Selectiebias (Selection bias) | Betekenis & Voorbeelden

Selectiebias (selection bias) verwijst naar situaties waarin onderzoeksbias wordt veroorzaakt door factoren die verband houden met de participanten van het onderzoek.

Selection bias kan worden geïntroduceerd in je onderzoek tijdens de selectie van de betrokken populatie, de gekozen steekproefmethoden of de werving van de participanten. Selection bias wordt ook wel selectie-effect genoemd.

Selection bias kan de validiteit van je onderzoek aantasten, omdat de onderzoekspopulatie niet representatief is voor de doelpopulatie.

Wat is selection bias?

Selectiebias treedt op als de selectie van proefpersonen in een onderzoek (of de waarschijnlijkheid dat ze het onderzoek afmaken) tot een resultaat leidt dat systematisch afwijkt van de kenmerken van de doelpopulatie.

Selection bias komt vaak voor bij observationele studies waarbij de selectie van de proefpersonen niet willekeurig (gerandomiseerd) is, zoals cohortonderzoek, case-control studies en cross-sectioneel onderzoek.

Selectiebias is een systematische fout in je onderzoek. Systematische verschillen tussen participanten en niet-participanten of tussen behandelings- en controlegroepen kunnen invloed hebben op je vermogen om de groepen te vergelijken en onbevooroordeelde conclusies te trekken.

Er zijn verschillende potentiële bronnen van selection bias die je onderzoek kunnen beïnvloeden, zowel tijdens de werving van de proefpersonen als tijdens het proces om ervoor te zorgen dat ze het onderzoek voltooien. Deze bronnen kunnen bijvoorbeeld zijn:

• Gebrekkige procedure om proefpersonen te selecteren, zoals slecht gedefinieerde inclusie- en exclusiecriteria;
• Externe redenen die kunnen verklaren waarom sommige proefpersonen aan het experiment deelnemen en anderen niet;
• Een grotere kans voor sommige participanten om geselecteerd te worden dan voor andere participanten.

Soorten selectiebias

Selection bias is een algemene term voor afwijkingen in je onderzoek die voortvloeien uit factoren die verband houden met de onderzochte populatie. Selectiebias kan worden onderverdeeld in verschillende soorten:

• Steekproefbias (sampling bias of ascertainment bias) treedt op als sommige leden van de onderzochte populatie minder kans hebben om te worden opgenomen in de steekproef dan andere leden. Hierdoor is de steekproef niet representatief voor de populatie.

• Uitvalsbias (attrition bias) treedt op als de participanten die voortijdig uit het onderzoek stappen systematisch verschillen van degenen die blijven.

• Zelfselectiebias (self selection bias of volunteer bias) ontstaat als individuen geheel zelf beslissen of zij al dan niet aan het onderzoek deelnemen (vrijwillig). Hierdoor kunnen proefpersonen verschillen van de rest van de populatie, bijvoorbeeld in termen van motivatie.

• Overlevingsbias (survivorship bias) is een logische afwijking die ertoe leidt dat onderzoekers die een groep bestuderen zich alleen richten op voorbeelden van succesvolle individuen (i.e., de “overlevenden”, die de interventie met succes hebben voltooid) in plaats van op de groep als geheel.

• Participatiebias (participation bias of nonresponse bias) wordt waargenomen als de mensen die niet reageren op een enquête significant verschillen van degenen die wel reageren. Niet-respondenten kunnen niet bereid of niet in staat zijn om deel te nemen, wat ertoe leidt dat zij ondervertegenwoordigd zijn in het onderzoek.

• Ondervertegenwoordigingsbias (undercoverage bias) vindt plaats als sommige leden van je populatie niet vertegenwoordigd zijn in de steekproef. Deze vorm van bias komt vaak voor bij een gemakssteekproef, waarbij je een gemakkelijk te verkrijgen steekproef werft.

Voorbeelden van selection bias

Er is sprake van selectiebias als de dataverzameling of -analyse gericht is op een specifieke subgroep van de doelpopulatie.

Vanwege selection bias weerspiegelen de onderzoeksresultaten niet de gehele doelpopulatie.

Hoe voorkom je selection bias?

Selectiebias kan worden vermeden als je je steekproefpopulatie werft en vasthoudt.

• Bij een selecte steekproef, zoals observationele onderzoeken, is het belangrijk de controlegroep zo goed mogelijk te vergelijken met de behandelgroep. Dit wordt matching genoemd. Onderzoekers koppelen elke gekozen participant uit de behandelgroep aan een lid uit de controlegroep met vergelijkbare kenmerken. Dit helpt om het effect te schatten van een interventie of experiment waarvoor het ethisch of logisch niet haalbaar is om de steekproef te randomiseren.
• Bij experimenteel onderzoek kan selectiebias worden geminimaliseerd door een correct gebruik van willekeurige toewijzing (randomisatie), zoals dubbele blindering waarbij ervoor wordt gezorgd dat onderzoekers noch participanten weten aan welke groep elke participant is toegewezen. Anders kan kennis van groepstoewijzing de data beïnvloeden.
• Steekproefbias (sampling bias) kan worden vermeden door de doelpopulatie zorgvuldig te definiëren en waar mogelijk kansberekening toe te passen. Dit zorgt ervoor dat alle in aanmerking komende proefpersonen een gelijke kans hebben om in de steekproef te worden opgenomen.

Interessante artikelen over onderzoek doen

Op zoek naar meer interessante artikelen over een onderzoek uitvoeren voor je scriptie of paper? Bekijk dan ook eens onderstaande artikelen met uitleg en voorbeelden!

Veelgestelde vragen over selection bias (selectiebias)

Wat zijn veelvoorkomenden soorten van selection bias (selectiebias)?

Veelvoorkomende soorten selection bias (selectiebias) zijn:

• Sampling bias (steekproefbias) of ascertainment bias
• Attrition bias (uitvalsbias)
• Self selection bias (zelfselectiebias) of volunteer bias
• Survivorship bias (overlevingsbias)
• Participation bias (participatiebias) of nonresponse bias
• Undercoverage bias (ondervertegenwoordigheidsbias)

Wat is steekproefbias (sampling bias)?

Steekproefbias (sampling bias) treedt op als sommige leden van een populatie systematisch meer kans hebben om in een steekproef te worden geselecteerd dan anderen.

Steekproefbias is een vorm van selection bias.

Waarom is bias in onderzoek een probleem?

Research bias tast de validiteit en betrouwbaarheid van je onderzoeksresultaten aan. Bias leidt tot onjuiste conclusies en een verkeerde interpretatie van de waarheid. Dit kan ernstige gevolgen hebben in bepaalde vakgebieden, zoals medisch onderzoek, waarin nieuwe behandelingsvormen worden geëvalueerd.