セレクション・バイアス：その正体、種類、例

研究者は、調査結果が対象コミュニティの実情に合わない場合、支援を必要とすることがあります。 原因は多数あるが、選択バイアスが最も重要である。 研究サンプルが対象母集団を正確に代表する必要がある場合に発生し、研究結果にばらつきが生じます。

選択バイアス、その実際的な影響、そしてそれを回避する最善の方法を理解することは、その影響に対処するのに役立ちます。 データ収集プロセスを強化する方法について知っておくべきことは、この投稿ですべて網羅されています。

選択バイアスとは？

選択バイアスとは、研究サンプルの代表が不正確になるような実験的ミスを指します。 参加者のプールやデータがターゲットグループを代表していない場合に発生する。

選択バイアスの重大な原因は、研究者がサブグループの特性を考慮しなかった場合である。 サンプルデータの変数と調査母集団との間に根本的な乖離を生じさせる。

選択バイアスは、いくつかの理由で研究において発生する。 もし、研究者が誤った基準でサンプル集団を選択した場合、このバイアスの例を数多く見つけることができる。 また、被験者の参加意欲に影響を与える要素があるために起こることもあります。

学習科学におけるすべての統計モデルにはデータが必要である。 統計的に有効なモデルを開発するためには、良いデータが不可欠ですが、不十分な情報を得ることは意外と簡単です。 選択バイアスは、データ収集から分析に至るまで、すべてのプロセス段階で研究者に影響を与える。

例えば、研究者は、自分たちの研究成果が他の人々や異なる環境に適用されない可能性があることを認識する必要があるかもしれません。 このタイプのエラーは、個人が2つ以上のグループのうちの1つに無作為に割り当てられたにもかかわらず、実際に参加できるのは一部の人だけであることを示します。 

つまり、あるプログラムに適していると思われる人が参加することもあれば、そうでないこともあるのです。 したがって、プログラムに参加した人とそうでない人とでは、異なる特性を持つ可能性があります。 非ランダムな選択過程が存在すると、因果関係やそれに関連する統計について誤った推論をしたり、収集したデータを無効にしてしまう可能性がある。 

選択バイアスの種類

選択バイアスは多くの種類があり、それぞれが特定の方法でデータの妥当性に影響を与えます。 代表的なものをいくつか見ていきましょう。

• サンプリング・バイアス。

サンプリングバイアスは選択バイアスの一種で、ある重要な変数について母集団に含まれうるすべての人々からデータを収集していない場合に発生するものです。 その理由としては、以下のようなものが考えられます。研究者は、主にコンビニエンス・サンプリングやコンビニエンス・サンプリングからサンプルを集め、時には、研究対象者と類似し、同様の特性を持つが、まだ無作為に選ばれていない個人をその母集団から慎重に選び出す。 

これは、その特定のケースにおける統計的な分析と結果の理解に歪みを与える可能性があります。

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調査におけるバイアス by QuestionPro 

• 自己選択バイアス。

この種の選択バイアスは「ボランティア・バイアス」とも呼ばれ、研究に参加することを選択した人々が、より大きな対象集団を代表していない場合に発生します。 例えば、学生の進路希望を調査したい場合、裕福な学生が集まることで知られる学校の学生しか集められないかもしれません。 また、特定の人種を対象とした研究で、その人種であると認識する参加者が少ない場合にも、ボランティア・バイアスが発生することがあります。

他のバイアスと同様に、自己選択バイアスは研究で収集されたデータを歪める。 ほとんどの場合、研究者は非常に不正確な結果を得ることになり、体系的な研究の妥当性が存在しないことになります。 

• 非回答バイアス

無回答バイアスは、人々がアンケートに答えない、あるいは研究プロジェクトに参加しない場合に起こります。 調査研究において、参加者に適切な能力がない、時間がない、テーマに対して罪悪感や恥ずかしさがある、といった場合によく起こることです。

例えば、研究者はコンピュータ科学者が新しいソフトウェアをどのように見ているかに興味があります。 アンケートを実施したところ、多くのコンピュータ科学者が回答しなかったり、終了してしまったりしたそうです。

研究者は、回答者がデータを受け取った後、ソフトウェアが優秀で高品質であると信じていることを発見しました。 しかし、このソフトをコンピュータ科学者の集団に公開したところ、主に不評を買うことが分かった。

調査対象者は、プログラムの欠陥を見抜くことができない初級コンピュータ科学者であった。 この調査回答者は、より重要なコンピュータサイエンティスト集団を反映していない。 したがって、結果は不正確であった。

• 排他的バイアス。

包含バイアスは、研究者が意図的にサンプル集団にいくつかのサブグループを含めるときに起こります。 これは、無回答サンプリングバイアスと密接な関係があり、系統的調査の内的妥当性に影響を与えます。

専門家は、包接バイアスを「無作為化後に患者を試験に組み入れ、その後の解析で生じる様々な潜在的バイアスを総称したもの」と定義しています。 このような場合、研究成果は変数間の誤った接続を確立してしまう可能性があります。

除外バイアスは、グループに無作為化する前に、サンプル集団からあるサブグループを意図的に除外する場合に発生します。 がんやHIV/AIDSなど特定の疾患を持つ患者を、本人の同意なしに研究することは非倫理的であるため、除外した可能性があります。 あるいは、臨床試験中に他の治療法の選択肢を与えたくないという理由で除外したのかもしれません。 また、研究者によっては、臨床試験に参加するには病気が重すぎる人や高齢の人は参加しないことにしています（これらの人は効果的に参加できないか、参加しても十分な利益を得られない可能性があるため）。

• リコール・バイアス

想起バイアスの最も一般的な形態の1つは、遡及的な記憶の歪みである。 遡及的記憶歪みは、人が出来事や経験を、本来の目的ではなく、現在のニーズに合った方法で記憶しているときに起こります。 例えば、ある出来事がネガティブな意味であったとしても、ポジティブな経験であった、あるいは楽しかったと思い出すことがあります。 また、自分自身や他人の人生に関する事実など、研究テーマにとって重要な詳細を思い出すことが困難な場合、遡及的記憶歪みが発生することがあります。

また、記憶の歪みは、不正確な情報を記憶報告に含めることによっても発生します。 これは、ありもしないことを報告したり、実際とは異なる時間に起こったことを報告したりする場合に起こります。 

例えば、ある日、職場から自宅まで5時間かかったと申告した人が、実際には、事前にデスクで昼食をとり、その日のうちに忘れたため、3時間しかかからなかったということがあります。

• 生存率バイアス

生存者バイアスは、研究者が変数をスクリーニング・コンテストの対象とし、手続きに成功した人を選択する場合に発生します。 この予備選択法では、可視化されていないため、失敗した変数を排除する。

生存率バイアスは、たとえ関連するデータがなくても、最も成功した要因に焦点を当てる。 研究成果が変わってしまったり、現実を反映しない不必要にポジティブな見方をしてしまったりすることがあるからです。

例えば、あなたが起業家の成功の変数を研究しているとします。 有名な起業家の多くは、大学を卒業していません。 それは、強いコンセプトを持って大学を出れば、キャリアをスタートさせるのに十分であると思い込ませてしまう可能性があります。 しかし、大学を中退した人の大半は、金持ちにはなれません。

実際には、大学を中退して起業して失敗した人の方が多い。 この例では、成功した脱落者だけに注目し、失敗した大多数の脱落者を無視することで、生存者バイアスが発生します。

• アトリビューション・バイアス

調査実施中に一部の回答者が脱落することで、減少バイアスが発生します。 その結果、研究結果に未知な部分が多くなり、結論の質が低下してしまいます。

ほとんどの場合、研究者はドロップアウトの変数間の傾向を調べます。 このような傾向を把握することができれば、回答者が突然アンケートを離れてしまった原因を突き止め、適切な対処ができるかもしれません。

• アンダーカバレッジバイアス

アンダーカバー・バイアスは、代表的なサンプルが対象母集団のより少ない割合から抽出される場合に発生します。 オンライン調査は、特にアンダーカバー・バイアスの影響を受けやすい。

自己申告による健康に関するオンライン調査で、過度の飲酒と喫煙の行動に焦点を当てたとします。 もっとも、調査の方法からして、インターネットを使わない人を意図的に排除しているわけですが。

そうすると、高齢者や低学歴の人がサンプルから外れることになります。 インターネットユーザーと非ユーザーは大きく異なるため、オンライン調査から信頼できる結果を引き出すことはできません。

選択バイアスを回避する方法

ある結果（従属変数）と複数の予測変数の間の関係の強さを推定することは、多くの研究課題にとって不可欠である。 選択バイアスを避けるために、二変量解析や多変量解析の手法が一般的に用いられている。 

二変量解析は、2つの変数の経験的な関係を明らかにするためによく使われる定量的な解析である。 この方法では、研究者は各予測変数を個別に測定し、それが結果変数に影響を与えるかどうかを統計的検定で判断する。

もし、予測変数と結果の間に関係がなければ、彼らはデータ収集プロセスにおける選択バイアスの証拠を見つけることができないだろう。 しかし、もしこれらの変数の間に何らかの関係があるとすれば、このデータを収集する際に、ある程度の選択バイアスが存在した可能性がある。

多変量回帰法は、ある結果（従属変数）と複数の予測変数の間のこの関係の強さを評価することを可能にする。

選択バイアスによって調査結果に影響を与えた可能性が高い。 選択バイアスを避けるために、以下のアドバイスを確認してください。

調査設計時

アンケートの構成を考える際に、選択バイアスを避けるために、以下の提案を試してみてください。

• アンケートの目的が明確になっているかどうか確認する。
• 想定される読者に対して満たすべき基準を明示する。
• 可能な限りすべての参加者に公平な調査参加の機会を提供すること。

サンプリング時

これらの戦略のいくつかを、サンプルを選択する過程で実践してみることを検討してください。

• ランダムサンプリングを採用する場合は、適切な無作為化を行うこと。
• 参加者リストが最新のものであり、想定される対象者を正確に表していることを確認してください。
• サブグループが母集団全体を代表し、本質的な要因を共有していることを確認する。

評価中

評価・検証のプロセスを進める際には、選択バイアスを回避するために、これらのアイデアのいくつかを実行に移すことを考える必要があります。

• サンプルの選択、手順、データ収集に偏りがないことを確認したい場合は、もう一人の研究者に背中をみてもらうとよいでしょう。
• データの変化を監視する技術を応用することで、予期せぬ結果を特定し、不正確なデータを修復または回避するために迅速に調査することができます。
• 過去の基礎研究データの傾向を確認し、研究の内的妥当性が高いかどうかを検証する。
• アンケートに答えてくれなかった人を追加で招待する。 2回目の投票では、より明確な調査結果を得ることができるかもしれません。

選択バイアスを回避する方法について、このクイック
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選択バイアスの影響とは？

研究において、研究成果の信頼性を損なうランダムエラーやシステマティックエラーが常に存在する可能性があります。 選択バイアスは様々な影響を及ぼす可能性があり、それらの影響がどの程度大きいのか、どの方向にあるのかを判断するのは難しい場合が多い。 その影響は、企業にとって次のようないくつかの問題につながる可能性があります。

• 収益と評判を失うリスク

ビジネスプランニングや戦略において、代表性のないサンプルから得られる知見は、ターゲット集団と一致しないため、著しく有用性が低くなります。 このような知見に基づいてビジネス上の意思決定を行うと、資金や評判を失うリスクがあります。

• 分析の外部妥当性に影響を与える

不正確なデータの結果、研究の信頼性が低くなる。 したがって、サンプルに偏りがあるため、分析の外的妥当性が損なわれている。

• その結果、不適切な経営判断につながる

最終的な結果が偏ったものであったり、テーマを代表するものでない場合、重要なビジネス上の意思決定を行う際に、その研究結果を信頼するのは危険であると言えます。

結論

選択バイアス、その種類、研究結果に与える影響を理解することが、選択バイアスに対処する最初のステップです。 それを特定し、その影響を最小限に抑えるための取り組みに役立つ重要なデータを発見しました。 QuestionProを使用して信頼性の高い調査データを収集することで、選択バイアスを回避することができます。

中立的でないサンプルとシステムの問題が組み合わさった場合など、様々な状況で選択バイアスが発生する可能性があります。 研究や分身体験に使えるエンタープライズグレードのリサーチツールがQuestionProリサーチスイートです。

QuestionPro Audienceは、理想的なサンプルから貴重なデータを収集するお手伝いをします。

調査を行う際には、選択バイアスの本質を理解することが不可欠です。 これは、研究結果が参加者の特性や、研究者の性格に影響される傾向のことです。
サンプル
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例えば、砂糖が糖尿病に与える影響に関する研究を行う場合、糖尿病患者のグループが全員教会の会員であった場合、選択バイアスの原因となる可能性があるのです。 糖尿病でない人よりも教会活動に参加する機会が多く、そのためサンプルに含まれる可能性が高いのでしょう。

あなたの研究でこの種のバイアスを回避したい場合は、信頼できるさまざまなソースからデータを収集する必要があり、次のようになります。
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