Seçilim ve Yanlılık
Görünür kayıtlar hangi geçmişi dışarıda bırakıyor?
Kavram
Yanlılık, tahminin hedeflenen büyüklükten sistematik sapmasıdır. Yalnızca bugüne kalanları görmek hayatta kalma yanlılığına, katılmayı seçenleri görmek gönüllü katılım yanlılığına yol açabilir. Kaynak, kapsam ve kayıt kayıpları incelenmeden yüksek veri hacmi güvence sağlamaz.
Bir örnek üzerinden
Bir ürünün memnuniyetini yalnızca aboneliğini sürdüren kullanıcılara sormak, ayrılma nedenlerini kapsamaz. Başarısız projeleri arşivden çıkaran bir başarı analizi de benzer biçimde başarı oranını olduğundan yüksek gösterebilir.
Görsel üzerinden
Görsel, aynı sentetik geçmişin 120 görünür kayıt ve 180 toplam kayıt üzerinden farklı özetlenmesini gösterir. Geçmiş görünümüne geçmek yeni bir model kurmaz; gözlem kapsamını değiştirir. Eksik kalan grubun özellikleri, görünür grubun ortalamasını hangi yönde etkilediğini açıklar.
Yorumlama
Her eksik kayıt aynı yönde yanlılık üretmez. Etkinin yönü ve büyüklüğü veri oluşma sürecine bağlıdır. Gelecek bilgisinin kullanılması ise ayrıca bilgi sızıntısıdır; olağanüstü yüksek bir skor inceleme gerekçesidir, tek başına kanıt değildir.
Kapsam ve okuma
Bu modülün görselleri öğretim amaçlıdır. İlgili okuma: Hernán ve Robins · Causal Inference: What If. Açıklamalı kaynak dizini →