Я работаю над анализом отклонения предложений в течение двух разных периодов времени, и мне было интересно, какие соображения у меня возникнут относительно риска предвзятости.
Причина этого в том, что Мой первый набор данных :
- охватывает 2014 и 2017 годы, где у меня есть: всего 48 заявок и 19 отклонений
Мои вторые данные:
- установить периоды на 2018 и 2019 гг., Где у меня есть: всего 11 заявок и 6 отклонений.
Тесты
Я провел множество тестов значимости, которые все показывают, что нет существенных различий (тесты chi2) между долей отклонений между двумя наборами данных (P> 0,05). Однако я чувствую, что все еще большая разница в представлениях по двум наборам данных и их критериям для сбора (какие годы) должна означать, что я должен сделать некоторые другие размышления относительно смещения.
Другие типы смещения:
Предвзятость выбора или выборки - я не думаю, что этот тип предвзятости уместен, так как я собираю все сделанные представления и отклонения.
Кроме того, уклон подтверждения, я чувствую, являетсяна самом деле это не проблема, так как я не могу интерпретировать свои результаты иначе, чем они есть, и у меня ограниченная возможность попытаться повлиять на мои результаты определенным образом. Отклонение - это отказ.
Чрезмерное или недостаточное оснащение может быть проблемой в отношении упрощенной картины реальности - поскольку я основываю свои выводы на двух совершенно разных сферах во времени, и это отражается в общемколичество представлений - однако я не уверен, правильно ли я понимаю этот тип предвзятости.
Итак, есть ли какие-либо другие соображения, которые я мог бы сделать относительно предвзятости? Или какие-либо другие типы тестов, которые я мог бы провести, чтобы подтвердить свои выводы?
Я знаю, что существует множество различных сообществ, кроме stackoverflow, но я не был уверен, где еще я смогу опубликовать этот вопрос. Буду признателен за любые комментарии, которые могут помочь мне двигаться вперед.