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Statistica:Metodo scientifico – Metodi di ricerca – Disegno sperimentale – Corsi di statistica universitari – Test statistici – Teoria dei giochi – Teoria delle decisioni
In statistica, il bias di autoselezione si presenta in qualsiasi situazione in cui gli individui si selezionano in un gruppo, causando un campione distorto con un campionamento non probabilistico. È comunemente usato per descrivere situazioni in cui le caratteristiche delle persone che le inducono a selezionarsi nel gruppo creano condizioni anormali o indesiderabili nel gruppo.
Il bias di autoselezione è un problema importante nella ricerca in sociologia, psicologia, economia e molte altre scienze sociali. In questi campi, un sondaggio che soffre di tale bias è definito un sondaggio d’opinione autoselettivo o “SLOP”. Il termine è anche usato in criminologia per descrivere il processo attraverso il quale specifiche predisposizioni possono portare un delinquente a scegliere una carriera e uno stile di vita criminale.
Mentre gli effetti della distorsione da autoselezione sono strettamente legati a quelli della distorsione da selezione, il problema sorge per ragioni piuttosto diverse; così ci può essere un intento intenzionale da parte degli intervistati che porta alla distorsione da autoselezione, mentre altri tipi di distorsione da selezione possono sorgere più inavvertitamente, forse come risultato di errori da parte di coloro che progettano qualsiasi studio dato.
Contenuti
- 1 Spiegazione
- 2 Vedi anche
- 3 Riferimenti
- 4 Collegamenti esterni
Spiegazione
L’autoselezione rende difficile determinare la causalità. Per esempio, si potrebbe notare un punteggio significativamente più alto tra coloro che partecipano a un corso di preparazione al test, e attribuire al corso la differenza. Tuttavia, a causa dell’autoselezione, ci sono una serie di differenze tra le persone che hanno scelto di seguire il corso e quelle che hanno scelto di non farlo. Coloro che hanno scelto di seguire il corso potrebbero essere stati più laboriosi, studiosi e impegnati di quelli che non l’hanno fatto, e questa differenza di dedizione potrebbe aver influenzato i punteggi dei test tra i due gruppi. Se questo fosse il caso, allora non è significativo confrontare semplicemente le due serie di punteggi. A causa dell’autoselezione, ci sono stati altri fattori che hanno influenzato i punteggi oltre al corso stesso.
Il bias di autoselezione causa problemi per la ricerca su programmi o prodotti. In particolare, l’autoselezione rende difficile valutare i programmi, per determinare se il programma ha qualche effetto, e rende difficile fare ricerche di mercato.
Vedi anche
- Selection bias
- Sampling bias
- Accidental sampling
- Ziliak, S.T, McCloskey, D.N. (2008) Il culto della significatività statistica: How the Standard Error Costs Us Jobs, Justice, and Lives, University of Michigan Press. ISBN 0-472-05007-9
- Lenskyj, Helen Jefferson. Resistenza dell’industria olimpica: Sfidando il potere olimpico e la propaganda, pg 56. State University of New York Press, 2008. ISBN 978-0-7914-7479-2
- Jacobs, B., Hartog, J., Vijverberg, W. (2009) “Self-selection bias in estimated wage premiums for earnings risk”, Empirical Economics, 37 (2), 271-286.
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