შემფასებლის ცდომილება არის განსხვავება პარამეტრის მოსალოდნელ სიდიდესა და ამ პარამეტრის ნამდვილ სიდიდეს შორის [1]. ეს ცდომილება შეიძლება გამოწვეული იყოს მონაცემების არასწორი შეგროვებით ან ანალიზით [2].
Estimator bias is the difference between the expected value of an estimator and the true value of the parameter being estimated.
შემფასებლის ცდომილება ნიშნავს, რომ როდესაც ვცდილობთ რაიმე მონაცემის შეფასებას, შეიძლება მივიღოთ მცდარი შედეგი. ეს შეიძლება მოხდეს, თუ მონაცემები არასწორად შევაგროვეთ ან არასწორად გავაანალიზეთ.
სოფლის ბაზარში, მარიამი ყიდულობს ხილს და ფიქრობს, რომ ყველა ვაშლი ტკბილია, რადგან ერთი ვაშლი გასინჯა. მაგრამ სახლში მისვლისას აღმოაჩენს, რომ ზოგიერთი ვაშლი მჟავეა.
შემფასებლის ცდომილება მნიშვნელოვანია, რადგან ის შეიძლება გავლენა მოახდინოს კვლევის შედეგებზე და გადაწყვეტილებების მიღებაზე. თუ მონაცემები არასწორად შეფასდა, ეს შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი დასკვნები და შესაბამისად, არასწორი საზოგადოებრივი ჯანმრთელობის პოლიტიკა.
შემფასებლის ცდომილება წარმოიშვა როგორც სტატისტიკური ცნება, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ანალიზში. მისი მნიშვნელობა მდგომარეობს იმაში, რომ ის გვიჩვენებს, რამდენად შორს შეიძლება იყოს შეფასებული მონაცემი რეალური მონაცემისგან. ეს ცნება მნიშვნელოვანია კვლევებში, სადაც მონაცემების სიზუსტე კრიტიკულია. მაგალითად, თუ ვცდილობთ გავიგოთ, რამდენად ეფექტურია ახალი ვაქცინა, შემფასებლის ცდომილება შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი დასკვნები ვაქცინის ეფექტურობის შესახებ. შემფასებლის ცდომილების გაზომვა შესაძლებელია სხვადასხვა მეთოდით, როგორიცაა მონაცემთა მრავალჯერადი შეგროვება და ანალიზი. ხშირად, ადამიანები ფიქრობენ, რომ ყველა მონაცემი ზუსტია, მაგრამ სინამდვილეში, მონაცემების შეგროვების და ანალიზის პროცესში შეიძლება მოხდეს შეცდომები, რაც იწვევს ცდომილებას.
Pkhakadze G. Estimator Bias. In: Georgian Dictionary of Public Health (Chapter 1). Georgian Medical Journal. 2026. Available from: https://news.gmj.ge/dictionary/estimator-bias/
Was this article helpful?