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抽样偏误的真相：你的样本是否真能代表全体？
在进行调查与统计分析时，我们常常会碰到一个不容忽视的问题——抽样偏误。当研究者在选择受试者或数据时，若并未实现适当的随机化，则所获得的样本将无法准确代表整体人口，进而导致结果的不可靠性。这种情况被称为「抽样偏误」，有时也被称作「选择效应」。
抽样偏误会使统计分析结果扭曲，并造成结论不正确。
抽样偏误的影响可以分为多种形式，其中最常见的就是抽样偏误本身。这种偏误的成因在于，当受到的样本不是随机选取时，某些人口中的成员会比其他成员更不容易被纳入样本中。因此，所得到的样本必然会存在偏差，即某些特征过度代表或不足代表整体人口的情况。
抽样偏误的类型
抽样偏误
抽样偏误是由于对人口进行非随机抽样而产生的系统性错误。这样的样本不平衡会对研究的外部有效性造成损害，也影响了我们将结果推广至整体人群的能力。举例来说，自我选择的参与者可能会使结果不具代表性，因为那些有意愿参加研究的人往往拥有特定的社会或经济背景。
若不考虑抽样偏误，研究的某些结论可能会是错误的。
时间间隔偏误
此类偏误发生在研究提前终止时，尤其当研究结果支持希望的结论时。这样的提前终止可能使得结果偏向事实，且反映出不全面的情况。若某个变数以一个极端值终止，这可能反映出变数的本质变异性，而不是整个研究设计的有效性。
暴露偏误
著名的临床暴露偏误指的是，当一种疾病使得患者更容易罹患另一种疾病时，对于第一种疾病的治疗可能会被错误地认为是第二种疾病的成因。这种情况下，相关的医学干预可能会被误解，导致我们对两者之间因果关系的错误理解。
对于抽样偏误的缓解措施
对于一般的抽样偏误，仅仅透过对已有数据进行统计分析通常无法完全克服。研究者可以通过分析外部变量（例如背景变量）和结果指示者之间的相关性来评估抽样偏误的程度。然而，当涉及到未观察到的变量时，这些分析的准确性会大打折扣。因此，设计更为合理的实验方案与更大的样本选择是减少偏误的重要方法之一。
评估抽样偏误的程度需考察未观察变量与样本选择的关联性。
结论
抽样偏误是一个影响研究结果准确性的关键因素，无论是在社会科学还是医学研究中都无法忽视。透过合理的样本设计与规划，我们可以在一定程度上减少抽样偏误的影响。然而，是否所有的进行研究的人员都意识到抽样偏误的存在？这又会如何影响他们的研究结果与社会看法呢？
