Sisu
Kaldumus on hinnangute viga, mis on tingitud süsteemsetest vigadest, mille tulemuseks on tegelike väärtustega võrreldes püsivalt kõrge või madal tulemus. Teadaolevalt kallutatud hinnangu individuaalne kõrvalekalle on erinevus hinnangulise ja tegeliku väärtuse vahel. Kui hinnang ei ole teada, et see on kallutatud, võib erinevus olla tingitud ka juhuslikest vigadest või muudest ebatäpsustest. Vastupidiselt eelarvamusele, mis toimib alati ühes suunas, võivad need vead olla positiivsed või negatiivsed.
Paljude hinnangute jaoks kasutatud meetodi kõrvalekallete arvutamiseks leidke vead, lahutades iga hinnangu tegelikust või täheldatud väärtusest. Summeerige kõik vead ja jagage eelarvamuste saamiseks hinnangute arvuga. Kui vead ulatuvad nullini, olid hinnangud erapooletud ja meetod annab erapooletuid tulemusi. Kui hinnangud on kallutatud, võib olla võimalik leida kõrvalekalde allikas ja see meetodi täiustamiseks kõrvaldada.
TL; DR (liiga pikk; ei lugenud)
Arvutage kõrvalekalded, leides erinevuse hinnangulise ja tegeliku väärtuse vahel. Meetodi kallutatuse leidmiseks tehke palju hinnanguid ja lisage iga hinnangu vead tegeliku väärtusega võrreldes. Jagades hinnangute arvuga, saadakse meetodi kallutatus. Statistikas võib ühe väärtuse leidmiseks olla palju hinnanguid. Kaldumus on erinevus nende hinnangute keskmise ja tegeliku väärtuse vahel.
Kuidas eelarvamused toimivad
Kui hinnangud on kallutatud, siis on need ühes suunas ekslikult hinnangute kasutatava süsteemi vigade tõttu. Näiteks võib ilmateade järjekindlalt ennustada tegelikust temperatuurist kõrgemat temperatuuri. Prognoos on kallutatud ja kuskil süsteemis on viga, mis annab liiga kõrge hinnangu. Kui prognoosimeetod on erapooletu, võib see siiski ennustada valesid temperatuure, kuid valed temperatuurid on mõnikord kõrgemad ja mõnikord madalamad kui täheldatud temperatuurid.
Statistiline eelarvamus toimib samamoodi, kuid põhineb tavaliselt suurel arvul hinnanguid, uuringuid või prognoose. Neid tulemusi saab graafiliselt esitada jaotuskõveras ja diagonaal on erinevus jaotuse keskmise ja tegeliku väärtuse vahel. Eelarvamuse korral on erinevus alati olemas, ehkki mõned individuaalsed hinnangud võivad tegelikust väärtusest kummalegi poole langeda.
Eelarvamused uuringutes
Eelarvamuse näiteks on uuringufirma, mis korraldab valimiskampaaniate ajal küsitlusi, kuid nende valimistulemused hindavad järjekindlalt ühe erakonna tulemusi tegelike valimistulemustega võrreldes üle. Eelarvamusi saab arvutada iga valimise jaoks, lahutades küsitluse ennustusest tegeliku tulemuse. Kasutatava küsitlusmeetodi keskmise nihke saab arvutada, leides üksikute vigade keskmise. Kui eelarvamused on suured ja püsivad, võib küsitlusfirma proovida välja selgitada, miks nende meetod on kallutatud.
Eelarvamused võivad pärineda kahest peamisest allikast. Nii küsitluses osalejate valimine on erapoolik kui ka eelarvamused tulenevad osalejatelt saadud teabe tõlgendamisest. Näiteks on Interneti-küsitlused oma olemuselt kallutatud, kuna küsitlusel osalejad, kes täidavad Interneti-vorme, ei esinda kogu elanikkonda. See on valiku kallutamine.
Küsitlusettevõtted on sellest valimisobjektist teadlikud ja kompenseerivad neid numbrite kohandamisega. Kui tulemused on endiselt kallutatud, on tegemist teabe kallutamisega, kuna ettevõtted ei tõlgendanud teavet õigesti. Kõigil neil juhtudel näitab kõrvalekalde arvutus, kui suures osas on hinnangulised väärtused kasulikud ja millal vajavad meetodid kohandamist.