Какие существуют способы снижения влияния survivorship bias при анализе данных?

Несколько способов снизить влияние survivorship bias (ошибки выжившего) при анализе данных:

• Расширить методы выборки. chartexpo.com Важно, чтобы в анализ включались все сегменты целевой группы, а не только те, которые более заметны или доступны. chartexpo.com Например, вместо онлайн-опросов можно использовать личные интервью, телефонные опросы и почтовые анкеты. chartexpo.com
• Разработать инклюзивные опросы. chartexpo.com Их должно быть легко понимать и заполнять людям с разным уровнем образования, языковыми навыками и культурными особенностями. chartexpo.com
• Сравнить результаты с внешними стандартами. chartexpo.com Можно использовать отраслевые стандарты или агрегированные данные аналогичных опросов, проведённых другими организациями. chartexpo.com
• Разработать целевые вопросы. chartexpo.com Они должны напрямую касаться как положительного, так и отрицательного опыта. chartexpo.com Следует избегать вопросов, которые могут привести к тому, что респондент даст только социально желаемые ответы. chartexpo.com
• Использовать статистические методы коррекции. sky.pro Можно применять методы учёта пропущенных данных (импутация, взвешивание), проводить анализ чувствительности выводов к изменениям в данных. sky.pro
• Внедрить систематический подход к анализу. sky.pro Можно создать таблицу 2×2, представляющую полную картину возможных исходов. sky.pro
• Практиковать «инверсионное мышление». sky.pro Этот метод заключается в переворачивании проблемы: вместо «как достичь успеха» нужно спросить «как гарантированно потерпеть неудачу?». sky.pro

Полностью избежать ошибки выжившего невозможно, но эти методы помогут минимизировать её влияние на решения. sky.pro