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व्यवस्थित गलतियों के कारण अनुमानों में त्रुटि त्रुटि है, जो वास्तविक मूल्यों की तुलना में लगातार उच्च या निम्न परिणाम देता है। एक पूर्वाग्रह के रूप में जाना जाने वाला अनुमान का व्यक्तिगत पूर्वाग्रह अनुमानित और वास्तविक मूल्यों के बीच का अंतर है। यदि अनुमान को पक्षपाती नहीं माना जाता है, तो अंतर यादृच्छिक त्रुटि या अन्य अशुद्धियों के कारण भी हो सकता है। पूर्वाग्रह के विपरीत, जो हमेशा एक दिशा में कार्य करता है, ये त्रुटियां सकारात्मक या नकारात्मक हो सकती हैं।
कई अनुमानों के लिए उपयोग की जाने वाली विधि के पूर्वाग्रह की गणना करने के लिए, प्रत्येक अनुमान को वास्तविक या देखे गए मान से घटाकर त्रुटियों को ढूंढें। सभी त्रुटियों को जोड़ें और पूर्वाग्रह प्राप्त करने के लिए अनुमानों की संख्या से विभाजित करें। यदि त्रुटियाँ शून्य तक जुड़ जाती हैं, तो अनुमान निष्पक्ष थे, और विधि निष्पक्ष परिणाम वितरित करती है। यदि अनुमान पक्षपाती हैं, तो पूर्वाग्रह के स्रोत को ढूंढना संभव है, और विधि में सुधार करने के लिए इसे समाप्त कर सकते हैं।
टीएल; डीआर (बहुत लंबा; डिडंट रीड)
एक अनुमान और वास्तविक मूल्य के बीच अंतर पाकर पूर्वाग्रह की गणना करें। एक विधि के पूर्वाग्रह को खोजने के लिए, कई अनुमान लगाते हैं, और वास्तविक मूल्य की तुलना में प्रत्येक अनुमान में त्रुटियों को जोड़ते हैं। अनुमानों की संख्या से विभाजन विधि का पूर्वाग्रह देता है। आंकड़ों में, एकल मान खोजने के लिए कई अनुमान हो सकते हैं। पूर्वाग्रह इन अनुमानों और वास्तविक मूल्य के बीच का अंतर है।
कैसे काम करता है पूर्वाग्रह
जब अनुमान पक्षपाती होते हैं तो वे अनुमानों के लिए उपयोग की जाने वाली प्रणाली में गलतियों के कारण एक दिशा में लगातार गलत होते हैं। उदाहरण के लिए, एक मौसम पूर्वानुमान लगातार तापमान का अनुमान लगा सकता है जो वास्तव में देखे गए की तुलना में अधिक है। पूर्वानुमान पक्षपाती है, और कहीं न कहीं सिस्टम में एक गलती है जो बहुत अधिक अनुमान लगाती है। यदि पूर्वानुमान विधि निष्पक्ष है, तो यह अभी भी तापमान का अनुमान लगा सकता है जो कि सही नहीं हैं, लेकिन गलत तापमान कभी-कभी उच्च तापमान और कभी-कभी तापमान में गिरावट से कम होगा।
सांख्यिकीय पूर्वाग्रह उसी तरह से काम करता है लेकिन आमतौर पर अनुमानों, सर्वेक्षणों या पूर्वानुमानों की एक बड़ी संख्या पर आधारित होता है। इन परिणामों को रेखीय रूप से एक वितरण वक्र में दर्शाया जा सकता है और पूर्वाग्रह वितरण के माध्य और वास्तविक मान के बीच का अंतर है। यदि पूर्वाग्रह है, तो हमेशा एक अंतर होगा, हालांकि कुछ व्यक्तिगत अनुमान वास्तविक मूल्य के दोनों ओर गिर सकते हैं।
सर्वेक्षण में पूर्वाग्रह
पूर्वाग्रह का एक उदाहरण एक सर्वेक्षण कंपनी है जो चुनाव अभियानों के दौरान चुनाव चलाता है, लेकिन उनके चुनाव परिणाम वास्तविक चुनाव परिणामों की तुलना में एक राजनीतिक पार्टी के परिणामों को लगातार अनदेखा करते हैं। प्रत्येक चुनाव के लिए पूर्वाग्रह की गणना पोल भविष्यवाणी से वास्तविक परिणाम को घटाकर की जा सकती है। उपयोग की जाने वाली मतदान पद्धति के औसत पूर्वाग्रह की गणना व्यक्तिगत त्रुटियों के औसत का पता लगाकर की जा सकती है। यदि पूर्वाग्रह बड़ा और सुसंगत है, तो मतदान कंपनी यह पता लगाने की कोशिश कर सकती है कि उनका तरीका पक्षपाती क्यों है।
पूर्वाग्रह दो मुख्य स्रोतों से आ सकते हैं। या तो मतदान के लिए प्रतिभागियों का चयन पक्षपातपूर्ण है, या पूर्वाग्रह प्रतिभागियों से प्राप्त जानकारी की व्याख्या के परिणामस्वरूप होता है। उदाहरण के लिए, इंटरनेट पोल स्वाभाविक रूप से पक्षपाती होते हैं क्योंकि इंटरनेट फॉर्म भरने वाले पोल प्रतिभागी पूरी आबादी के प्रतिनिधि नहीं होते हैं। यह एक चयन पूर्वाग्रह है।
पोलिंग कंपनियां इस चयन पूर्वाग्रह से अवगत हैं और संख्याओं को समायोजित करके क्षतिपूर्ति करती हैं। यदि परिणाम अभी भी पक्षपाती हैं, तो यह एक सूचना पूर्वाग्रह है क्योंकि कंपनियों ने जानकारी की सही व्याख्या नहीं की है। इन सभी मामलों में, एक पूर्वाग्रह गणना से पता चलता है कि अनुमानित मूल्य किस हद तक उपयोगी हैं और जब तरीकों को समायोजन की आवश्यकता होती है।