什么是选择性偏差,名词解释定义是?

选择性偏差（Selection Bias）是指在研究或抽样过程中，由于样本选择的非随机性，导致样本不能代表总体的特征，从而使研究结果出现系统性误差。

以下从不同角度为你详细阐释：产生原因：当研究对象的选取不是随机进行，而是基于某些特定因素被选中时，就容易出现选择性偏差。

例如，在一项关于某种减肥产品效果的调查中，只选取那些主动报名且本身减肥意愿强烈的人群作为样本。

这些人可能更有毅力、更愿意配合饮食和运动计划，所以他们使用减肥产品后的效果可能比普通人群更好。

这样得出的结论就不能真实反映该减肥产品在全体有减肥需求人群中的实际效果。

常见类型样本选择偏差：在抽样过程中，如果没有遵循随机抽样原则，就会导致样本不能准确代表总体。

比如，在网络上进行问卷调查，由于上网人群具有一定的局限性，可能年龄、职业、地域分布等方面存在偏向，使得调查结果不能推广到整个目标总体。

自我选择偏差：研究对象根据自身意愿决定是否参与研究，导致样本具有特殊性。

例如，在评估一门在线课程的效果时，只有那些对课程内容特别感兴趣、学习积极性高的学生才会选择参加课程并反馈评价，这部分学生的学习效果可能较好，从而高估了课程对所有潜在学习者的有效性。

幸存者偏差：只关注到经过筛选后“存活”下来的个体或案例，而忽略了那些被淘汰的部分。

例如，在分析成功企业的经验时，往往只研究那些已经取得巨大成功并长期存在的企业，而忽视了众多因各种原因倒闭的企业。

这样总结出来的经验可能并不适用于所有企业，因为没有考虑到失败企业的情况。

影响：选择性偏差会严重影响研究结果的准确性和可靠性，导致错误的结论和决策。

基于有偏差的结果制定政策、推出产品或进行理论推导，可能无法达到预期目标，甚至产生负面影响。

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