Selektionsverzerrung

Selektionsverzerrung ist ein systematischer Fehler bei der Schätzung von Merkmalen oder Zusammenhängen, der entsteht, wenn die Stichprobe nicht die Zielpopulation widerspiegelt. Durch das Auswahlverfahren gelangen Merkmale in die Stichprobe, die in der Grundgesamtheit unterschiedlich verteilt sind, wodurch Schätzungen verzerrt werden.

Ursachen sind nicht zufällige Stichproben, freiwillige Teilnahme, Ausschlusskriterien, Nichtbeantwortung und der Verlust von Teilnehmenden im Verlauf einer Studie. In Beobachtungsstudien können Ein- oder Ausschlusskriterien, die Art der Datenerhebung oder die Verfügbarkeit bestimmter Untergruppen die Verteilung von Merkmalen verzerren.

Beispiele: Klinische Studien, die nur in spezialisierten Einrichtungen stattfinden, neigen dazu, Ergebnisse zu liefern, die für die Allgemeinbevölkerung weniger gut generalisierbar sind. Online-Umfragen mit Selbstselektion erfassen oft Teilnehmende mit starkem Interesse. In Längsschnittstudien kann Abbruch Bias erzeugen, etwa wenn Abbrecher systematisch andere Merkmale aufweisen (Survivor-Bias).

Folgen sind verzerrte Prävalenzen, fehlerhafte Kausal- oder Effektabschätzungen und eine eingeschränkte externe Validität.

Gegenmaßnahmen umfassen sorgfältige Stichprobenplanung (randomisierte oder geschichtete Stichproben), Maßnahmen zur Minimierung von Nichtrespondenz, Gewichtung (Post-Stratification), Multiple Imputation bei fehlenden Daten und Sensitivitätsanalysen. In Beobachtungsstudien helfen Methoden wie Propensity-Score-Anpassung, die Bias zu reduzieren, aber sie beseitigen ihn nicht vollständig.