Пристрастието е грешката в оценките поради системни грешки, които водят до постоянно високи или ниски резултати в сравнение с действителните стойности. Индивидуалното пристрастие на оценката, за която е известно, че е пристрастна, е разликата между очакваните и действителните стойности. Ако не е известно, че оценката е пристрастна, разликата може да се дължи и на случайна грешка или други неточности. Противно на пристрастието, което винаги действа в една посока, тези грешки могат да бъдат положителни или отрицателни.
За да изчислите отклонението на метод, използван за много оценки, намерете грешките, като извадите всяка оценка от действителната или наблюдаваната стойност. Съберете всички грешки и разделете на броя на оценките, за да получите пристрастието. Ако грешките се равняват на нула, оценките са безпристрастни и методът дава безпристрастни резултати. Ако оценките са предубедени, може да е възможно да се намери източникът на отклонението и да се премахне, за да се подобри методът.
TL; DR (твърде дълго; Не прочетох)
Изчислете пристрастия, като намерите разликата между приблизителна и действителна стойност. За да намерите пристрастието на даден метод, извършете много оценки и съберете грешките във всяка оценка в сравнение с реалната стойност. Разделянето на броя на оценките дава пристрастие на метода. В статистиката може да има много оценки за намиране на една стойност. Пристрастието е разликата между средната стойност на тези оценки и действителната стойност.
Как работи пристрастието
Когато оценките са предубедени, те постоянно грешат в една посока поради грешки в системата, използвана за оценките. Например, прогнозата за времето може последователно да предсказва температури, които са по-високи от действително наблюдаваните. Прогнозата е предубедена и някъде в системата има грешка, която дава твърде висока оценка. Ако методът на прогноза е безпристрастен, той все още може да предсказва температури, които не са правилни, но неправилните температури понякога ще бъдат по-високи, а понякога и по-ниски от наблюдаваните температури.
Статистическото пристрастие работи по същия начин, но обикновено се основава на голям брой оценки, проучвания или прогнози. Тези резултати могат да бъдат представени графично в крива на разпределение и пристрастието е разликата между средната стойност на разпределението и действителната стойност. Ако има пристрастия, винаги ще има разлика, въпреки че някои индивидуални оценки могат да попаднат от двете страни на действителната стойност.
Пристрастия в проучванията
Пример за предубеденост е анкетираща компания, която провежда анкети по време на предизборни кампании, но тяхното анкетиране резултатите постоянно надценяват резултатите за една политическа партия в сравнение с действителните избори резултати. Пристрастието може да се изчисли за всеки избор, като се извади действителният резултат от прогнозата на анкетата. Средното пристрастие на използвания метод на анкетиране може да бъде изчислено чрез намиране на средната стойност на отделните грешки. Ако пристрастието е голямо и последователно, анкетиращата компания може да се опита да разбере защо техният метод е предубеден.
Пристрастията могат да идват от два основни източника. Или подборът на участниците за анкетата е предубеден, или пристрастието е резултат от тълкуването на информацията, получена от участниците. Например, анкетите в интернет по своята същност са пристрастни, тъй като участниците в анкетите, които попълват интернет формулярите, не са представителни за цялото население. Това е пристрастие при подбора.
Анкетиращите компании са наясно с тази пристрастност при подбора и компенсират чрез коригиране на цифрите. Ако резултатите все още са предубедени, това е пристрастност към информацията, тъй като компаниите не са интерпретирали информацията правилно. Във всички тези случаи изчислението на отклонението показва до каква степен прогнозните стойности са полезни и кога методите се нуждаят от корекция.
