ความเอนเอียงของผู้ทดลอง

ในวิทยาศาสตร์เชิงทดลอง ความเอนเอียงของผู้ทดลอง  (experimenter's bias) เป็นความเอนเอียงที่เป็นอัตวิสัยที่เกิดขึ้นโดยโน้มน้าวไปทางค่าผลที่คาดหวังโดยผู้ทำการทดลอง
ยกตัวอย่างเช่น  ความเอนเอียงที่เกิดขึ้นเมื่อนักวิทยาศาสตร์มีอิทธิพลโดยไม่รู้ตัวต่อผู้ร่วมการทดลองหรือสัตว์ทดลอง เช่นในกรณีของม้าคเลเวอร์แฮนส์
== ปรากฏการณ์ความคาดหมายของผู้สังเกตการณ์ ==
ผู้ทำการทดลองสามารถมีความเอนเอียงทางประชาน (cognitive bias) ในงานทดลองได้โดยรูปแบบต่าง ๆ
ซึ่งแบบหนึ่งก็คือความเอนเอียงที่เรียกว่า  ปรากฏการณ์ความคาดหมายของผู้สังเกตการณ์  (observer-expectancy effect)
ซึ่งผู้ทำการทดลองอาจสื่อความหวังความคาดหมายที่ละเอียดสุขุม  แม้จะไม่ตั้งใจ  จะโดยปาก  (เช่นน้ำเสียง)  หรือโดยอาการกิริยาก็ได้    เกี่ยวกับผลที่ต้องการในงานศึกษา  ให้กับผู้ร่วมการทดลองรับรู้
มีอิทธิพลให้ผู้ร่วมการทดลองเปลี่ยนพฤติกรรมของตนให้เป็นไปตามความคาดหมาย
ตัวอย่างตามประวัติที่รู้จักกันดีก็คือ คเลเวอร์แฮนส์ (Clever Hans) ซึ่งเป็นม้าพันธุ์รัสเซีย (Orlov Trotter) ที่มีการอ้างว่า  สามารถคิดเลขง่าย ๆ และแก้ปัญหาใช้สติปัญญาอื่น ๆ บางอย่างได้ แต่ว่าหลังจากมีการตรวจสอบในปี ค.ศ. 1907 นักจิตวิทยาชาวเยอรมันออสการ์ ฟังกสต์ ก็ได้แสดงหลักฐานว่า เจ้าม้าไม่ได้ทำงานทางสติปัญญาเหล่านั้นได้จริง ๆ คือ  มันเพียงแต่สังเกตปฏิกิริยาของพวกมนุษย์ที่กำลังดูมันทำงานอยู่เท่านั้น
โดยผ่านการทดสอบเป็นจำนวนมาก  ฟังกสต์พบว่า  แฮนส์สามารถตอบคำถามได้อย่างถูกต้องแม้ว่าตัวเจ้าของคือนายวอน ออสเต็นเองจะไม่ได้เป็นคนถาม ซึ่งแสดงว่าไม่ใช่เป็นการหลอกลวง
แต่ว่า  แฮนส์สามารถจะตอบคำถามได้ก็ต่อเมื่อผู้ถามรู้คำตอบ  และแฮนส์สามารถมองเห็นผู้ถามได้
ฟังกสต์พบว่า  เมื่อตัวนาววอน ออสเต็นเอง  รู้คำตอบ  แฮนส์จะตอบคำถามได้อย่างถูกต้องถึง 89% แต่เมื่อไม่รู้  แฮนส์จะตอบถูกเพียงแค่ 6%
จากนั้น  ฟังกสต์จึงดำเนินการตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ถามอย่างละเอียด
แล้วพบว่า  เมื่อม้ากำลังเคาะกีบเท้าเป็นจำนวนใกล้ถึงคำตอบ
ลักษณะท่าทางและสีหน้าของผู้ถามคำถามจะเปลี่ยนไปตามความตื่นเต้นที่มีเพิ่มขึ้น
ซึ่งจะหมดสิ้นไปโดยทันทีที่ม้าเคาะกีบเท้าเป็นครั้งสุดท้ายที่แสดงคำตอบที่ถูกต้อง
นี่เป็นตัวช่วยให้ม้ารู้ว่าเมื่อไรควรจะหยุดเคาะกีบเท้า
หลักฐานของความเอนเอียงเช่นนี้ก็พบด้วยในงานศึกษาเกี่ยวกับมนุษย์
คือ  มีการแบ่งผู้ร่วมการทดลองออกเป็นสองกลุ่ม  เป็นกลุ่มที่มีลักษณะต่าง ๆ คล้ายกัน  และให้มีการทำงานอย่างเดียวกัน
ซึ่งก็คือให้ให้คะแนนรูปคนที่ดู  และให้ประเมินว่า  คนเหล่านี้จะมีความสำเร็จในชีวิตเท่าไร  โดยให้คะแนนระหว่าง -10 ถึง 10
แต่ว่า  ในกลุ่มแรก  มีการบอกผู้ทำการทดลองว่า  จะมีผลบวก
และในกลุ่มที่สอง  มีการบอกผู้ทำการทดลองว่า  จะมีผลลบ
ผู้ร่วมการทดลองในกลุ่มแรกให้ค่าประเมินที่สูงกว่ากลุ่มที่สอง
ผู้ที่ทำงานวิจัยนี้อธิบายว่า  ผลเช่นนี้เกิดขึ้นเพราะผู้ทำการทดลองส่งสัญญาณบางอย่างที่ละเอียดสุขุมให้ผู้ร่วมการทดลองรับรู้ได้  เหมือนกับนายวอน ออสเต็นส่งสัญญาณให้คเลเวอร์แฮนส์
ปรากฏการณ์ความคาดหมายของผู้สังเกตการณ์สามารถลดได้  โดยทำงานทดลองแบบบอดสองทาง (double-blinded experiment)  เช่นในการทดลองยาของบริษัทยา  จะมีการจัดคนไข้ที่รับยาโดยสุ่ม  ให้อยู่ในกลุ่มทดลองซึ่งจะได้รับยาที่เป็นประเด็นการทดลอง  หรือในกลุ่มควบคุมซึ่งจะได้รับยาหลอก  ทั้งตัวคนไข้เองและคนที่ทำการทดลองจะไม่รู้ว่าคนไข้อยู่ในกลุ่มไหน  (คือบอดสองทาง)  เมื่อผู้ทำการทดลองไม่รู้ว่าคนไข้อยู่ในกลุ่มไหน  ก็จะไม่สามารถส่งสัญญาณที่ไม่ได้ตั้งใจกับคนไข้ว่าตนเองคิดว่า  ยาที่ให้ควรจะมีผลอย่างไรกับคนไข้
== ความเอนเอียงในงานวิจัย 7 ระยะ ==
งานปริทัศน์เกี่ยวกับความเอนเอียงที่พบในการทดลองทางคลินิกในปี ค.ศ. 1979 แสดงว่า  ความเอนเอียงต่าง ๆ สามารถเกิดขึ้นได้ในงานวิจัยงานใดงานหนึ่งใน 7 ระยะ คือ
เมื่อสืบหาข้อมูลที่มีอยู่แล้วในฟิลด์
เมื่อกำหนดและเลือกตัวอย่างงานวิจัย
เมื่อทำการทดลอง (เช่นการให้ยา)
เมื่อวัดค่าตัวแปรที่เป็นประเด็นศึกษา  และผล
เมื่อวิเคราะห์ข้อมูล
เมื่อตีความหมายการวิเคราะห์ข้อมูล
เมื่อตีพิมพ์เผยแพร่ผลงานวิจัย
จริง ๆ แล้ว  การที่มนุษย์ไม่สามารถดำรงความเป็นกลางได้โดยประการทั้งปวงเป็นแหล่งกำเนิดของความเอนเอียงต่าง ๆ
เป็นปัญหาที่เกิดบ่อยที่สุดในสังคมศาสตร์และวิทยาศาสตร์การแพทย์สาขาต่าง ๆ  ซึ่งมักต้องใช้การทดลองแบบบอดสองทาง (double blind) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา
แต่ว่า  ความเอนเอียงของผู้ทดลองก็สามารถเกิดได้ในวิทยาศาสตร์เชิงกายภาพอื่น ๆ เช่น  เมื่อมีการปัดเศษค่าที่วัด
==ประเภทต่าง ๆ==
ในปัจจุบัน  เทคนิคการเก็บข้อมูลโดยอิเล็กทรอนิกส์หรือโดยคอมพิวเตอร์สามารถลดโอกาสเสี่ยงต่อความเอนเอียงนี้ได้อย่างมาก
แต่ก็ยังสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ออกแบบไม่ดี
ปัญหาความเอนเอียงของผู้ทดลองไม่ได้รู้จักกันอย่างกว้างขวาง  จนกระทั่งถึงคริสต์ทศวรรษ 1950 และ 1960 แต่ก็ยังจำกัดอยู่ในการทดลองและงานศึกษาทางการแพทย์
ในปี ค.ศ. 1979 ศาสตราจารย์ น.พ. เดวิด แซ็คเก็ตต์ (ผู้ทำงานบุกเบิกด้านแพทยศาสตร์อาศัยหลักฐาน) ได้ทำรายการความเอนเอียง 56 อย่างที่สามารถเกิดขึ้นเมื่อเลือกตัวอย่างและวัดค่าในการทดลองทางคลินิก โดยเกิดขึ้นในระยะต่าง ๆ 6 ระยะต้นของที่กล่าวมาแล้วคือ
เมื่อสืบหาข้อมูลที่มีอยู่แล้วในฟิลด์
# ความเอนเอียงต่าง ๆ ที่เกิดจากวาทศิลป์ (the biases of rhetoric)
# ความเอนเอียงว่าดี  เพราะสิ่งที่ตีพิมพ์เผยแพร่บอกว่าดี (the all's well literature bias)
# ความเอนเอียงโดยการใช้แหล่งอ้างอิงจากฝ่ายเดียว (one-sided reference bias)
# ความเอนเอียงโดยการใช้แต่งานที่แสดงผลบวก (positive results bias)
# ความเอนเอียงโดยการใช้แต่งานที่เป็นเรื่องที่สนใจกันอย่างกว้างขวาง (hot stuff bias)
เมื่อกำหนดและเลือกตัวอย่างงานวิจัย
# ความเอนเอียงโดยเลือกกลุ่มตัวอย่างที่นิยม (popularity bias)
# centripetal bias
# referral filter bias
# diagnostic access bias
# diagnostic suspicion bias
# unmasking (detection signal) bias
# mimicry bias
# previous opinion bias
# ความเอนเอียงโดยใช้ขนาดตัวอย่างผิด (wrong sample size bias)
# admission rate (Berkson) bias
# prevalence-incidence (Neyman) bias
# diagnostic vogue bias
# diagnostic purity bias
# ความเอนเอียงโดยการเลือกกระบวนงาน (procedure selection bias)
# ความเอนเอียงโดยขาดข้อมูลคลินิก (missing clinical data bias)
# non-contemporaneous control bias
# starting time bias
# ความเอนเอียงโดยโรคที่รับไม่ได้ (unacceptable disease bias)
# migrator bias
# membership bias
# ความเอนเอียงโดยผู้ที่ไม่ได้ตอบ (non-respondent bias)
# ความเอนเอียงโดยอาสาสมัคร (volunteer bias)
เมื่อทำการทดลอง (เช่นการให้ยา)
# ความเอนเอียงโดยความปนเปื้อน (contamination bias)
# ความเอนเอียงโดยถอนตัว (withdrawal bias)
# compliance bias
# therapeutic personality bias
# ความเอนเอียงโดยตัวควบคุมเทียม (bogus control bias)
เมื่อวัดค่าตัวแปรที่เป็นประเด็นการทดลอง  และผล
# ความเอนเอียงโดยการวัดที่ไม่ไวพอ (insensitive measure bias)
# underlying cause bias (rumination bias)
# end-digit preference bias
# apprehension bias
# unacceptability bias
# obsequiousness bias
# expectation bias
# substitution game
# ความเอนเอียงโดยเป็นข้อมูลครอบครัว (family information bias)
# exposure suspicion bias
# recall bias
# attention bias
# ความเอนเอียงเพราะเครื่องมือวัด (instrument bias)
เมื่อวิเคราะห์ข้อมูล
# ความเอนเอียงโดยนัยสำคัญที่กำหนดทีหลัง (post-hoc significance bias)
# data dredging bias (looking for the pony)
# scale degradation bias
# ความเอนเอียงโดยทำให้ดูเรียบร้อย (tidying-up bias)
# repeated peeks bias
เมื่อตีความหมายการวิเคราะห์ข้อมูล
# mistaken identity bias
# cognitive dissonance bias
# magnitude bias
# significance bias
# ความเอนเอียงโดยสหสัมพันธ์ (correlation bias)
# under-exhaustion bias
นอกจากนั้นแล้ว  อิทธิพลของความเอนเอียงในวิทยาศาสตร์เชิงกายภาพ  ก็ไม่ได้เป็นเรื่องที่รู้จักกันอย่างดีมาตั้งแต่ต้น
==การป้องกัน==
โดยหลักแล้ว  ถ้าการวัดค่าในการทดลองมีความคมชัด (resolution หรือการแยกชัด) ที่ R
และถ้าผู้ทำการทดลองทำการวัดที่เป็นอิสระต่อกันและกัน N ครั้ง
ค่าเฉลี่ยทั้งหมดของค่าวัดจะมีความคมชัดที่ R/\sqrt{N} (ซึ่งเป็น central limit theorem ของสถิติศาสตร์)
นี่เป็นเทคนิคการทดลองที่สำคัญ  เพื่อลดระดับความสุ่มของผลการทดลอง
คือ  โดยใช้การวัดค่าหลาย ๆ ครั้งที่เป็นอิสระต่อกันและกันทางสถิติแล้วใช้ค่าเฉลี่ย แต่ว่า  มีหลายเหตุผลที่ความอิสระของการวัดค่าต่าง ๆ  อาจจะไม่มี
ซึ่งถ้าไม่มีแล้ว
ค่าเฉลี่ยอาจจะไม่ได้มีคุณภาพที่ดีกว่า
แต่อาจจะเป็นการสะท้อนถึงสหสัมพันธ์ที่มีระหว่างค่าวัดต่าง ๆ และความที่ไม่มีอิสระต่อกันและกัน
เหตุที่สามัญที่สุดของความไม่เป็นอิสระคือ systematic error (ความผิดพลาดเป็นระบบ)
คือความผิดพลาดที่มีอิทธิพลต่อการวัดทั้งหมดเท่า ๆ กัน  ทำให้ค่าวัดต่าง ๆ มีระดับสหสัมพันธ์สูง  ดังนั้น  ค่าเฉลี่ยจึงไม่ได้ดีกว่าค่าวัดค่าหนึ่ง ๆ
ความเอนเอียงของผู้ทำการทดลองอาจเป็นเหตุอย่างหนึ่งของความไม่เป็นอิสระ
===ในวิทยาศาสตร์การแพทย์ต่าง ๆ===
ความซับซ้อนของระบบต่าง ๆ เกี่ยวกับสิ่งมีชีวิต  และความเป็นไปไม่ได้ทางจริยธรรมที่จะทำการทดลองโดยมีกลุ่มควบคุมอย่างเต็มรูปแบบ  ในสัตว์บางสปีชีส์หรือในมนุษย์
เป็นแหล่งกำเนิดของความเอนเอียงของผู้ทำการทดลองที่เกิดขึ้นบ่อยครั้ง  และยากที่จะควบคุมได้
ความรู้ทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษา
และการกำจัดต้นเหตุของความเอนเอียงต่าง ๆ อย่างเป็นระบบ
โดยพยายามตรวจจับตัวแปรสับสน (confounding factor) เป็นวิธีเดียวที่สามารถทำให้แยกแยะความสัมพันธ์กันระหว่างเหตุและผลที่แท้จริงได้
วิทยาการระบาดเป็นศาสตร์ที่มีการศึกษาเกี่ยวกับความเอนเอียงของผู้ทำการทดลองมากที่สุด  เทียบกับสาขาวิทยาศาสตร์อื่น ๆ
งานศึกษาการรักษาโรคโดยพลังจิต (Spiritual Healing) แสดงให้เห็นว่า  การออกแบบงานศึกษาสามารถทำให้เกิดความเอนเอียงของผู้ทำการทดลองในผลงานได้
คือ  มีการเปรียบเทียบงานศึกษาสองงานที่พบว่า  ความต่างกันที่สุขุมเล็กน้อยสามารถมีผลลบต่อผลงานการศึกษา
ความแตกต่างที่ว่าก็คือผลที่คาดหวัง  ว่าจะมีผลบวกหรือลบ  แทนที่จะแสดงว่าเป็นผลบวกหรือผลว่าง  (neutral)
มีงานวิจัยที่เผยแพร่ใน Journal of the Royal Society of Medicine (วารสารราชสมาคมแพทยศาสตร์) ในปี ค.ศ. 1995 ที่ศึกษาผลของการรักษาโรคโดยพลังจิต  โดยใช้ค่าการเจริญเติบโตของเมล็ดผักกาดเป็นตัวแปรอิสระ  เพื่อที่จะกำจัดปรากฏการณ์ยาหลอก
งานวิจัยนี้แสดงผลบวก  เพราะว่าตัวอย่างที่ได้นั้นเป็นไปตามความตั้งใจของผู้ทำการรักษาด้วยพลังจิตว่า  ต้องการให้การรักษา "เกิดขึ้น" หรือ "ไม่เกิด"
แต่เพราะว่าผู้ทำการรักษาเป็นคนรู้จักกับผู้ทำงานทดลอง  ดังนั้น  จึงมีการเพ่งเล็งว่า  อาจจะมีความเอนเอียงของผู้ทำการทดลอง
มีงานทดลองโดยสุ่มและมีกลุ่มควบคุมที่เผยแพร่ในวารสาร Pain (ความเจ็บปวด) ในปี ค.ศ. 2001 ต่อมา
ซึ่งตรวจสอบประสิทธิผลของการรักษาโดยใช้พลังจิต (ทั้งระยะไกลและต่อหน้า) สำหรับการบำบัดความเจ็บปวดเรื้อรังในคนไข้ 120 คน
ซึ่งมีการให้ผู้เลียนแบบสังเกตผู้ทำการรักษาว่าทำอะไร  แล้วเลียนแบบท่าทางการรักษากับกลุ่มควบคุม  โดยมีการนับถอยหลังทีละ 5 ตัวเลขในขณะที่ทำท่าทาง ซึ่งถือว่าเป็นความตั้งใจแบบ "ว่าง" (neutral) ไม่ใช่ความตั้งใจแบบ "ไม่รักษา"
งานวิจัยพบว่า  ทั้งกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมมีระดับความเจ็บปวดที่ลดลง
แต่ว่า
=== ในวิทยาศาสตร์กายภาพ ===
ถ้าข้อมูลสัญญาณที่ต้องการจะวัด  จริง ๆ แล้วเล็กว่าแม้แต่ความคลาดเคลื่อนโดยการปัดเศษ  (rounding error) และข้อมูลนั้นได้จากค่าเฉลี่ยของค่าวัดเป็นจำนวนมาก (over-averaged)
ก็อาจจะมีการพบผลบวกในค่าเฉลี่ยนั้น  แม้ว่าจริง ๆ แล้วผลบวกนั้นไม่มี  (และเครื่องมือวัดที่แม่นยำกว่านั้นก็จะแสดงอย่างเป็นข้อสรุปได้ว่า  ผลบวกนั้นไม่มี)
ตัวอย่างเช่น  ถ้างานกำลังสืบหาค่าบางอย่างที่มีสมมติฐานว่าจะเปลี่ยนไปตามดาราคติ (sidereal variation)
และมนุษย์ที่รู้เวลาดาราคติ (sidereal time) ของค่าที่วัด  เป็นผู้ทำการปัดเศษ
และค่าวัดเป็นร้อย ๆ จะได้รับการเฉลี่ยเพื่อแสดงข้อมูลสัญญาณ (คือความแตกต่างกันของค่าที่วัดตามดาราคติ) ที่มีค่าเล็กกว่าความคมชัด  (resolution)  ของเครื่องวัด
ก็เป็นเรื่องที่ชัดว่า  ข้อมูลสัญญาณบวกที่พบอาจจะมาจากการปัดเศษที่ไม่ได้ทำอย่างสุ่ม  และไม่ได้มาจากเครื่องมือจริง ๆ
ในกรณีเยี่ยงนี้  การทำการทดลองแบบบอดทางเดียวจะป้องกันปัญหาได้
คือถ้ามนุษย์ผู้ทำการปัดเศษไม่รู้เวลาดาราคติของค่าที่วัด
ถึงแม้ว่า  การปัดเศษจะไม่ได้ทำแบบสุ่ม  แต่การทดลองนี้จะไม่ทำให้เกิดค่าแตกต่างที่ไม่จริง
=== ในนิติวิทยาศาสตร์ ===
ความเอนเอียงของผู้ทดลองมีมูลฐานมาจากความโน้มเอียงทั่วไปของมนุษย์  ที่จะตีความข้อมูลให้คล้องจองกับความคาดหมายของตน
ความโน้มเอียงเช่นนี้มีโอกาสสูงที่จะบิดเบือนผลการทดลองทางวิทยาศาสตร์  เมื่อข้อมูลที่ได้ไม่ชัดเจน
และตัวนักวิทยาศาสตร์ได้รับอิทธิพลที่ไม่เกี่ยวข้องกับการทดลอง  ที่จูงใจให้เกิดอารมณ์และความต้องการในผลบางอย่าง
แม้ว่าทั่ว ๆ ไป  คนจะไม่ทราบว่าเป็นเช่นนี้  ผู้วิเคราะห์ดีเอ็นเอเพื่อเป็นหลักฐานทางนิติ  บ่อยครั้งต้องแก้ความไม่ชัดเจน (ของข้อมูลดีเอ็นเอที่ได้)
โดยเฉพาะเมื่อต้องตีความหมายตัวหลักฐานที่ยากต่อการวิเคราะห์  ตัวอย่างเช่น
มีดีเอ็นเอมาจากหลายคน
เป็นดีเอ็นเอที่เริ่มเสื่อมสภาพแล้ว
มีตัวอย่างน้อย
ดังนั้น  หลักฐานทางนิติที่ได้จากการตรวจดีเอ็นเอจะสมบูรณ์ได้ก็ต่อเมื่อปัญหาความเอนเอียงของผู้สังเกตมีน้อยที่สุด
==ในสังคมศาสตร์ ==
หลังจากที่เก็บข้อมูลแล้ว  ความเอนเอียงอาจจะเกิดขึ้นเมื่อทำการวิเคราะห์และตีความข้อมูล
ยกตัวอย่างเช่น  เมื่อตัดสินว่าจะใช้ตัวแปรไหนเป็นตัวควบคุม (control variable) ในการวิเคราะห์  นักสังคมศาสตร์มักจะต้องทำการประนีประนอมกันระหว่างการมีความเอนเอียงเพราะตัวแปรที่ไม่ได้เก็บข้อมูล  (omitted-variable bias)  และความเอนเอียงเพราะข้อปฏิบัติต่อข้อมูลหลังเก็บ (post-treatment bias)
==ดูเพิ่ม==
ความเอนเอียง
ความเอนเอียงในการตีพิมพ์
ความเอนเอียงเพื่อยืนยัน
==เชิงอรรถและอ้างอิง==
ความเอนเอียงทางประชาน
การออกแบบการทดลอง
ความเฉื่อยทางประชาน