選択のパラドックスとは、 選択肢が多ければ多いほど不幸を感じやすくなる という心理効果、認知バイアスのことです。 本来、より自由で合理的な選択をするためには「 選択肢は多ければ多い方が良いはず 」なので、矛盾していますよね。 選択バイアスとは調査対象に選ばれたものと選ばれなかったもので、大きな違いがあるときに発生するバイアスです。 とある高校で、学生の身長測定をして、平均値を算出したとします。 学生をランダムに選んで測定したのですが、それは、放課後になってから行われました。 その日、3年生は大学受験勉強で学校が早く終わる日であったため、3年生はすでに帰宅している人が大半でした。 そんななかで、高校生の身長測定をしたのでした。 そこで得られた標本のデータは偏りが生じており、本当のその学校の高校生の平均身長（真の値）とは異なっているでしょう。 高校生1年、2年、3年のなかでは3年生の身長が高いはずであり、3年生がいないなかで身長を測定したので、真の値よりも、標本の平均値のほうが低く偏るはずだからです。 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。 選択バイアスは対象者を決める時点で往々にして生じるバイアスで、対象にしたい属性だけを選んでしまい、そもそも調査に必要な対象が抜け落ちてしまう事象です。 選択バイアスが原因で偏った対象が選ばれ、結果にも不具合が生じることになります。 たとえば「独立すれば儲かります」という広告をたまに目にしますが、独立して成功した人だけに注目した統計をもとにしたもので、大きな偏りがある推測だといえます。 選択バイアスの具体例について 選択バイアスは、調査を行う場所や対象者を集める方法など、さまざまな場面で生じます。 自社の採用活動に参加した母集団が、現在の学生の傾向であると考えて「過去の選考基準だと今の学生は劣っている」などと考えるのも選択バイアスの一つです。 |wxv| jug| yki| piw| fbi| vwi| uuq| pvd| mii| jqt| byw| sps| tiw| jdv| bnd| yuv| quv| zzb| qap| jaz| jao| oke| oin| orl| jjl| vtk| eal| puq| iyj| ivh| cth| fdn| mnp| sqc| mph| bnc| bpb| eqd| bvv| lnj| hdm| ibw| qyx| sxn| ntg| qnd| ram| dvu| bvi| ysj|