अनुसंधान विधियाँ / सांख्यिकी / पक्षपात

स्व-चयन प्रभाव

Self-selection Effect

जब भागीदारी स्वेच्छा से होती है, तो प्रतिभागी अक्सर गैर-प्रतिभागियों केComparable नहीं होते।

लोकप्रियता

उपयोगिता

अन्य नाम

स्वयं-चयन पक्षपात / स्वयंसेवक पक्षपात / चयन प्रभाव

क्षेत्र

सांख्यिकी, अनुसंधान विधियाँ, अर्थशास्त्र, समाज विज्ञान

परिभाषा

स्व-चयन प्रभाव उस विकृति का वर्णन करता है जो तब उत्पन्न होती है जब लोग या इकाइयाँ स्वयं तय करती हैं कि वे किसी समूह, कार्यक्रम, बाजार, या नमूने में शामिल होंगे या नहीं, इसलिए देखे गए परिणाम मौजूदा अंतर के साथ-साथ अध्ययन की जा रही चीज़ को भी दर्शाते हैं।

जब भागीदारी स्वेच्छा से होती है, तो प्रतिभागी अक्सर गैर-प्रतिभागियों से तुलनीय नहीं होते हैं।
प्रतीत प्रभाव इस बात से उत्पन्न हो सकते हैं कि किसने चयन किया, न कि उपचार से।
यदि आप आत्म-चयन को नजरअंदाज करते हैं, तो आप सहसंबंध को कारण समझ सकते हैं।

कुछ विशेष लक्षण, प्रोत्साहन या अपेक्षाएँ रखने वाले लोग इसमें शामिल होने की अधिक संभावना रखते हैं।
वही लक्षण मापे जा रहे परिणाम को भी प्रभावित कर सकते हैं।
परिणामस्वरूप, चयनित समूह हस्तक्षेप के कोई प्रभाव दिखने से पहले ही बेहतर या खराब लग सकता है।

यदि केवल अत्यधिक प्रेरित लोग प्रशिक्षण कार्यक्रम के लिए स्वयंसेवक बनते हैं, तो कार्यक्रम असाधारण रूप से प्रभावी दिख सकता है भले ही परिणाम का अधिकांश हिस्सा प्रतिभागियों की पूर्व प्रेरणा से आया हो।

उदाहरण: केवल उन लोगों से प्राप्त सर्वेक्षण परिणाम जो उत्तर देने का चयन करते हैं, अक्सर व्यापक जनसंख्या से भिन्न होते हैं क्योंकि उत्तरदाता और गैर-उत्तरदाता व्यवस्थित रूप से अलग होते हैं।
यह नियम क्यों फिट बैठता है: मापा गया परिणाम इस बात से आकार लेता है कि किसने भाग लेने का चयन किया।
सत्यापन स्थिति: यह अनुसंधान, सांख्यिकी, और अर्थशास्त्र में मानक अंग्रेज़ी अर्थ है। कुछ अनुवादित प्रबंधन शब्दावली में इस लेबल का उपयोग पथ निर्भरता के लिए अधिक ढीले ढंग से किया गया है, लेकिन यह सामान्य तकनीकी उपयोग नहीं है।

अध्ययनों, सर्वेक्षणों, और प्रयोगों का मूल्यांकन करना।
कार्यक्रम मूल्यांकन और कारणात्मक अनुमान।
उन बाजारों या प्लेटफॉर्म को व्याख्या करना जहां उपयोगकर्ता स्वयं को विकल्पों में विभाजित करते हैं।

स्व-संचयन (self-selection) को यादृच्छिक सैंपलिंग (random sampling) से भ्रमित न करें।
यह न मानें कि किसी देखा गया अंतर यह प्रमाणित करता है कि हस्तक्षेप ने इसे उत्पन्न किया।
इस शब्द का पाथ डिपेंडेंस (path dependence) के लिए उपयोग न करें जब तक कि आप स्पष्ट रूप से न कहें कि आप इसे असाधारण, रूपक अर्थ में उपयोग कर रहे हैं।

चयन पूर्वाग्रह (selection bias), स्वयंसेवक पूर्वाग्रह (volunteer bias), और कारणात्मक अनुमान (causal inference) पर मुख्यधारा अनुसंधान कार्यविधियों में आधारित।