انحياز العيِّنة

في المنشورات الأكاديمية؛ لا بُدَّ لكلٍّ من الباحث المؤلِّف (Author) أو المراجع العلمي (Reviewer) أو المحرِّر (Editor) التأكُّد -قدر الإمكان- من عدم انحياز الورقة البحثية المُقدَّمة للنشر؛ إذ يُمكن أن يؤدّي وجود أيّ انحياز في جمع البيانات أو تحليلها وتفسيرها إلى خطأ في قراءةِ نتائج البحث من قبل الباحث ومن ثم إيصاله نتائجَ بحثية مضلِّلة للقارئ (1).

وقد يحدث الانحياز في تصميم الاستبيان أو المسح الخاص بالبحث؛ وعلى الرغم من محاولاتِ الباحثين التزام المنهجية العلمية للتأكُّد من خلوّ الاستبيان من الانحياز أيًّا كان نوعه؛ إلا أنّه يمكن تمييز بعض أشكال الانحياز أحيانًا، ويعدّ الانحياز الناتج عن عدم تمثيل العيِّنة الإحصائية للمجتمعِ المستهدَف أو ما يُعرف بانحياز العيِّنة (Sampling bias) هو النوع الأكثر شيوعًا في المنشورات الأكاديمية (2). 

بمعنى آخر؛ يعني انحياز العيِّنة أنّ عيِّنات المتغيِّر لم تُختَر عشوائيًّا، فلا تمثِّل التوزيع الحقيقي للمجتمع. فعلى سبيل المثال؛ في حال طُلب التنبُّؤ بمعرفة الفائز في تصويتٍ معيَّن من خلال إجراء مسح أو استبيان لعينة مؤلفةٍ من 1000 ناخب فيجب أن تكون العيِّنة ممثلةً للمجتمع الناخب ككل لتجنُّب خطأ انحياز العيِّنة، أما عند إجراء استبيان يضم 1000 ناخبٍ جميعهم من الطلاب الجامعيين فإنّ آراء بقية الفئات في المجتمع (مثل: كبار السن، العمّال...إلخ) قد تجاهل تمثيلها في العيِّنة، فإن نتيجة هذا الاستطلاع لن تحدِّد الفائز بالتصويت بدقة وستكون نتيجتُه مضللة (3).

المصادر: