Predrasuda je pogreška u procjenama zbog sustavnih pogrešaka koje dovode do konstantno visokih ili niskih rezultata u odnosu na stvarne vrijednosti. Pojedinačna pristranost procjene za koju se zna da je pristrana je razlika između procijenjenih i stvarnih vrijednosti. Ako se ne zna da je procjena pristrana, razlika bi također mogla biti posljedica slučajnih pogrešaka ili drugih netočnosti. Suprotno pristranosti, koja uvijek djeluje u jednom smjeru, ove pogreške mogu biti pozitivne ili negativne.
Da biste izračunali pristranost metode koja se koristi za mnoge procjene, pronađite pogreške oduzimajući svaku procjenu od stvarne ili promatrane vrijednosti. Zbrojite sve pogreške i podijelite s brojem procjena da biste dobili pristranost. Ako se pogreške zbroje s nulom, procjene su bile nepristrane, a metoda daje nepristrane rezultate. Ako su procjene pristrane, možda će biti moguće pronaći izvor pristranosti i ukloniti ga radi poboljšanja metode.
TL; DR (predugo; Nisam pročitao)
Izračunajte pristranost pronalaženjem razlike između procjene i stvarne vrijednosti. Da biste pronašli pristranost metode, izvedite mnoge procjene i zbrojite pogreške u svakoj procjeni u usporedbi sa stvarnom vrijednošću. Dijeljenje s brojem procjena daje pristranost metode. U statistikama može postojati mnogo procjena za pronalaženje jedne vrijednosti. Pristranost je razlika između srednje vrijednosti ovih procjena i stvarne vrijednosti.
Kako pristranost djeluje
Kada su procjene pristrane, one su u neprestanom pogrešnom smjeru zbog pogrešaka u sustavu koji se koristi za procjene. Na primjer, vremenska prognoza može dosljedno predvidjeti temperature koje su više od onih koje su stvarno promatrane. Prognoza je pristrana i negdje u sustavu postoji pogreška koja daje previsoku procjenu. Ako je metoda prognoze nepristrana, još uvijek može predvidjeti temperature koje nisu točne, ali netočne temperature ponekad će biti više, a ponekad niže od promatranih temperatura.
Statistička pristranost djeluje na isti način, ali obično se temelji na velikom broju procjena, anketa ili predviđanja. Ti se rezultati mogu grafički predstaviti u krivulji raspodjele, a pristranost je razlika između srednje vrijednosti raspodjele i stvarne vrijednosti. Ako postoji pristranost, uvijek će postojati razlika iako neke pojedinačne procjene mogu pasti s bilo koje strane stvarne vrijednosti.
Pristrasnost u anketama
Primjer pristranosti je anketna tvrtka koja provodi ankete tijekom predizbornih kampanja, ali njihova anketiranja rezultati dosljedno precjenjuju rezultate za jednu političku stranku u odnosu na stvarne izbore rezultatima. Pristrasnost se može izračunati za svaki izbor oduzimanjem stvarnog rezultata od predviđanja ankete. Prosječna pristranost korištene metode glasanja može se izračunati pronalaženjem prosjeka pojedinačnih pogrešaka. Ako je pristranost velika i dosljedna, anketna tvrtka može pokušati otkriti zašto je njihova metoda pristrana.
Predrasude mogu doći iz dva glavna izvora. Ili je odabir sudionika na anketi nepristran ili pristranost proizlazi iz interpretacije informacija dobivenih od sudionika. Na primjer, internetske ankete u biti su pristrane jer sudionici ankete koji ispunjavaju internetske obrasce nisu reprezentativni za cijelu populaciju. Ovo je pristranost odabira.
Anketne tvrtke svjesne su ove pristranosti u odabiru i kompenziraju prilagodbom brojeva. Ako su rezultati i dalje pristrani, radi se o informacijskoj pristranosti jer tvrtke informacije nisu pravilno protumačile. U svim tim slučajevima izračun pristranosti pokazuje u kojoj su mjeri procijenjene vrijednosti korisne i kada metode trebaju prilagodbu.