偏倚是什麼意思

偏倚（Bias）是一個統計學和數據分析中的重要概念，它指的是數據或結果系統性地偏離真實值或期望值的傾向。偏倚可能來自於數據收集、處理、分析或解釋的過程中的人為錯誤、遺漏或誤差。偏倚可能會導致數據或結果不準確地反映現實情況，從而影響研究或調查的有效性和可靠性。

偏倚可以分為不同的類型，例如：

選擇偏倚（Selection Bias）：這是指在選擇研究對象或樣本時，由於某些原因導致某些群體的代表性不足或過度代表，從而影響了研究結果的普遍性。

測量偏倚（Measurement Bias）：這是指在收集數據時，由於測量工具或方法的誤差導致數據不準確。這種偏倚可能來自於測量工具的缺陷、操作不當、解釋數據的主觀性等。

報告偏倚（Reporting Bias）：這是指研究者在報告研究結果時，由於某些原因（如為了讓結果看起來更顯著或更有意義）而選擇性地報告數據或結果，從而影響了研究的可信度。

混雜偏倚（Confounding Bias）：這是指在分析數據時，沒有考慮到可能影響結果的其他變量，從而導致結果解釋不準確。

為了減少或避免偏倚，研究者應該在研究設計、數據收集、分析和解釋的各個階段採取措施，如使用隨機化方法、設置對照組、盲法、詳細的數據收集和分析計劃等。