selection bias

• selection bias, analize konu olan örneklemin belirlenmesine dair her türlü hatayı içine alır. bu hatalardan en yaygın olanı, belli bir popülasyon hakkında fikir sahibi olmak için seçilen örneklemin randomize edilmemiş olmasından kaynaklanır. örneğin, seçim öncesinde bir partinin oy oranını tahmin etmek istiyorsanız, örnekleminizi o partinin kongre binasının önünde oluşturmanız durumunda varacağınız sonuçlar güvenilir olmaz. bu tarif edici (descriptive) bir çalışmada gözlenecek türden bir sample selection bias durumudur.
  
  nedensel çıkarsamalarda (inference) bulunan çalışmalardaki selection bias (ya da selection effect) ise, daha farklıdır. örnek olarak, göğüs kanserindeki tedavi seçimlerinin etkilerini karşılaştıran bir çalışma düşünelim. çalışmanın bağımsız değişkenlerinden biri, "kanserli göğsün tamamen alınması", diğeri ise "kanserli göğsün kısmen alınması" olsun. bağımlı değişkenleri ise, "hastanın bir yıl sonra halen hayatta olması" ve "hastanın beş yıl sonra halen hayatta olması" olarak belirleyelim.
  
  soru: eğer her iki tedavi türünde de hastaların hayatta olma oranları aynı seviyelerde ise, buradan hareketle, "göğsün kısmen alınması ile tamamen alınması arasında başarı açısından bir fark yoktur, dolayısıyla da hastaların göğüslerinin tamamını almaya gerek yoktur" gibi bir sonuca varabilir miyiz?
  
  cevap: varamayız. çünkü, bu iki örneklem grubu (yani, "göğsü kısmen alınanlar" ile "göğsü tamamen alınanlar") pekala aynı olmayabilir. bir başka deyişle, bu iki grubun kanserlerinin yayılmışlık derecesi farklı olabilir ve doktorlar, kanserli dokunun büyüklüğünden hareketle, "hastanın göğsünü kısmen alma" ya da "hastanın göğsünü tamamen alma" şeklindeki iki tedavi yönteminden birini seçiyor olabilirler. dolayısıyla, bu farkı dikkate almadan bütün hastaları eşitleyerek böyle bir nedensel hükme varmak hatalı olur.
  
  tema:
  (bkz: bilim felsefesi/@derinsular)