Bias della selezione
Bias che può influenzare una ricerca per via di una scelta sbagliata dei soggetti/dati: le osservazioni sui dati non sono generalizzabili alla popolazione.
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Gli statistical biases sono una famiglia che raggruppa i bias riguardanti la tendenza generale ad effettuare
ragionamenti che vanno contro le norme e i principi della statistica.
Bias che può influenzare una ricerca per via di una scelta sbagliata dei soggetti/dati: le osservazioni sui dati non sono generalizzabili alla popolazione.
Vi è la tendenza a pensare ai rischi in termini di proporzioni piuttosto che di differenze.
Vi è la tendenza a rimanere fedeli ad una nostra idea, piuttosto che affermare la correttezza e validità di nuove informazioni e idee.
Bias che si genera all'interno di un'organizzazione/sistema, nella quale vengono a verificarsi errori sistemici e non casuali.
Vi è la propensione a ritenere maggiormente probabili le singole componenti, piuttosto che un qualcosa nel suo insieme.
Tendenza ad arrotondare i numeri, sebbene si vogliano risultati precisi.
Propensione a ritenere poco probabile il verificarsi di un evento negativo.
In un'indagine statistica sono osservati dei dati significativi, emersi poiché all'interno di dimensioni specifiche e dato un certo numero di campioni analizzati.
È il bias cognitivo che si innesca quando troviamo delle correlazioni e delle relazioni di causa-effetto anche dove non esistono affatto. Vi è la tendenza a individuare correlazione e relazioni causali, anche quando non vi sono in realtà.
Si ritiene più probabile un evento, se in precedenza sono ricorsi altri eventi in modo frequente: vi è la tendenza a pensare che se qualcosa è avvenuto spesso, in futuro avverrà con meno frequenza o viceversa.
Errore nella scelta di soggetti/dati poiché ci si basa sui successi e risultati positivi, senza includere gli elementi negativi.
Tendenza a ritenere qualcosa come parte di un certo insieme solo basandoci sulla somiglianza.
Ci si aspetta l'ottenimento di risultati consistentemente migliori rispetto a quanto si otterrà nella realtà.
Vi è la propensione a non considerare le informazioni generali, dando invece più importanza a casi particolari o specifici.
Dopo aver ottenuto una serie di successi, vi è la tendenza a pensare che verranno ottenuti altri risultati positivi.
Vi è la tendenza a sovrastimare la probabilità di eventi congiunti e sottostimare eventi disgiunti.
Errore nel valutare quanto tempo si spreca o si risparmia a seconda dell'aumentare o del diminuire la velocità con cui si sta viaggiando: andando veloci, viene sovrastimato il tempo che si risparmia.
Tendenza a sottovalutare i segnali di pericolo o emergenza e a ritenere poco probabile il verificarsi di problematiche.
Tendenza a sovrastimare la probabilità del verificarsi di eventi negativi e conseguentemente a sottostimare la probabilità del verificarsi di eventi positivi.
L'idea che dati aggregati non si applichino al singolo paziente (ambito medico), ciò può portare a errori nella diagnosi.
Vi è la tendenza a ritenere che gli interessi di una persona siano diametralmente opposti agli interessi di un'altra.
Tendenza a valutare una probabilità di qualcosa senza prendere in considerazione la grandezza del campione in questione.
Vi è la tendenza a subire in misura maggiore l'influenza di alternative che sono parti di categorie più ampie, poiché si pensa che possano verificarsi con facilità.
Vi è la tendenza (in ambito medico) a esitare nel fare una diagnosi di una malattia rara, anche se è la più plausibile.
Le stime di probabilità condizionate tendono a essere conservative.
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