Le biais de sélection de l'échantillon est le biais qui résulte de l'incapacité à garantir la randomisation adéquate d'un échantillon de population. Concepts statistiques de base pour la finance Une solide compréhension des statistiques est d'une importance cruciale pour nous aider à mieux comprendre la finance. De plus, les concepts de statistiques peuvent aider les investisseurs à surveiller. Les failles du processus de sélection de l'échantillon conduisent à des situations où certains groupes ou individus de la population sont moins susceptibles d'être inclus dans l'échantillon.
La présence d'un biais de sélection de l'échantillon peut fausser l'analyse statistique Analyse quantitative L'analyse quantitative est le processus de collecte et d'évaluation de données mesurables et vérifiables telles que les revenus, la part de marché et les salaires afin de comprendre le comportement et les performances d'une entreprise. À l'ère de la technologie des données, l'analyse quantitative est considérée comme l'approche privilégiée pour prendre des décisions éclairées. d'un échantillon et affectent la signification statistique des tests statistiques choisis. De plus, le paramètre statistique peut être surestimé ou sous-estimé et ne pas être représentatif de l'ensemble de la population.
Bien que le biais de survie soit généralement considéré séparément, il s'agit d'un type particulier de biais de sélection de l'échantillon.
Types de biais de sélection d'échantillon
Le biais de sélection de l'échantillon peut prendre différentes formes. Les types les plus courants de biais de sélection d'échantillons sont les suivants:
1. Auto-sélection
L'auto-sélection se produit lorsque les participants à l'étude exercent un contrôle sur la décision de participer à l'étude dans une certaine mesure. Puisque les participants peuvent décider de participer ou non à la recherche, l'échantillon sélectionné ne représente pas l'ensemble de la population.
2, sélection dans une zone spécifique
Les participants à l'étude sont sélectionnés dans certains domaines uniquement tandis que d'autres ne sont pas représentés dans l'échantillon.
3. Exclusion
Certains groupes de la population sont exclus de l'étude.
4. Biais de survie
Le biais de survie survient lorsqu'un échantillon est concentré sur des sujets qui ont réussi le processus de sélection et ignore les sujets qui n'ont pas réussi le processus de sélection. Le biais de survie se traduit par des résultats trop optimistes de l'étude.
5. Présélection des participants
Les participants à l'étude sont recrutés uniquement dans des groupes particuliers. Ainsi, l'échantillon ne représentera pas l'ensemble de la population de l'étude.
Comment surmonter les biais?
Étant donné que le biais de sélection de l'échantillon peut fausser considérablement les résultats de l'étude et conduire à des conclusions erronées, un chercheur doit savoir comment gérer ce type de biais.
La méthode la plus évidente est la mise en place d'un processus de sélection d'échantillons aléatoires. En analysant la population de l'étude et en identifiant les sous-groupes de la population, un chercheur doit s'assurer que l'échantillon sélectionné représente autant que possible la population totale.
Cependant, si certains des sous-groupes de population de l'échantillon sélectionné sont sous-représentés alors que d'autres groupes sont surreprésentés, un chercheur peut appliquer une correction statistique. Les groupes mal représentés peuvent se voir attribuer des poids Moyenne pondérée La moyenne pondérée est un type de moyenne qui est calculée en multipliant le poids (ou la probabilité) associé à un événement ou un résultat particulier par celui qui corrigera le biais.
Lectures connexes
Finance est le fournisseur officiel de la certification FMVA® Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™. Rejoignez plus de 350 600 étudiants travaillant pour des entreprises comme Amazon, JP Morgan et le programme de certification Ferrari, conçu pour transformer n'importe qui en analyste financier de classe mondiale.
Pour continuer à apprendre et à développer vos connaissances en analyse financière, nous vous recommandons vivement les ressources financières supplémentaires ci-dessous:
- Biais d'exploration de données Biais d'exploration de données Le biais d'exploration de données fait référence à une hypothèse d'importance qu'un opérateur attribue à un événement sur le marché qui était en fait le résultat du hasard ou imprévu
- Biais de cadrage Biais de cadrage Le biais de cadrage se produit lorsque les gens prennent une décision en fonction de la façon dont l'information est présentée, par opposition aux faits eux-mêmes. Les mêmes faits présentés de deux manières différentes peuvent conduire à des jugements ou des décisions différents de la part des personnes.
- Test d'hypothèse Test d'hypothèse Le test d'hypothèse est une méthode d'inférence statistique. Il est utilisé pour tester si une déclaration concernant un paramètre de population est correcte. Tests d'hypothèses
- Règle de probabilité totale Règle de probabilité totale La règle de probabilité totale (également appelée loi de probabilité totale) est une règle fondamentale dans les statistiques relatives aux conditions conditionnelles et marginales.
