母集団の一部のメンバーが他のメンバーよりも含まれる可能性が高い場合、サンプルは「バイアス」されます。母集団のすべてのメンバーが等しく含まれる可能性が高い場合、サンプルは「偏りがない」です。

第二に、偏りのないサンプルの重要性は何ですか？母集団について学習しようとしているときは、偏りのないサンプルを調べると役立つ場合があります。偏りのないサンプルは、母集団全体を正確に表すことができ、母集団について結論を出すのに役立ちます。

そうです、どのようにサンプリングにバイアスをかけることができますか？

その結果、偏ったサンプル、つまり母集団の非ランダムサンプル（または非人間的要因）が発生し、すべての個人またはインスタンスが等しく選択された可能性は低くなります。これが考慮されていない場合、結果は、サンプリングの方法ではなく、調査中の現象に誤って起因する可能性があります。

公平とは公平を意味しますか？

偏りのない。公平であるためには、100％公平である必要があります—あなたの判断を彩るようなお気に入りや意見を持つことはできません。あなたはあなたに影響を与える偏見を持っていない公平であるために。あなたは公平で、おそらく良い判断を下すでしょう。