Ein Selektionsbias ist ein methodischer Fehler bei der Rekrutierung und Bindung von Studienteilnehmern oder der Analyse der erhaltenen Daten, wodurch die Ergebnisse weniger zuverlässig werden. Es ist eine von mehreren Verzerrungen, die eine Studie verfälschen können, wenn die Forscher sie nicht vorhersehen und Maßnahmen ergreifen, um sie zu vermeiden. In einem Bericht über eine fundierte wissenschaftliche Studie können Forscher alle Methoden diskutieren, die verwendet werden, um es den Lesern zu ermöglichen, zu beurteilen, ob die Ergebnisse durch Voreingenommenheit verfälscht wurden.
Ein Beispiel für einen Selektionsbias ist ein Sampling-Bias, bei dem die Kandidaten für eine Studie nicht zufällig ausgewählt werden, was dazu führen würde, dass die Daten verzerrt werden. Eine wirklich zufällige Stichprobenmethode zieht ein breites Spektrum von Personen aus der Zielpopulation heran, um Probleme zu vermeiden, die bei einer engen Stichprobe auftreten könnten, wie etwa falsche Korrelationen, die tatsächlich auf die Teilnehmer zurückzuführen sind und nicht auf das, was untersucht wird. Beispielsweise würde die Rekrutierung für eine Studie zur Tiergesundheit, die sich auf Veterinärämter konzentriert, zu einer Verzerrung der Stichprobe führen, da Personen mit gesunden Haustieren nicht rekrutiert würden.
Auch ein Selektionsbias kann bei der Retention ins Spiel kommen. Im Laufe eines Studiums, insbesondere eines langen Studiums, tritt tendenziell ein gewisses Maß an Abwanderung auf, wenn Menschen aus verschiedenen Gründen abbrechen oder nicht mehr studienberechtigt sind. Wenn diese Rate hoch ist, können die Endergebnisse verzerrt werden, indem die Stichprobe eingeengt und weniger zufällig gemacht wird. Verfügt eine Studie über keine angemessenen Maßnahmen, um die Teilnehmer zu ermutigen, sie bis zum Ende durchzuziehen, kann ein Selektionsbias-Problem vorliegen.
Das vorzeitige Beenden einer Testversion kann das Zeitintervall beeinträchtigen und zu falschen oder irreführenden Daten führen. Ebenso kann eine unzureichende Kontrolle der Daten und die Verwendung schlechter statistischer Analysemethoden zu einem Selektionsbias führen. Forscher können auch Ursache und Wirkung verwechseln, falsche Korrelationen herstellen oder Studienergebnisse auf andere Weise falsch interpretieren. Wenn sie die Daten so analysieren, dass die falschen Schlussfolgerungen bestätigt werden, können ihre Endergebnisse weniger wertvoll sein.
Ein gewisses Maß an Voreingenommenheit kann mit wissenschaftlicher Forschung schwer zu vermeiden sein. Vor Beginn eines Projekts können sich Forscher zusammensetzen, um mögliche Vorurteile und Möglichkeiten zum Umgang mit ihnen zu diskutieren, damit sie im Voraus planen können, um Themen wie Auswahlverzerrungen anzugehen. Sie überwachen die Studie, während sie stattfindet, um nach Anzeichen für eine sich abzeichnende Verzerrung zu suchen, und sie achten sorgfältig darauf, wie sie Daten auswerten und diskutieren. Peer-Review ist ein wichtiger Teil dieses Prozesses, da es Input von Dritten ermöglicht, die weniger wahrscheinlich ein Interesse an den Ergebnissen haben und somit die Validität eines Projekts ehrlich beurteilen können.