опитувальна компанія, яка проводить опитування під час виборчих кампаній, але результати їх голосування постійно завищують результати для однієї політичної партії порівняно з фактичними результатами виборів. Упередження можна обчислити для кожного вибору шляхом віднімання реального результату від прогнозування опитування. Середня ухил використовуваного методу опитування може бути обчислена, знайшовши середнє значення окремих помилок. Якщо ухил великий і послідовний, опитувальна компанія може спробувати з'ясувати, чому їх метод є необ'єктивним.
Упередження можуть виходити з двох основних джерел. Або відбір учасників для опитування є необ’єктивним, або упередженість є результатом інтерпретації інформації, отриманої від учасників. Наприклад, опитування в Інтернеті за своєю суттю упереджене, оскільки учасники опитування, які заповнюють Інтернет-форми, не є репрезентативними для всього населення. Це ухил відбору.
Компанії, що займаються опитуванням, усвідомлюють цей ухил відбору та компенсують їх шляхом коригування кількості. Якщо результати все ще є необ'єктивними, це інформаційний ухил, оскільки компанії неправильно інтерпретували інформацію. У всіх цих випадках розрахунок зміщення показує, наскільки корисні оціночні значення та коли методи потребують коригування.