선택 편향

선택 편향() 또는 선택적 보고()는 표본을 사전 또는 사후 선택함에 따라 통계 분석을 왜곡하는 오류다. 일반적으로 이것은 통계적 유의성의 척도를 실제보다 더 크게 나타나도록 만든다. 그러나 그것은 완전히 허구적인 결과를 낼 수도 있다. 선택 편향은 자료를 직접 조작하는 과학적 사기의 결과이기도 하지만, 대체로 무의식적인 조작이나 관찰 도구의 편향에 따른 것이다. 예컨대 천문학적 관찰에서 파란 은하가 빨간 은하보다 더 잘 발견되는데, 대부분의 관찰 도구가 파란색에 더 민감하기 때문이다.

예 
선택 편향의 예로 다음과 같은 것들이 있다.

공간 
 계열의 극단점을 고른다. 예를 들어, 주장하는 경향을 강조하려고 비정상적으로 낮은 값을 보인 시점에서 시작해서 높은 시점에서 끝낼 수 있다.
 원하는 결론을 지지하는 결과가 나왔을 때 시행을 일찍 끝내버리는 경우
 한 시행이 극단 값에서 일찍 끝날 수 있다. 모든 변수가 비슷한 평균을 가지더라도 극단 값은 분산이 큰 변수에 의해 나타날 수 있다. 따라서 분산이 큰 변수의 평균은 과추정된다.
 자료를 부분들의 내용에 대한 지식을 가지고 나눈 다음, 무선적으로 나눈 경우에 맞춰 설계된 테스트로 분석할 경우

자료 
 이미 보편적으로 확립된 기준이 아니라 임의적 기준으로 '나쁜' 자료를 걸러낼 때

실험참여자 
 실험참여자를 미리 걸러내거나 특정한 집단에서 자원자를 뽑는 경우. 예) 담배가 몸매에 나쁜 영향을 미치지 않는다는 걸 증명하기 위해 헬스클럽에서 자원자를 뽑는 데 흡연자는 고급 에어로빅반에서 뽑고 비흡연자는 체중감량과정에서 뽑는 경우.
 실험을 끝까지 하지 못한 참여자의 자료를 빼는 경우. 예컨대 체중감량 프로그램에서 연구자는 중도 포기한 참여자의 자료를 제외할 수 있다. 그러나 중도 포기한 참여자의 대부분은 체중감량 프로그램이 효과가 없는 사람들이다.

연구 
 메타 분석에 포함시킬 연구를 선택하는 경우
 반복 실험을 수행하고 마음에 드는 결과만 보고하는 경우(아마도 다른 실험 자료에는 "조정 실험", "도구 오류" 또는 "사전 조사" 따위로 딱지를 다시 붙일 것이다.)