อคติที่เกิดจากการเลือกตัวอย่าง

Question: ความเอนเอียงในการตีพิมพ์ส่วนใหญ่จะเกิดกับสำนักพิมพ์ที่มีขนาดเล็กใช่หรือไม่?


อคติที่เกิดจากการเลือกตัวอย่าง[1] 
หรือ ความเอนเอียงโดยการคัดเลือก[2]
(English: Selection bias)
คือความผิดพลาดทางสถิติ เนื่องมาจากวิธีการเลือกตัวอย่างหรือกลุ่มตัวอย่างในงานศึกษาทางวิทยาศาสตร์ 
ที่โดยเฉพาะหมายถึงการคัดเลือกบุคคล กลุ่ม หรือข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์ โดยที่ไม่มีการสุ่ม (randomization) ที่สมควร และดังนั้นจึงทำให้ตัวอย่างที่ชัก ไม่สามารถเป็นตัวแทนประชากรที่ต้องการจะวิเคราะห์[3]
ตัวอย่างเช่น[4]
การสำรวจที่ได้ข้อมูลจากอาสาสมัคร หรือบุคคลเฉพาะสถานที่ ที่ใดที่หนึ่ง ในช่วงเวลาช่วงใดช่วงหนึ่ง
งานศึกษาในคนไข้โรงพยาบาลที่อยู่ใต้การดูแลของหมอ โดยไม่ได้รวมบุคคลที่เสียชีวิตเพราะมีอาการรุนแรงจากโรคก่อนที่จะเข้าโรงพยาบาล ไม่ได้รวมคนที่ยังไม่ป่วยพอที่จะเข้าโรงพยาบาล และไม่ได้รวมคนที่อาจจะมีปัญหาเกี่ยวกับค่าใช้จ่าย การเดินทาง หรือปัญหาอื่น ๆ
เป็นปรากฏการณ์ที่บางครั้งเรียกว่า selection effect (ปรากฏการณ์การคัดเลือก)
และหากไม่พิจารณาผลของความเอนเอียงจากการคัดเลือก จะทำให้การสรุปผลจากตัวอย่างงานวิจัยนั้นผิดพลาด
ประเภท
ความเอนเอียงนี้มีหลายประเภท รวมทั้งหัวข้อย่อยต่าง ๆ ดังต่อไปนี้
ความเอนเอียงโดยการสุ่มตัวอย่าง
ความเอนเอียงโดยการสุ่มตัวอย่าง[5]
(English: Sampling bias)
เป็นความผิดพลาดอย่างเป็นระบบเนื่องจากการชักตัวอย่างที่ไม่ได้สุ่มจากกลุ่มประชากร[6]
ทำให้ชักบุคคลแต่ละพวกโดยโอกาสที่ไม่เท่ากัน
มีผลเป็นตัวอย่างที่ไม่สมดุล (biased sample)
ซึ่งมีนิยามว่า เป็นการชักตัวอย่างทางสถิติจากกลุ่มประชากร (หรือองค์อย่างอื่นที่ไม่เกี่ยวกับมนุษย์) ที่ไม่สมดุล ที่ไม่สามารถเป็นตัวแทนของกลุ่มประชากรได้[7]
ความเอนเอียงนี้ มักจะจำแนกว่าเป็นแบบย่อยของความเอนเอียงโดยการคัดเลือก[8]
และบางครั้งจะเรียกอย่างเฉพาะเจาะจงว่า sample selection bias[9][10][11] 
แต่บางครั้งก็จัดเป็นความเอนเอียงต่างหากเช่นกัน[12]
ตัวอย่างของความเอนเอียงโดยการสุ่มตัวอย่างก็คือ การที่ผู้ร่วมการทดลองจัดตัวเองเข้ากลุ่ม (เช่นเป็นอาสาสมัคร) การคัดเลือกผู้เข้าร่วมการทดลอง (pre-screening) การตัดข้อมูลผู้ป่วยหรือการตรวจสอบที่ไม่เสร็จบริบูรณ์ และการตัดข้อมูลผู้ป่วยที่ย้ายออกจากพื้นที่การศึกษา (migration bias)
โดยหยุดการทดลองที่ยังไม่เสร็จ
หยุดการทดลองที่ยังทำไม่สมบูรณ์ ในขณะที่ผลกำลังสนับสนุนสมมุติฐานที่ต้องการ
หยุดการทดลองเพราะได้ค่าที่สุดโต่ง (บ่อยครั้งเพราะเหตุผลทางจริยธรรม) แต่ค่าสุดโต่งอาจจะมาจากตัวแปรที่มีค่าความแปรปรวนระดับสูงสุด แม้ว่า ตัวแปรที่เหลือจะมีค่าใกล้ ๆ กับค่าเฉลี่ย
โดยปัจจัยที่ได้รับ
Susceptibility bias
Clinical susceptibility bias คือเมื่อโรคชนิดหนึ่งเพิ่มโอกาสให้เกิดโรคชนิดที่สอง การรักษาโรคแรก (ปัจจัยที่ได้รับ) จึงปรากฏผิดพลาดเหมือนกับเพิ่มโอกาสให้โรคที่สอง ยกตัวอย่างเช่นการหมดระดูเพิ่มโอกาสให้เกิดโรคมะเร็งเยื่อบุมดลูก ดังนั้น จึงโทษฮอร์โมนเอสโทรเจนที่ให้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการหมดระดู ว่าเป็นเหตุให้เกิดมะเร็ง[13]
Protopathic bias คือ เมื่อการรักษาอาการแรกที่เกิดขึ้นของโรคหรือของผลที่เป็นประเด็นศึกษา (ปัจจัยที่ได้รับ) ดูเหมือนจะเป็นเหตุให้เกิดผล เป็นความเอนเอียงที่อาจจะมีได้เมื่อช่วงระยะเวลาระหว่างการเกิดอาการแรกและการเริ่มการรักษา กับการวินิจฉัยว่ามีผลที่เป็นประเด็นเกิดขึ้นแล้ว ห่างกัน[13] ซึ่งสามารถบริหารได้ด้วยวิธี lagging ซึ่งก็คือ การไม่ถือเอาปัจจัยที่ได้รับ (เช่นการรักษา) ถ้าเกิดก่อนการวินิจฉัยเป็นช่วงระยะเวลาหนึ่ง[14]
Indication bias คือความเอนเอียงที่เกิดขึ้น เมื่อมีตัวชี้อย่างหนึ่งที่สัมพันธ์ทั้งกับการเริ่มให้การรักษา (หรือการได้ปัจจัย) และกับผลเช่นโรคที่เกิดขึ้น[15] ยกตัวอย่างเช่น การเริ่มรักษาบุคคลที่มีโอกาสเสี่ยงสูงที่จะเกิดโรค อาจทำให้คนที่ได้รับการรักษามีอัตราสูงกว่าในการเกิดโรค ทำให้ปรากฏอย่างผิด ๆ ว่า การรักษาโรคที่ให้ เป็นเหตุของโรค[16]
โดยข้อมูล
การแบ่งข้อมูลเป็นส่วน ๆ โดยรู้ว่าในแต่ละส่วนมีข้อมูลอะไร แล้ววิเคราะห์ข้อมูล โดยวิธีที่ออกแบบให้ใช้กับข้อมูลที่ไม่รู้ว่าส่วนต่าง ๆ มีข้อมูลอะไร
การคัดทิ้งข้อมูล "เสีย" ตามอำเภอใจ โดยไม่ใช้กฎเกณฑ์ที่ได้ตั้งไว้หรือที่เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป
การคัดทิ้งข้อมูลแบบ "outliers" คือที่ต่างจากค่าอื่น ๆ จนกระทั่งสงสัยว่าเป็นความผิดพลาดทางสถิติ แต่ไม่ได้คำนึงถึงข้อมูลสำคัญที่อาจจะได้จากค่าเช่นนั้น[17]
โดยวิธีการศึกษา
เลือกงานศึกษาอย่างไม่สมควร ที่จะใช้เป็นข้อมูลของงานวิเคราะห์อภิมาน (meta-analysis)
ทำการทดลองซ้ำ ๆ จนกว่าจะได้ผลที่ต้องการ โดยเรียกการทดลองที่ทำก่อน ๆ ว่าเป็น "การทดสอบเทียบมาตรฐาน" "ความคลาดเคลื่อนของเครื่องมือวัด" หรือ "การสำรวจเบื้องต้น"
แสดงผลที่มีนัยสำคัญจากงานที่ทดสอบสมมุติฐานเป็นจำนวนมากกับข้อมูลเดียวกัน (data dredging) ซึ่งมีโอกาสแสดงนัยสำคัญที่เป็นเรื่องบังเอิญ จริง ๆ แล้วเป็นความผิดพลาดที่เหมือนกับข้อที่แล้ว แต่ว่า พิจารณาว่า เป็นการทุจริตน้อยกว่า
โดยการลดจำนวนคน
Attrition bias (ความเอนเอียงโดยลดจำนวนคน) เป็นความเอนเอียงโดยการคัดเลือกเพราะเหตุผู้ร่วมการทดลองลดจำนวนลง[18] 
ซึ่งเกิดจากการคัดออกซึ่งผู้ร่วมการทดลอง หรือค่าการทดสอบ ที่ไม่สามารถทำให้ถึงที่สุดได้
ซึ่งอาจจะเกิดจากการถอนตัว การไม่ส่งตอบข้อมูล หรือไม่ทำตามกฎเกณฑ์ 
เป็นการกระทำที่สร้างความเอนเอียงต่อผล 
เมื่อมีความไม่สมดุลเกี่ยวกับปัจจัยที่ได้รับ และ/หรือผลที่เกิดขึ้น
ยกตัวอย่างเช่น ในงานศึกษาโปรแกรมควบคุมอาหาร นักวิจัยอาจจะทิ้งข้อมูลของทุก ๆ คนที่ถอนตัวจากการทดลอง แต่ว่า คนโดยมากอาจจะถอนตัวเพราะโปรแกรมไม่ได้ผล
ดังนั้น การสูญเสียผู้ร่วมการทดลองทั้งในกลุ่มทดลองและในกลุ่มเปรียบเทียบ อาจจะเปลี่ยนลักษณะต่าง ๆ ของกลุ่มทั้งสอง และเปลี่ยนผลที่เกิดขึ้น ไม่ว่าปัจจัยทางสุขภาพอะไร (เช่นการควบคุมอาหาร) จะเป็นประเด็นการศึกษา[18]
โดยการคัดเลือกของผู้สังเกตการณ์
ข้อมูลไม่ได้เกิดการเลือกสรร โดยเหตุแบบการทดลองและการวัดค่าต่าง ๆ เท่านั้น แต่อาจจะเกิดเพราะมีผู้สังเกตการณ์
ความเอนเอียงโดยการคัดเลือกของผู้สังเกตการณ์ (observer bias) จะเกิดขึ้น ในสถานการณ์ที่การมีผู้สังเกตการณ์ หรือแม้แต่การมีการทดลอง มีสหสัมพันธ์กับข้อมูลที่ได้[19]
ยกตัวอย่างเช่น ประวัติการมีวัตถุอวกาศต่าง ๆ มากระทบโลกจะมีความเอนเอียงที่เกิดจากมีผู้สังเกตการณ์ คือ ถ้ามีวัตถุขนาดใหญ่มากระทบโลก ก็จะทำให้เกิดการสูญพันธุ์หมู่ สร้างความเสียหายกับระบบนิเวศ ขัดขวางวิวัฒนาการของผู้สังเกตการณ์ เป็นระยะเวลายาวนาน ดังนั้น จึงจะไม่มีใครที่จะสังเกตพบหลักฐานของวัตถุอวกาศขนาดใหญ่มากระทบโลกที่เกิดขึ้นเมื่อไม่นานมานี้ (ไม่เช่นนั้นแล้วคนสังเกตก็จะไม่มี)
ดังนั้น อาจจะมีความเอนเอียงในประวัติการกระทบโลกของวัตถุอวกาศ[20] 
มหันตภัยทางดาราศาสตร์ ที่มีผลกระทบทั้งโลกแบบอื่น ๆ (นอกจากวัตถุอวกาศมากกระทบโลก) ก็อาจจะมีการประเมินโอกาสต่ำไปเช่นเดียวกัน[21]
การป้องกัน
โดยทั่ว ๆ ไปแล้ว ความเอนเอียงโดยการคัดเลือกไม่สามารถแก้ได้โดยวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติเพียงอย่างเดียว 
แม้ว่า วิธี Heckman correction อาจใช้ได้ในบางกรณี
การประเมินระดับความเอนเอียงแบบอรูปนัย อาจทำได้โดยตรวจสอบสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรภายนอก (exogenous หรือ background) กับตัวชี้บอกการรักษา (treatment indicator)
แต่ปัญหาก็คือสหสัมพันธ์ระหว่างเหตุกำหนดผลที่ไม่รู้ กับตัวกำหนดการคัดเลือกตัวอย่างที่ไม่รู้ที่นำไปสู่การประเมินผลที่เอนเอียง 
จะไม่สามารถประเมินได้โดยตรงจากตัวชี้บอกการรักษาที่สังเกตได้[22]
ความเอนเอียงที่สัมพันธ์กัน
ความเอนเอียงนี้สัมพันธ์กับ
ความเอนเอียงในการตีพิมพ์ (publication bias) ซึ่งเป็นรูปแบบของความเอนเอียงโดยการรายงาน (reporting bias) เป็นความบิดเบือนต่อความรู้ในชุมชนหรือในงานวิเคราะห์อภิมาน ที่เกิดจาการไม่ตีพิมพ์ผลที่ไม่น่าสนใจ (โดยปกติคือผลลบหรือผลว่าง) หรือผลที่ไม่เป็นไปตามความคาดหวังของผู้ทำการทดลอง ของผู้ให้เงินทุนสนับสนุน หรือของชุมชนโดยทั่วไป
ความเอนเอียงเพื่อยืนยัน (confirmation bias) เป็นความบิดเบือนที่เกิดขึ้นจากการทดลองที่มุ่งจะสืบหาหลักฐานที่ยืนยันสมมุติฐาน แทนที่จะพยายามพิสูจน์ความเท็จของสมมุติฐาน
exclusion bias (ความเอนเอียงโดยการยกเว้น) เป็นความบิดเบือนที่เกิดขึ้น เนื่องจากใช้กฎเกณฑ์ที่ต่างกัน ในการตรวจรับผู้ร่วมการทดลองเข้าในกลุ่มทดลองหรือในกลุ่มควบคุม
ดูเพิ่ม
เหตุผลวิบัติโดยหลักฐานไม่สมบูรณ์
ความเอนเอียงทางประชาน
ความเอนเอียงโดยการรายงาน
ความเอนเอียงในการตีพิมพ์
เชิงอรรถและอ้างอิง

หมวดหมู่:Sampling (statistics)
หมวดหมู่:การสุ่ม
หมวดหมู่:วิธีวิทยาทางสังคมศาสตร์
หมวดหมู่:การอนุมานเหตุ
หมวดหมู่:คำศัพท์วิทยาศาสตร์