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然而，在实践中，由于成本和受访者可用性等限制，随机选择参与者可能很困难。即使您不进行随机数据收集，也必须意识到数据中可能存在的潜在偏差。 抽样偏差的一些例子包括： 志愿者偏见：自愿参加研有不同的特征，从而导致样本不具有代表性。 非随机抽样：如果研究人员仅从特定地点选择参与者，或者仅选择具有特定特征的参与者，则可能导致样本出现偏差。 幸存者偏差：当样本仅包括在特定情况下幸存或成功的个体，而忽略了未能幸存或失败的个体时，就会发生这种情况。


便利抽样：这种类型的抽样涉及选择容易接触的参与者，例如碰巧在 购买法属圭亚那电子邮件地址 附近的人或回应在线调查的人，但他们可能无法代表更大的群体。 确认偏差：研究人员可能会有意或无意地选择支持其假设或研究问题的参与者，从而导致有偏差的结果。 霍桑效应：当参与者知道自己正在被研究或观察时，他们可能会改变自己的行为或反应，从而导致不具代表性的结果。 如果您意识到这些偏见，您可以在分析中考虑它们，以进行偏见纠正，并更好地了解您的数据所代表的人群。



抽样偏差的类型 选择偏差：当样本不能代表总体时就会发生。 测量偏差：当收集的数据不准确或不完整时发生。 报告偏差：当受访者提供不准确或不完整的信息时发生。 无反应偏差：指部分人群没有回应调查，导致样本不具代表性。 抽样偏差的原因 便利抽样：根据便利性而不是使用科学方法来选择样本。 自我选择偏差：仅包括自愿参加调查的人员，可能无法代表全体民众。 抽样框偏差：用于选择样本的抽样框不能代表总体。 生存偏差：当只有某些人口成员参与时，会导致样本不具代表性。