Bias
Was ist Bias?
Bias (systematische Abweichungen) können gravierende Auswirkungen auf die Ergebnisse statistischer Analysen haben, insbesondere wenn sie nicht erkannt und korrigiert werden. Eine verzerrte Stichprobe oder fehlerhafte Messmethoden können zu falschen oder ungenauen Schlussfolgerungen führen, die die gesamte Analyse ungültig machen. Arten von Bias:
Auswahlbias (Selection Bias): Auswahlbias tritt auf, wenn die Stichprobe nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit ist. Dies kann durch falsche Auswahlkriterien, fehlerhafte Erhebungsmethoden oder freiwillige Teilnahme entstehen. Ein Beispiel ist eine Umfrage, die nur Personen befragt, die ein bestimmtes Interesse oder Vorwissen haben, und dadurch eine verzerrte Meinung abbildet. Messbias (Measurement Bias): Messbias resultiert aus systematischen Fehlern in der Art und Weise, wie Daten erhoben werden. Dies kann durch ungenaue oder unsachgemäße Messinstrumente entstehen, die dazu führen, dass die Messungen nicht den tatsächlichen Werten entsprechen. Ein klassisches Beispiel ist eine Waage, die nicht korrekt kalibriert ist und somit immer ein zu hohes oder zu niedriges Gewicht anzeigt. Antwortbias (Response Bias): Antwortbias tritt auf, wenn die Art der Fragen oder der Befragungssituation die Antworten beeinflusst. Dies geschieht häufig in Umfragen, bei denen die Fragestellung oder der Interviewer unbewusst die Antworten beeinflusst. Zum Beispiel könnten Menschen in einer Umfrage sozial erwünschte Antworten geben, anstatt ihre echte Meinung zu äußern. Überlebensbias (Survivorship Bias): Dieser Bias tritt auf, wenn nur die "überlebenden" Fälle betrachtet werden, während die gescheiterten oder ausgeschlossenen Fälle ignoriert werden. Ein klassisches Beispiel ist die Bewertung der Leistung von Unternehmen, bei der nur die erfolgreichen Unternehmen analysiert werden, die gescheiterten jedoch außen vor bleiben. Bestätigungsbias (Confirmation Bias): Bestätigungsbias tritt auf, wenn Menschen dazu neigen, nur die Informationen zu suchen oder zu interpretieren, die ihre bereits bestehenden Überzeugungen unterstützen. In der Forschung kann dieser Bias beispielsweise dazu führen, dass Studienergebnisse einseitig dargestellt werden, weil die Forscher nur die Daten auswählen, die ihre Hypothese stützen. Interviewerbias (Interviewer Bias): Dieser Bias tritt auf, wenn die Art und Weise, wie ein Interviewer Fragen stellt oder mit dem Befragten interagiert, die Antworten beeinflusst. So könnten Interviewer zum Beispiel durch ihre Wortwahl oder Körpersprache unbewusst die Antworten der Befragten in eine bestimmte Richtung lenken. Fazit:
Durch eine sorgfältige Planung, Durchführung und Analyse von Studien können Forscher sicherstellen, dass der Einfluss von Bias minimiert wird und die Ergebnisse sowohl präzise als auch repräsentativ für die Grundgesamtheit sind. 
Cindy Heinzemann
Training, Coaching, KursentwicklungDank ihrer langjährigen und umfassenden Erfahrung in der Leitung von LEAN- und SIX SIGMA-Projekten sowie im Coaching begleitet Cindy Heinzemann unsere Teilnehmenden zielgerichtet durch die Kurse. Mit ihrem fundierten Fachwissen und ihrer positiven Art versteht sie es, theoretische Inhalte mit praxisnahen Erfahrungsberichten zu verbinden und dadurch den Lernerfolg zu gewährleisten. Als zertifizierte Nachhaltigkeitsmanagerin (TÜV) liegt es ihr sehr am Herzen, die Zukunftsfähigkeit für Neuentwicklungen oder Verbesserungen von Produkten und/oder Prozessen als Selbstverständlichkeit zu berücksichtigen und somit nachhaltige Lösungen zu gewährleisten.