Ascertainment Bias: 定義、例

Ascertainment Biasとは何でしょうか？

確証バイアスとは、臨床試験でどの患者がどの治療を受けているかという研究者の知識や、代表的ではないサンプルにつながるデータ収集方法の不備など、考慮されていない要因によって研究結果が歪んでしまうことを指します。

臨床試験

プラシーボ効果は、人々がプラシーボを得たことを知らない場合にのみ働きます

臨床試験における確証バイアスとは、試験に関わる1人か複数の人が、各参加者がどの治療を受けているかを知る場合に起こるものです。 これは、患者が異なる治療や共同治療を受けることになり、試験の結果を歪めてしまうことになります。
この効果は、治療を行う人と受ける人に限られたものではありません。試験の結果を書き上げる人であっても、どの人がどの治療を受けているかを知っていれば、確認バイアスを引き起こす可能性があります。 これを防ぐには、盲検化と割付の隠蔽を行うのが一番です。

データ収集の問題点

確認バイアスは実験でデータ収集中に起こることがあります。代表的なサンプルを集められなかったために、研究結果に歪みが生じることです。 たとえば、世界の全人口の性比は、男性約101人、女性100人です。 この数字を再計算するために、女子大の女性1,000人をサンプルにして、家族の中に男性と女性の子供が何人いるか聞いたとしましょう。 この調査の結果は、女性に大きな偏りを示すでしょう。なぜなら、すべての女性の家庭に少なくとも一人の女性（自分）がいるという単純な事実があるからです。 この調査では、男の子供しかいない家庭は除外されています。 これは極端な例ですが、人数が偏っている場合（例えば、女性400人、男性600人）でも、結果に偏りが生じます。

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