편향은 실제 값과 비교하여 지속적으로 높거나 낮은 결과로 이어지는 체계적인 실수로 인한 추정 오류입니다. 편향된 것으로 알려진 추정치의 개별 편향은 추정값과 실제 값의 차이입니다. 추정치가 편향된 것으로 알려지지 않은 경우 차이는 무작위 오류 또는 기타 부정확성 때문일 수도 있습니다. 항상 한 방향으로 작용하는 편견과 달리 이러한 오류는 긍정적이거나 부정적 일 수 있습니다.
많은 추정치에 사용되는 방법의 치우침을 계산하려면 실제 값이나 관측 값에서 각 추정치를 빼서 오류를 찾으십시오. 모든 오류를 더하고 추정치 수로 나누어 편향을 구하십시오. 오류의 합이 0이되면 추정치가 편향되지 않은 것이며이 방법은 편향되지 않은 결과를 제공합니다. 추정치가 편향된 경우 편향의 원인을 찾고이를 제거하여 방법을 개선 할 수 있습니다.
TL; DR (너무 김; 읽지 않음)
추정치와 실제 값의 차이를 찾아 편향을 계산합니다. 방법의 편향을 찾으려면 많은 추정을 수행하고 실제 값과 비교하여 각 추정에서 오류를 더하십시오. 추정치 수로 나누면 방법의 편향이 제공됩니다. 통계에서 단일 값을 찾기 위해 많은 추정치가있을 수 있습니다. 편향은 이러한 추정치의 평균과 실제 값의 차이입니다.
바이어스의 작동 원리
추정치가 편향되면 추정에 사용 된 시스템의 실수로 인해 한 방향으로 일관되게 잘못되었습니다. 예를 들어, 일기 예보는 실제로 관측 된 온도보다 높은 온도를 지속적으로 예측할 수 있습니다. 예측이 편향되어 있으며 시스템 어딘가에 너무 높은 추정치를 제공하는 실수가 있습니다. 예측 방법이 편향되지 않은 경우 여전히 정확하지 않은 온도를 예측할 수 있지만 잘못된 온도는 때때로 관찰 된 온도보다 높거나 낮을 수 있습니다.
통계적 편향은 동일한 방식으로 작동하지만 일반적으로 많은 수의 추정, 설문 조사 또는 예측을 기반으로합니다. 이러한 결과는 분포 곡선에 그래픽으로 표시 될 수 있으며 편향은 분포의 평균과 실제 값의 차이입니다. 편향이있는 경우 일부 개별 추정치가 실제 값의 양쪽에 속하더라도 항상 차이가 있습니다.
설문 조사의 편향
편견의 예는 선거 캠페인 중에 설문 조사를 실행하는 설문 조사 회사입니다. 결과는 실제 선거에 비해 한 정당의 결과를 지속적으로 과대 평가합니다. 결과. 투표 예측에서 실제 결과를 빼서 각 선거에 대해 편향을 계산할 수 있습니다. 사용 된 폴링 방법의 평균 편향은 개별 오류의 평균을 찾아 계산할 수 있습니다. 편향이 크고 일관 적이면 투표 회사는 자신의 방법이 편향된 이유를 알아 내려고 할 수 있습니다.
바이어스는 두 가지 주요 소스에서 올 수 있습니다. 설문 조사 참가자의 선택이 편향되거나 참가자로부터받은 정보의 해석에 따른 편향이 발생합니다. 예를 들어, 인터넷 설문 조사는 인터넷 양식을 작성하는 설문 조사 참여자가 전체 인구를 대표하지 않기 때문에 본질적으로 편향되어 있습니다. 이것은 선택 편향입니다.
여론 조사 회사는 이러한 선택 편향을 인식하고 숫자를 조정하여 보상합니다. 결과가 여전히 편향된 경우 회사가 정보를 올바르게 해석하지 않았기 때문에 정보 편향입니다. 이러한 모든 경우에 편향 계산은 추정 된 값이 유용한 정도와 방법에 조정이 필요한시기를 보여줍니다.