المحتوى
Bias هو الخطأ في التقديرات بسبب الأخطاء المنهجية التي تؤدي إلى نتائج مرتفعة أو منخفضة باستمرار مقارنة بالقيم الفعلية. التحيز الفردي لتقدير معروف بالتحيز هو الفرق بين القيم المقدرة والقيم الفعلية. إذا كان من غير المعروف أن التقدير متحيز ، فقد يكون الاختلاف أيضًا بسبب خطأ عشوائي أو عدم دقة أخرى. على عكس التحيز ، الذي يعمل دائمًا في اتجاه واحد ، يمكن أن تكون هذه الأخطاء إيجابية أو سلبية.
لحساب انحراف الطريقة المستخدمة في العديد من التقديرات ، ابحث عن الأخطاء بطرح كل تقدير من القيمة الفعلية أو الملاحظة. أضف كل الأخطاء وتقسيمها على عدد التقديرات للحصول على التحيز. إذا زادت الأخطاء عن الصفر ، كانت التقديرات غير منحازة ، وتقدم الطريقة نتائج غير متحيزة. إذا كانت التقديرات متحيزة ، فقد يكون من الممكن العثور على مصدر التحيز وإزالتها لتحسين الطريقة.
TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم يقرأ)
احسب الانحياز من خلال إيجاد الفرق بين التقدير والقيمة الفعلية. للعثور على تحيز إحدى الطرق ، قم بإجراء العديد من التقديرات ، وقم بإضافة الأخطاء في كل تقدير مقارنة بالقيمة الحقيقية. القسمة على عدد التقديرات تعطي تحيزًا للطريقة. في الإحصاءات ، قد يكون هناك العديد من التقديرات لإيجاد قيمة واحدة. الانحياز هو الفرق بين متوسط هذه التقديرات والقيمة الفعلية.
كيف يعمل التحيز
عندما تكون التقديرات منحازة فإنها تكون على خطأ دائم في اتجاه واحد بسبب أخطاء في النظام المستخدم للتقديرات. على سبيل المثال ، قد تنبأ التنبؤات الجوية باستمرار بارتفاع درجات الحرارة عن درجات الحرارة المرصودة بالفعل. التوقعات منحازة ، وفي مكان ما في النظام يوجد خطأ يعطي تقديرًا مرتفعًا للغاية. إذا كانت طريقة التنبؤ غير منحازة ، فقد تستمر في التنبؤ بدرجات حرارة غير صحيحة ، ولكن درجات الحرارة غير الصحيحة ستكون في بعض الأحيان أعلى وأحيانًا أقل من درجات الحرارة المرصودة.
يعمل التحيز الإحصائي بنفس الطريقة ولكن عادة ما يعتمد على عدد كبير من التقديرات أو الدراسات الاستقصائية أو التوقعات. يمكن تمثيل هذه النتائج بشكل بياني في منحنى التوزيع والتحيز هو الفرق بين متوسط التوزيع والقيمة الفعلية. إذا كان هناك تحيز ، فسيكون هناك دائمًا فرق على الرغم من أن بعض التقديرات الفردية قد تقع على جانبي القيمة الفعلية.
التحيز في المسوحات
مثال على التحيز هي شركة استطلاع تدير استطلاعات الرأي أثناء الحملات الانتخابية ، لكن نتائج الاستطلاعات تبالغ في تقدير نتائج حزب سياسي واحد مقارنة بنتائج الانتخابات الفعلية. يمكن حساب التحيز لكل انتخابات عن طريق طرح النتيجة الفعلية من التنبؤ بالاستطلاع. يمكن حساب متوسط التحيز في طريقة الاقتراع المستخدمة من خلال إيجاد متوسط الأخطاء الفردية. إذا كان التحيز كبيرًا ومتسقًا ، يمكن لشركة الاقتراع محاولة معرفة سبب تحيز طريقة عملها.
يمكن أن يأتي التحيز من مصدرين رئيسيين. إما أن يكون اختيار المشاركين في الاستطلاع متحيزًا ، أو يكون التحيز ناتجًا عن تفسير المعلومات الواردة من المشاركين. على سبيل المثال ، استطلاعات الرأي عبر الإنترنت متحيزة بطبيعتها لأن المشاركين في الاستطلاع الذين يملئون نماذج الإنترنت لا يمثلون جميع السكان. هذا هو اختيار التحيز.
تدرك شركات الاقتراع تحيز الاختيار هذا وتعوضه عن طريق ضبط الأرقام. إذا كانت النتائج لا تزال متحيزة ، فهي تحيز للمعلومات لأن الشركات لم تفسر المعلومات بشكل صحيح. في كل هذه الحالات ، يُظهر حساب التحيز إلى أي مدى تكون القيم المقدرة مفيدة ومتى تحتاج الأساليب إلى التعديل.