Wenn Sie eine wissenschaftliche Studie durchführen, versuchen Sie normalerweise, die Wirkung einer Sache auf eine andere zu bestimmen. Da Sie nicht eine ganze Population untersuchen können, nehmen Sie stattdessen eine Stichprobe dieser Population. Anschließend teilen Sie diese Stichprobe in die Anzahl der Gruppen auf, die Ihr Forschungsdesign erfordert. Der einzige Unterschied zwischen diesen Gruppen sollte die Sache sein, die Sie messen möchten. Ein Selektionsbias tritt auf, wenn es andere Unterschiede zwischen den Gruppen gibt, die sich auf Ihre Ergebnisse auswirken könnten. In diesem Fall können Sie die Ergebnisse Ihrer Studie nicht auf die größere Population anwenden. Die Hauptmethode, mit der Forscher den Selektionsbias reduzieren, besteht darin, randomisierte kontrollierte Studien durchzuführen. Randomisierte kontrollierte Studien können jedoch kostenintensiv sein und sind bei einigen Studientypen, wie z. B. sozialwissenschaftlichen Studien, nicht durchführbar. Wenn Sie keine randomisierte kontrollierte Studie durchführen können, können Sie Ihre Ergebnisse dennoch anpassen, um einen möglichen Selektionsbias zu berücksichtigen.
Schritte
Methode 1 von 3: Durchführung von randomisierten kontrollierten Studien
Schritt 1. Melden Sie Studienteilnehmer an, die Ihre Zielgruppe widerspiegeln
Ihre Zielgruppe ist diejenige, auf die Sie die Ergebnisse Ihrer Studie anwenden. Ziehen Sie alle Ihre Studienteilnehmer aus dieser einzelnen Population. Selbst in einer randomisierten kontrollierten Studie kann ein Selektionsbias auftreten, wenn Ihre Studienteilnehmer Ihre Zielpopulation nicht genau widerspiegeln.
- Angenommen, Ihre Zielgruppe sind College-Studenten. Sie haben jedoch auch außerhalb des Campus für Freiwillige geworben und auch einige Einheimische angezogen. Einheimische, die das College nicht besuchen, haben möglicherweise nicht die gleichen Merkmale wie Ihre Zielgruppe, und die Einbeziehung dieser Personen kann zu Auswahlverzerrungen führen.
- Außerdem muss die Teilnehmerzahl Ihrer Studie ausreichend groß sein, damit Sie die Ergebnisse Ihrer Studie auf die Gesamtbevölkerung übertragen können. Die erforderliche Stichprobengröße hängt von verschiedenen Faktoren ab, z. B. vom Ausmaß des untersuchten Effekts und seiner Variabilität innerhalb der Grundgesamtheit.
- Möglicherweise erhalten Sie auch Hilfe von einem Online-Rechner, der Ihnen bei der Bestimmung Ihrer Stichprobengröße hilft, z. B. der unter
Schritt 2. Wählen Sie zufällig Studienteilnehmer aus, die Ihre Kriterien erfüllen
Während die Rekrutierung von Freiwilligen kostengünstiger sein kann, besteht auch die Gefahr einer Voreingenommenheit von Freiwilligen. Dies geschieht, wenn Personen, die freiwillig an Ihrer Studie teilnehmen möchten, ein persönliches Interesse am Ergebnis haben. Der Grund für ihr Interesse könnte bedeuten, dass sie Ihre Zielgruppe nicht vollständig repräsentieren.
- Erstellen Sie einen Fragebogen mit Ein- und Ausschlusskriterien. Wenn Sie beispielsweise die Auswirkungen von Schlaf auf die Noten von College-Studenten untersuchen, möchten Sie möglicherweise sicherstellen, dass Sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Schülern mit vielen Kursen am frühen Morgen und vielen Schülern in der Nacht haben. In diesem Fall würden Sie eine Frage zum Stundenplan des Freiwilligen hinzufügen. Wenn Sie nur Vollzeitstudenten einbeziehen möchten, würden Sie fragen, wie viele Stunden der Freiwillige belegt hat.
- Sobald Sie ungefähr das 2-3-fache der Anzahl potenzieller Teilnehmer haben, die Sie für die Studie benötigen, weisen Sie jedem eine Zufallszahl zu. Wählen Sie dann Ihre Studienteilnehmer nach dem Zufallsprinzip basierend auf diesen Zahlen aus. Dies trägt dazu bei, Selektionsbias sowie Freiwilligenbias zu reduzieren.
Spitze:
Wenn Ihre Randomisierung während der gesamten Studie stark ist, können Sie einen eventuell vorhandenen Selektionsbias effektiv beseitigen.
Schritt 3. Führen Sie eine Pilotstudie durch, um potenzielle Probleme zu identifizieren
In einer Pilotstudie üben Sie Ihre Teilnehmerrekrutierungstechniken und führen mindestens den ersten Teil der Studie durch. Eventuelle Mängel in Ihrem Studiendesign oder in Ihren Auswahlkriterien für Studienteilnehmer werden sichtbar. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, eventuelle Fehler zu korrigieren, bevor Sie die vollständige Studie durchführen.
- Da es sich nicht um die Realität handelt, muss Ihre Stichprobengröße nicht so groß sein wie für die gesamte Studie, was zur Kostensenkung beiträgt.
- Pilotstudien geben Ihnen auch eine Vorstellung davon, wie schnell Sie Teilnehmer für Ihre Studie gewinnen können und welche Rekrutierungsmethoden am besten zu funktionieren scheinen.
Schritt 4. Erstellen Sie ein Betriebshandbuch, um alle Studienverfahren zu standardisieren
Ein Selektionsbias kann durch die Risse Ihrer sorgfältig konzipierten Studie rutschen, wenn andere Studienteilnehmer andere Methoden anwenden, um Teilnehmer zu rekrutieren oder Daten zu messen. Wenn alle Studienabläufe standardisiert sind, können Sie auch sicher sein, dass ein anderer Forscher Ihre Studienergebnisse reproduzieren kann.
- Wenn Ihre Ermittler den Teilnehmern beispielsweise eine Reihe von Fragen stellen, enthält Ihr Betriebshandbuch genau die gestellten Fragen. Dann könnten Sie Ihre Ermittler auf ihren Tonfall und andere Faktoren schulen, die die Antworten der Teilnehmer verzerren könnten.
- Wenn mehrere Personen an der Studie beteiligt sind, schulen Sie sie in den Methoden, die sie während der Studie anwenden sollen, und testen Sie sie, um sicherzustellen, dass alle dasselbe tun.
- Wenn Ihre Studie über Monate oder Jahre hinweg stattfinden soll, können „Auffrischungskurse“erforderlich sein, um die Prüfärzte über Ihr Protokoll auf dem Laufenden zu halten, insbesondere wenn sie für eine Weile von der Studie abwesend sind.
Schritt 5. Weisen Sie den Teilnehmern zufällig Interventions- oder Placebogruppen zu
Wenn Sie die Randomisierung selbst durchführen, verwenden Sie Zufallszahlen, um Ihre Studienteilnehmer zu identifizieren. Die Person, die die Zufallszahlen zuweist, sollte jemand sein, der nicht als Prüfer an der Studie arbeitet. Sobald Zufallszahlen zugewiesen wurden, können Sie die Teilnehmer zufällig auf die beiden Gruppen aufteilen.
- Die meisten Universitäten haben Forschungsunterstützungseinheiten, die bei der Randomisierung helfen. Es gibt auch Computerprogramme, die die Randomisierung für Sie durchführen. Wenn Sie keinen Zugang zu Forschungsunterstützung haben, verwenden Sie einen kostenlosen Zufallszahlengenerator, wie den unter
- Größere Studien verwenden normalerweise eine Remote-Randomisierungseinrichtung, um sicherzustellen, dass niemand, der an der Studie beteiligt ist, wissen kann, zu welcher Gruppe ein bestimmter Teilnehmer gehört.
Schritt 6. Halten Sie die Gruppenzuweisungen jedes Teilnehmers doppelblind
Bei einer Doppelblindstudie wissen weder der Teilnehmer noch der Prüfarzt, zu welcher Gruppe der Teilnehmer gehört. Manchmal ist dieser Prozess jedoch nicht möglich oder wäre zu teuer.
- Wenn Ihre Studie beispielsweise eine Operation umfasste, wäre es für Ihre Teilnehmer unmöglich, nicht zu wissen, ob an ihnen eine Operation durchgeführt wurde. In diesem Fall könnten Ihre Untersucher bei der Messung und Zusammenstellung der Daten hinsichtlich der Gruppe eines bestimmten Probanden blind sein, der Teilnehmer jedoch nicht, da er dem chirurgischen Eingriff zustimmen müsste.
- Selbst wenn Sie eine Doppelblindung haben, kann sie zusammenbrechen. Wenn Sie beispielsweise ein Medikament untersuchen, das gefährliche Nebenwirkungen hat, müssen Sie möglicherweise wissen, welche Teilnehmer das Medikament einnahmen, damit Sie sie überwachen oder vor den Nebenwirkungen warnen können.
Methode 2 von 3: Minimierung des Selektionsbias in Fall-Kontroll-Studien
Schritt 1. Sammeln Sie grundlegende demografische Informationen von potenziellen Teilnehmern
In einer Fall-Kontroll-Studie haben Sie Personen, die an der Krankheit oder Erkrankung erkrankt sind (Ihre Fälle) und Personen, die sich nicht angesteckt haben (Ihre Kontrollen), obwohl sie der gleichen Krankheit ausgesetzt waren. Die Auswahl von Teilnehmern aus beiden Gruppen mit ähnlichem Hintergrund und ähnlichen biografischen Daten hilft dabei, andere Faktoren zu eliminieren, die Ihr Ergebnis möglicherweise verfälschen könnten.
Wenn Sie beispielsweise die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung einer Bevölkerung untersuchen, nachdem sie dem Virus ausgesetzt wurde, das sie verursacht, möchten Sie eine Stichprobe mit ähnlichem Alter, sozioökonomischem Status und Zugang zur Gesundheitsversorgung. Die Beibehaltung dieser Ähnlichkeiten verringert die Möglichkeit, dass das Ergebnis einiger Teilnehmer durch ihre Gesundheit oder medizinische Behandlung beeinflusst wurde
Schritt 2. Wählen Sie die Kontrollen nach dem gleichen Verfahren wie Ihre Fälle aus
Identifizieren Sie in einer Fall-Kontroll-Studie zuerst Ihre Fälle. Folgen Sie dann dem gleichen oder einem ähnlichen Verfahren, um Kontrollen in Ihre Studie aufzunehmen. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie ein genaues Maß für die Exposition in der Population haben, die Sie untersuchen möchten.
Wenn Ihre Fallpopulation beispielsweise von Patienten stammt, die zur Behandlung an ein bestimmtes Krankenhaus überwiesen wurden, können Sie Ihre Kontrollen von den Gesundheitsdienstleistern erfragen, die diese Überweisungen vorgenommen haben
Schritt 3. Vermeiden Sie die Auswahl von Kontrollen aus Krankenhauspopulationen
Es ist in Ordnung, wenn Ihre Fälle ins Krankenhaus eingeliefert werden. Wenn Ihre Kontrollen jedoch ebenfalls ins Krankenhaus eingeliefert werden, wird der resultierende Zusammenhang zwischen der Exposition und der Krankheit abgeschwächt.
Wenn Sie beispielsweise eine Studie über Rauchen und chronische Herzkrankheiten durchführen, würde eine Krankenhauseinweisung die Assoziation schwächen, da Rauchen ein Faktor ist, der zu vielen Gesundheitsproblemen führt, die auch zu einem Krankenhausaufenthalt führen können
Schritt 4. Vergleichen Sie Kontrollen mit Fällen, die auf ähnlichen demografischen Merkmalen basieren
Berücksichtigen Sie alle Faktoren, die die Ergebnisse Ihrer Studie beeinflussen könnten, als Kriterien, wenn Sie Kontrollen für Ihre Fall-Kontroll-Studie auswählen. Verwenden Sie die demografischen Informationen, die Sie aus Ihren Fällen erhalten haben, als Profil für Ihre Kontrollen.
Angenommen, ein lokales Restaurant ist für einen Virusausbruch verantwortlich, aber Sie wissen nicht, welcher. Die lokale Bevölkerung, die sich mit dem Virus infiziert hat, sind Ihre Fälle. Um zu ermitteln, welches Restaurant verantwortlich ist, können Sie Personen aus der Umgebung registrieren, die Ihren Fällen in Bezug auf Nachbarschaft, Alter und Geschlecht entsprechen, sich jedoch nicht mit dem Virus infiziert haben, als Ihre Kontrollen
Schritt 5. Verwenden Sie Bevölkerungsdaten, anstatt Teilnehmer als Kontrollen zu rekrutieren
In einer Fall-Kontroll-Studie werden Personen, die nicht an der Krankheit oder dem Zustand, den Sie studieren, erkrankt sind, im Allgemeinen mit geringerer Wahrscheinlichkeit an Ihrer Studie teilnehmen. Wenn Ihnen jedoch Bevölkerungsinformationen aus einer nationalen, regionalen oder lokalen Datenbank zur Verfügung stehen, können Sie dieses Problem durch die Verwendung dieser Informationen als Kontrolle lösen. Darüber hinaus verringert die Verwendung von Daten aus einer öffentlich zugänglichen Datenbank die Kosten Ihrer Studie.
Wählen Sie ein Populations-Dataset für Ihre Kontrolle aus, das der Population der von Ihnen untersuchten Fälle entspricht. Wenn sich beispielsweise alle Ihre Fälle im Bundesstaat Kalifornien befinden, können Sie eine bundesstaatliche Datenbank verwenden, um Ihre Bevölkerungsdaten abzurufen. Sie möchten jedoch keine nationale Datenbank verwenden
Spitze:
Wenn Sie Ihr geografisches Gebiet so klein wie möglich halten, können Sie auch eine kleinere Stichprobengröße haben, was die Genauigkeit Ihrer Studie erhöht und die Kosten senkt.
Methode 3 von 3: Anpassen der Ergebnisse, um Verzerrungen zu berücksichtigen
Schritt 1. Beziehen Sie die mit dem Selektionsbias verbundene Variable in Ihre Analyse ein
Suchen Sie nach Variablen, die potenziell zu Auswahlverzerrungen führen könnten, und zeichnen Sie diese Informationen von jedem Ihrer Teilnehmer auf. Analysieren Sie dann Ihre Ergebnisse zusätzlich zu Ihrer Gesamtanalyse speziell auf dieser Variablen.
- Angenommen, Sie untersuchen den Zusammenhang zwischen Kaffee und Migräne. Sie haben postalische Umfragen an Haushalte im Bundesstaat Kalifornien verschickt. Sie kennen jedoch frühere Studien, die gezeigt haben, dass ältere Menschen in der Regel mehr an der Teilnahme an postalischen Umfragen interessiert sind als jüngere. Dies könnte Ihre Studie nach Alter verzerren.
- Um Verzerrungen bei der Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Kaffee und Migräne auszugleichen, könnten Sie Ihre Daten so trennen, dass der Zusammenhang in verschiedenen Altersgruppen getrennt gemessen wird (Schichtung). Dies würde die Auswahlverzerrung verringern, die auftreten würde, wenn zu viele ältere Personen in Ihrer Stichprobe enthalten sind.
Schritt 2. Gewichten Sie die Antworten der Teilnehmer, um eine verzerrte Stichprobe zu korrigieren
Wenn Ihre Teilnehmer nicht angemessen mit der Demografie Ihrer Zielgruppe übereinstimmen, lassen Sie die Ergebnisse der unterrepräsentierten Gruppe wertvoller sein als die Ergebnisse der anderen Gruppe. Dadurch wird Ihre Stichprobe angepasst, sodass Sie Ihre Ergebnisse auf die gesamte Grundgesamtheit anwenden können.
Angenommen, Sie untersuchen die Wirkung von Schlaf auf die Noten von College-Studenten. Die Schülerschaft an der Schule, an der Sie studieren, besteht zu 40 % aus Männern und zu 60 % aus Frauen. Ihre Stichprobe ist jedoch nur zu 20 % männlich. Um die männlichen Antworten zu gewichten, teilen Sie den Bevölkerungsprozentsatz durch Ihren Stichprobenprozentsatz (40 % geteilt durch 20 %). Das Ergebnis ist 2, also zählt die Antwort jedes Männchens doppelt
Warnung:
Wenn sich Ihre Stichprobe zu stark von der zu untersuchenden Grundgesamtheit unterscheidet, sind Ihre Ergebnisse für die Grundgesamtheit möglicherweise auch bei Gewichtung nicht genau, da die Stichprobe zu wenige Vertreter enthält.
Schritt 3. Besprechen Sie das Potenzial für Auswahlverzerrungen in Ihrem Bericht
Wenn es keine effektive Möglichkeit gibt, Ihre Ergebnisse so anzupassen, dass die Auswahlverzerrung ausreichend reduziert wird, bestätigen Sie einfach, dass eine Auswahlverzerrung vorliegt. Erwähnen Sie alle Möglichkeiten, wie Sie versucht haben, die Verzerrung zu korrigieren, oder beschreiben Sie, warum eine Korrektur der Verzerrung unter den Umständen der Studie nicht möglich war.
- Angenommen, Sie möchten den Zusammenhang zwischen Nachtschichtarbeit und einem bestimmten Gesundheitsproblem bewerten, indem Sie Personen vergleichen, die in derselben Fabrik arbeiten und dieselbe Arbeit verrichten, mit dem einzigen Unterschied, dass einige tagsüber und andere bei Nacht. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass es viele andere Unterschiede zwischen diesen Gruppen gibt, die Sie unmöglich erklären können, z. B. ihren sozioökonomischen Status oder den Zugang zur Gesundheitsversorgung.
- Berücksichtigen Sie im Bericht zu Ihrer Studie, dass es viele andere Unterschiede gibt, die Ihre Studie nicht berücksichtigt hat. Sie könnten auch erwähnen, was einige dieser Unterschiede sein könnten, und Verweise auf andere Studien hinzufügen, die diese Variablen eingehend analysiert haben.
