Metodi di ricerca / Statistica / Pregiudizio

Effetto di autoselezione

Self-selection Effect

Quando la partecipazione è volontaria, i partecipanti spesso non sono comparabili ai non partecipanti.

Popolarità

Utilità

Alias

Bias da auto-selezione / bias del volontario / effetto di selezione

Ambiti

Statistica, metodi di ricerca, economia, scienze sociali

Definizione

Il effetto di autoselezione descrive la distorsione che si verifica quando persone o unità scelgono da soli se entrare in un gruppo, programma, mercato o campione, quindi i risultati osservati riflettono differenze preesistenti così come la cosa che viene studiata.

Quando la partecipazione è volontaria, i partecipanti spesso non sono comparabili ai non partecipanti.
Gli effetti apparenti possono derivare da chi è stato selezionato, non dal trattamento stesso.
Se ignori l'auto-selezione, puoi scambiare la correlazione per causalità.

Le persone con certe caratteristiche, incentivi o aspettative sono più propense a partecipare.
Quei stessi tratti possono anche influenzare il risultato che viene misurato.
Di conseguenza, il gruppo selezionato può apparire migliore o peggiore anche prima che l'intervento abbia qualche effetto.

Se solo persone altamente motivate si offrono volontarie per un programma di formazione, il programma può sembrare insolitamente efficace anche se gran parte del risultato deriva dalla motivazione precedente dei partecipanti.

Esempio: I risultati di un sondaggio ottenuti solo da persone che scelgono di rispondere spesso differiscono dalla popolazione più ampia perché i rispondenti sono sistematicamente diversi dai non rispondenti.
Perché si adatta a questa regola: Il risultato misurato è influenzato da chi ha scelto di partecipare.
Stato di verifica: Questo è il significato standard in inglese nella ricerca, nella statistica e nell'economia. Alcuni glossari di gestione tradotti usano l'etichetta in modo più generico per la dipendenza dal percorso, ma non è l'uso tecnico abituale.

Valutazione di studi, sondaggi ed esperimenti.
Valutazione dei programmi e inferenza causale.
Interpretazione dei mercati o delle piattaforme dove gli utenti si auto-selezionano nelle opzioni.

Non confondere l'auto-selezione con il campionamento casuale.
Non presumere che una differenza osservata dimostri che l'intervento l'ha causata.
Non usare questo termine per la dipendenza dal percorso a meno che tu non dica chiaramente che stai usando un senso non standard e metaforico.

Inventato da: Nessun autore unico attribuito; terminologia metodologica standard.
Anno di invenzione: Uso nelle scienze sociali del XX secolo.
Paese / contesto di origine: Statistica, economia e ricerca nelle scienze sociali.

Basato sulla metodologia di ricerca principale sul bias di selezione, sul bias dei volontari e sull'inferenza causale.