統計的バイアス

統計的バイアスとは、データ収集や分析の過程で生じる偏りのことです。本来の母集団の状態を正確に反映していない歪んだ結果を導いてしまう要因であり、調査方法やサンプリングの不備によって発生します。この偏りがある状態で分析を行うと、誤った結論を導き出してしまうリスクがあります。

例えば、特定の属性を持つ人だけを調査対象としたり、回答者の心理的な影響を受けやすい設問にしたりすることで、統計的な代表性が失われます。また、データが欠損していることによる選択バイアスや、測定機器の調整ミスによる測定バイアスなど、発生源は多岐にわたります。これらを防ぐには、サンプリングを無作為に行うといった対策が不可欠です。

試験では、データ分析の信頼性を損なう要因として問われます。バイアスを完全に排除することは困難ですが、その存在を認識し、統計的に妥当な手順を踏むことが重要です。特にビッグデータ活用やAIによる判断においては、学習データに含まれるバイアスが、差別や不公平な予測結果を増幅させる可能性がある点に注意が必要です。