Смещение - это ошибка в оценках из-за систематических ошибок, которые приводят к неизменно высоким или низким результатам по сравнению с фактическими значениями. Индивидуальная ошибка оценки заведомо смещенная - это разница между расчетными и фактическими значениями. Если известно, что оценка необъективна, разница также может быть связана со случайной ошибкой или другими неточностями. В отличие от предвзятости, которая всегда действует в одном направлении, эти ошибки могут быть как положительными, так и отрицательными.
Чтобы вычислить смещение метода, используемого для многих оценок, найдите ошибки, вычтя каждую оценку из фактического или наблюдаемого значения. Сложите все ошибки и разделите на количество оценок, чтобы получить смещение. Если сумма ошибок равна нулю, оценки были несмещенными, и метод дает объективные результаты. Если оценки смещены, возможно, удастся найти источник смещения и устранить его, чтобы улучшить метод.
TL; DR (слишком длинный; Не читал)
Рассчитайте смещение, найдя разницу между оценочным и фактическим значением. Чтобы найти систематическую ошибку метода, выполните множество оценок и сложите ошибки в каждой оценке по сравнению с реальным значением. Разделение на количество оценок дает смещение метода. В статистике может быть много оценок, чтобы найти одно значение. Смещение - это разница между средним значением этих оценок и фактическим значением.
Как работает смещение
Когда оценки смещены, они постоянно ошибаются в одном направлении из-за ошибок в системе, используемой для оценок. Например, прогноз погоды может постоянно предсказывать температуры, которые выше, чем фактически наблюдаемые. Прогноз необъективен, и где-то в системе есть ошибка, которая дает завышенную оценку. Если метод прогноза является беспристрастным, он все равно может предсказывать неверные температуры, но неверные температуры иногда будут выше, а иногда ниже, чем наблюдаемые температуры.
Статистическая ошибка работает так же, но обычно основана на большом количестве оценок, опросов или прогнозов. Эти результаты могут быть графически представлены в виде кривой распределения, а смещение представляет собой разницу между средним значением распределения и фактическим значением. Если есть систематическая ошибка, всегда будет разница, даже если некоторые индивидуальные оценки могут не соответствовать фактическому значению.
Предвзятость в опросах
Примером предвзятости является исследовательская компания, которая проводит опросы во время избирательных кампаний, но их опросы результаты постоянно завышают результаты одной политической партии по сравнению с фактическими выборами полученные результаты. Смещение может быть рассчитано для каждых выборов путем вычитания фактического результата из прогноза опроса. Среднее смещение используемого метода опроса можно рассчитать, найдя среднее значение отдельных ошибок. Если предвзятость велика и последовательна, исследовательская компания может попытаться выяснить, почему ее метод предвзят.
Предвзятость может происходить из двух основных источников. Либо выбор участников для опроса является предвзятым, либо предвзятость возникает из-за интерпретации информации, полученной от участников. Например, интернет-опросы по своей сути предвзяты, потому что участники опроса, заполняющие интернет-формы, не являются репрезентативными для всего населения. Это предвзятость отбора.
Опросные компании знают об этом предвзятом выборе и компенсируют это путем корректировки чисел. Если результаты по-прежнему необъективны, то это информационная предвзятость, потому что компании неправильно интерпретировали информацию. Во всех этих случаях расчет систематической ошибки показывает, в какой степени оценочные значения полезны и когда методы нуждаются в корректировке.