Bias pemilihan sampel adalah bias yang dihasilkan dari kegagalan untuk memastikan pengacakan sampel populasi yang tepat Konsep Statistik Dasar untuk Keuangan Pemahaman yang kuat tentang statistik sangat penting dalam membantu kita lebih memahami keuangan. Selain itu, konsep statistik dapat membantu memonitor investor. Kelemahan proses pemilihan sampel mengarah pada situasi di mana beberapa kelompok atau individu dalam populasi cenderung tidak disertakan dalam sampel.
Adanya bias pemilihan sampel dapat mendistorsi analisis statistik. Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses pengumpulan dan evaluasi data yang dapat diukur dan diverifikasi seperti pendapatan, pangsa pasar, dan upah untuk memahami perilaku dan kinerja bisnis. Di era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan yang disukai untuk membuat keputusan berdasarkan informasi. sampel dan mempengaruhi signifikansi statistik dari uji statistik yang dipilih. Selain itu, parameter statistik mungkin dilebih-lebihkan atau diremehkan dan tidak mewakili seluruh populasi.
Meskipun bias penyintas umumnya dianggap terpisah, ini adalah jenis khusus dari bias pemilihan sampel.
Jenis Bias Pemilihan Sampel
Bias pemilihan sampel dapat mengambil bentuk yang berbeda. Jenis bias pemilihan sampel yang paling umum meliputi:
1. Pemilihan diri sendiri
Seleksi diri terjadi ketika peserta studi melakukan kontrol atas keputusan untuk berpartisipasi dalam studi sampai batas tertentu. Karena partisipan dapat memutuskan apakah akan berpartisipasi dalam penelitian atau tidak, sampel yang dipilih tidak mewakili seluruh populasi.
2, Seleksi dari area tertentu
Partisipan penelitian dipilih dari daerah tertentu saja sedangkan daerah lain tidak terwakili dalam sampel.
3. Pengecualian
Beberapa kelompok dalam populasi dikeluarkan dari penelitian.
4. Bias bertahan hidup
Bias bertahan hidup terjadi ketika sampel terkonsentrasi pada subjek yang lolos proses seleksi dan mengabaikan subjek yang tidak lolos proses seleksi. Bias penyintas menghasilkan temuan yang terlalu optimis dari penelitian ini.
5. Pra-penyaringan peserta
Peserta penelitian direkrut hanya dari kelompok tertentu. Dengan demikian, sampel tidak akan mewakili seluruh populasi penelitian.
Bagaimana Mengatasi Bias?
Karena bias pemilihan sampel dapat secara signifikan mendistorsi hasil penelitian dan menyebabkan kesimpulan yang keliru, seorang peneliti harus tahu bagaimana menangani jenis bias ini.
Metode yang paling jelas adalah pembentukan proses pemilihan sampel secara acak. Dengan menganalisis populasi penelitian dan dengan mengidentifikasi subkelompok populasi, peneliti harus memastikan bahwa sampel yang dipilih mewakili populasi total sebanyak mungkin.
Namun, jika beberapa subkelompok populasi dalam sampel yang dipilih kurang terwakili sementara kelompok lain terwakili secara berlebihan, peneliti dapat menerapkan koreksi statistik. Kelompok yang salah terwakili dapat diberi bobot Rata-rata Tertimbang Rata-rata tertimbang adalah jenis rata-rata yang dihitung dengan mengalikan bobot (atau probabilitas) yang terkait dengan peristiwa atau hasil tertentu dengan bobotnya yang akan memperbaiki bias.
Bacaan Terkait
Finance adalah penyedia resmi Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® Certification. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari, yang dirancang untuk mengubah siapa pun menjadi analis keuangan kelas dunia.
Untuk terus mempelajari dan mengembangkan pengetahuan Anda tentang analisis keuangan, kami sangat merekomendasikan sumber daya Keuangan tambahan di bawah ini:
- Bias Penambangan Data Bias Penambangan Data Bias penambangan data mengacu pada asumsi pentingnya yang ditetapkan oleh pedagang untuk suatu kejadian di pasar yang sebenarnya merupakan hasil dari kebetulan atau tidak terduga
- Framing Bias Bias Framing Bias framing terjadi ketika orang membuat keputusan berdasarkan cara informasi disajikan, bukan hanya pada fakta itu sendiri. Fakta yang sama yang disajikan dalam dua cara berbeda dapat menyebabkan penilaian atau keputusan berbeda dari orang-orang.
- Pengujian Hipotesis Pengujian Hipotesis Pengujian Hipotesis adalah suatu metode inferensi statistik. Ini digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi benar. Pengujian hipotesis
- Aturan Total Probabilitas Aturan Total Probabilitas Aturan Total Probabilitas (juga dikenal sebagai hukum probabilitas total) adalah aturan fundamental dalam statistik yang berkaitan dengan kondisional dan marginal.
