Selektionsbias (Selection bias)

In diesem Artikel möchte ich über ein Phänomen sprechen, dem wir im Alltag sehr häufig begegnen: das Problem des Selektionsbias (Auswahlverzerrung). Bei der Vorbereitung dieses Textes habe ich mich auch auf den Artikel von Fethi Tekyaygil in Medyum gestützt. 

Lassen Sie uns zunächst klären, was eine Auswahlverzerrung ist. Stellen wir uns vor, in einer Region leben Menschen mit unterschiedlichem Bildungsstand. Nehmen wir an, wir möchten erfahren, was diese Menschen über eine bestimmte politische Ansicht denken. Wenn wir versuchen würden, jeden Einzelnen zu erreichen und um eine Antwort zu bitten, wäre dies ein sehr zeitaufwendiges und kostspieliges Unterfangen. Zudem ist es möglicherweise nicht möglich, alle Personen zu erreichen, oder einige könnten die Teilnahme verweigern. In diesem Fall ist es eine allgemein anerkannte Methode, anstatt jeden Einzelnen zu kontaktieren, eine Gruppe aus der Gesamtheit auszuwählen und deren Meinung einzuholen. Der wichtigste Punkt, auf den wir hier achten müssen, ist der Versuch, eine Gruppe von Menschen auszuwählen, die die gesamte Region hinsichtlich des von uns festgelegten Merkmals (Bildungsstand) repräsentieren kann. Diese Gruppe nennen wir Stichprobe. Wenn die Stichprobe keine Repräsentativität aufweist, bedeutet dies, dass wir bei der Auswahl voreingenommen gehandelt haben. 

Wie Tekyaygil erläutert, kann Selektionsbias in vielen verschiedenen Formen auftreten. Die erste davon ist der Abdeckungsfehler (Coverage Bias). Bei dieser Verzerrung sind die Daten nicht repräsentativ ausgewählt. Wenn wir beispielsweise unter den Menschen in dieser Region nur Personen mit Grundschul-, Mittelschul- oder Highschool-Abschluss nach ihrer Meinung zu einer bestimmten politischen Ansicht fragen und dabei die Meinung von Universitätsstudenten oder Absolventen mit weiterführenden Abschlüssen außer Acht lassen, handeln wir in Bezug auf die Abdeckung voreingenommen. 

Eine weitere Art der Verzerrung wird als Non-Response-Bias oder Teilnahmeverzerrung (Non-response Bias — Participation Bias) bezeichnet. Nehmen wir beispielsweise an, wir wissen, dass unter den Personen, an die wir unsere Fragen richten, diejenigen, die nicht antworten möchten, in der Regel Analphabeten sind. Wenn wir diese Personen gar nicht erst in die Stichprobe aufnehmen, weil sie ohnehin nicht antworten wollen, unterlaufen wir den Fehler, den wir als Non-Response-Bias oder Teilnahmeverzerrung bezeichnen. 

Die dritte Art der Verzerrung wird als Stichprobenverzerrung (Sampling Bias) bezeichnet. Es handelt sich um eine Art von Verzerrung, die in der Phase der Datenerhebung auftreten kann. Sie kommt auch in akademischen Arbeiten vor. Sie beschreibt den Umstand, dass die Bedingung der Zufälligkeit oder der zufälligen Auswahl nicht erfüllt werden kann. Wenn wir beispielsweise in der betreffenden Region einen Basar oder Platz, einen Universitätscampus und einen Park haben und wir nur zum Universitätscampus gehen und die Personen, denen wir unsere Fragen stellen, gezielt aus dem Kreis der Studenten im letzten Studienjahr auswählen, heben wir die Wahrscheinlichkeit auf, dass die in die Stichprobe aufgenommenen Personen zufällig ausgewählt wurden. Auf diese Weise werden die gegebenen Antworten in Bezug auf die Repräsentation der gesamten Region nicht zuverlässig sein. 

Ich möchte auch erklären, was ich damit meine, dass dies auch in akademischen Arbeiten vorkommt. Wenn Studenten, die an der Universität ihre Abschlussarbeit schreiben, für die Datenerhebung Umfragen durchführen müssen, richten sie ihre Fragen meist an ihr Umfeld, das sie am einfachsten erreichen können. In der Fachliteratur gibt es für diese Methode sogar einen sehr treffenden Namen: Man nennt es „Gelegenheitsstichprobe“ (Convenience Sampling). Sicher, es mag eine gute Methode für eine schnelle Datenerhebung sein, aber was ist mit der Repräsentativität? Verfügt die von ihnen gewählte Stichprobe über die Eigenschaften, um die Grundgesamtheit ausreichend zu repräsentieren? Wenn dies nicht der Fall ist, spiegeln auch die Ergebnisse, die aus den Daten einer solchen Stichprobe gewonnen wurden, nicht die Realität wider. Man kann also sagen: „Es gibt keine Abkürzung zur Wahrheit“.

Um in irgendeiner Angelegenheit eine fundierte Entscheidung treffen zu können, müssen viele weitere Kriterien berücksichtigt werden, aber wenn wir insbesondere bei der Auswahl darauf achten, die drei von mir genannten Arten der Verzerrung zu vermeiden, ist es möglich, zuverlässigere Entscheidungen zu treffen.