選択バイアス とは？

統計的な偏りのうち、誰がデータに入るかという仕組みに関わるものだよ。たまたま少人数で結果がばらつくこととは区別する。調べたい集団と、集まった対象がどう違うかを考えるんだ。

回答を希望する人だけを募ると、答える人と答えない人の満足度が違うかもしれない。好きな人が多く答える例も、強い不満を持つ人が多く答える例もある。現利用者だけに聞けば、やめた人も抜けるよ。必ず良い結果になるとは決められないんだ。

人数を増やしても、同じ選び方の偏りが消えるとは限らないよ。無作為に招待しても、誰が回答するかは別の問題。非回答が多いだけで偏りの大きさが決まるわけでもなく、回答の有無と調べる内容の関係を見るんだ。

データの収集・選別で、使いたい場面の対象が欠けることがあるので、対象ごとの性能も確認するよ。ただし性能差の原因を選択だけに決めつけない。成功した人や残った記録だけから全体を判断する生存バイアスも、入らなかった対象を考える例なんだ。

最初に調べたい集団を決め、募集・抽出・回答・脱落を記録する。届いていない対象にも調査を広げ、既知の集団構成に合わせて集計用の係数を付ける方法もあるよ。ただし必要な属性や情報が欠ければ補正に限界がある。補正したという理由だけで正確とは言えないんだ。