検出バイアスとはどのような種類のバイアスですか?
質問者:リン・ジラム|最終更新日:2020年6月17日
カテゴリ:ビジネスおよび金融出版業界
検出バイアスとは、結果の決定方法におけるグループ間の体系的な違いを指します。結果評価者の盲検化(またはマスキング)は、介入自体ではなく、どの介入が受けられたかの知識が結果測定に影響を与えるリスクを減らす可能性があります。
そうですね、想起バイアスとはどのようなバイアスですか?リコールバイアスが研究の参加者は、リコールに多かれ少なかれ可能性が体系的であり、その成果の状況に応じて露出の情報を関連付けるときに発生する、またはその暴露に依存し、その成果に関するリコール情報へ。この形式のバイアスは、ケースコントロール研究で特に問題になる可能性があります。
さらに、疫学におけるバイアスの種類は何ですか?バイアス(系統的誤差)を定義し、3つのタイプのバイアス(選択バイアス、誤分類/情報バイアス、交絡バイアス)を区別します。選択バイアスを定義して特定します。疾患と曝露の非差別的な誤分類を定義および特定します。
したがって、どのような種類のバイアスが交絡していますか?
交絡バイアス:主な関心のある曝露の影響を外部の危険因子と混合することによって引き起こされる、曝露と健康転帰との間の関連性の測定における体系的な歪み。
2種類のバイアスとは何ですか?
疫学研究では50種類以上のバイアスが特定されていますが、簡単にするために、情報バイアスと選択バイアスの2つのカテゴリに大まかに分類できます。情報の偏りは、さまざまな研究グループから曝露または結果に関するデータを取得する方法の体系的な違いに起因します。
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バイアスの3つのタイプは何ですか?
3つのタイプのバイアス:研究結果の歪みとそれを防ぐ方法。 -治療、危険因子または曝露と臨床転帰との関係の体系的な歪みは、「バイアス」という用語で示されます。 -バイアスには、情報バイアス、選択バイアス、交絡の3種類があります。
想起バイアスは誤分類の違いですか?
想起バイアスは、ケースコントロール研究で最も頻繁に発生しますが、後ろ向きコホート研究でも発生する可能性があります。対照的に、一方のグループがもう一方のグループよりも過去の露出をより正確に記憶している場合、それは「想起バイアス」と呼ばれ、誤分類の差分タイプです。
想起バイアスをどのように修正しますか?
想起バイアスを避けるためのヒント
- 研究の質問を慎重に定義します。
- 適切なデータ収集方法を選択して実装します。
- 質の高い質問票を考案し、面接官が十分に訓練されていることを確認します。
- レポーターのバイアスを排除できる前向き研究を使用します。
- 研究者と患者のために盲検を使用してください。
バイアスをどのように制御しますか?
ただし、定性的なデータ分析で客観性を維持し、バイアスを回避する方法はいくつかあります。
- 複数の人を使用してデータをコーディングします。
- 参加者に結果を確認してもらいます。
- より多くのデータソースで確認します。
- 別の説明を確認してください。
- 同僚と調査結果を確認します。
選択バイアスの例は何ですか?
サンプリングバイアスの例には、自己選択、試験参加者の事前スクリーニング、完了まで実行されなかった試験対象/テストの割引、および最近調査領域に出入りした対象を除外することによる移行バイアスが含まれます。
想起バイアスとはどういう意味ですか?
疫学研究では、想起バイアスは、過去の出来事や経験に関して研究参加者によって取得された(「想起された」)想起の正確性または完全性の違いによって引き起こされる系統的エラーです。
心理学におけるサンプリングバイアスとは何ですか?
サンプリングバイアスとは、調査の参加者を適切に選択しないことによって調査調査で発生する可能性のあるエラーを指します。研究参加者は、研究の基準内で完全にランダムに選択する必要がありますが、結果に影響を与える可能性のある要因はありません。
監視バイアスとは何ですか?
1つの露光群の患者は、研究結果を有するより高い確率をスクリーニングまたは結果自体、または関連症状の試験、増加により監視し、検出した場合、検出バイアスとして知られている監視バイアスが、生じます。
バイアス分析とは何ですか?
バイアスの分析。バイアスは、測定結果とその未知の「真の値」との差として定義されます(VIM)。多くの場合、参照標準へのキャリブレーションによって推定および/または排除できます。潜在的な問題。キャリブレーションは、理想的な環境で出力を「真の値」に関連付けます。
情報バイアスの例は何ですか?
データの欠落は、情報バイアスの主な原因となる可能性があり、特定のグループの人々がデータを欠落している可能性が高くなります。差分記録が発生する可能性のある例は、医療記録内の喫煙データです。曝露が二分された場合、バイアスが発生する可能性が高くなりました。
分類バイアスとは何ですか?
測定または情報バイアスとも呼ばれる分類バイアスは、個々の要因(曝露変数または結果変数)の不適切、不適切、またはあいまいな記録に起因します。データを収集するための完璧なツールは一般的ではないという事実のために、ほとんどの研究はある程度の誤分類の対象となります。
研究におけるバイアスとは何ですか?
また、実験者バイアスと呼ばれる研究バイアスは、科学者が特定の結果を描写するためには、研究の影響に結果を実行するプロセスです。
選択バイアスは内部妥当性に影響しますか?
選択バイアスと内部妥当性。これは、選択効果として知られており、それはあなたの研究の内部妥当性に対する脅威となっています。あなたが実験的研究デザインを使用したい場合は、基本的な基準の一つは、あなたが比較していることを別のグループへの参加者をランダムに割り当てています。
どうすれば交絡バイアスを防ぐことができますか?
交絡を減らすための戦略は次のとおりです。
- ランダム化(目的は研究グループ間の交絡因子のランダム分布です)
- 制限(交絡因子を持つ個人の研究への参加を制限する-それ自体にバイアスがかかるリスク)
- マッチング(個人またはグループの、交絡因子の均等な分布を目指す)
交絡変数をどのようにテストしますか?
与えられた危険因子が交絡を引き起こしたかどうかを決定する簡単で直接的な方法は、交絡を調整する前後の関連の推定尺度を比較することです。言い換えると、潜在的な交絡因子を調整する前と後の両方で、関連性の尺度を計算します。
交絡とバイアスの違いは何ですか?
交絡:曝露と結果の間の効果または関連が、別の変数の存在によって歪められている状況。正の交絡(観測された関連が帰無仮説からバイアスされている場合)と負の交絡(観測された関連が帰無仮説にバイアスされている場合)の両方が発生します。
選択バイアスは交絡変数ですか?
交絡の不適切な制御が潜在的なバイアスの最も頻繁に引用される原因ですが、患者が分析から差別的に除外されたときに生じる選択バイアスは、明確な結果を伴う明確な現象です:交絡バイアスは内部妥当性を損ない、選択バイアスは外部を損なう