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選択バイアスとは？
英語：Selection bias
別名：生存者バイアス, サンプルバイアス, 標本の偏り
意味
調査やデータに含まれる対象の選ばれ方が偏っているために、結果が全体の姿からずれてしまうことです。生存者バイアスなどもこの仲間です。
くわしい解説
選択バイアスは、データに入る対象が、母集団から無作為に選ばれていない場合に起きます。自発的に答えるネット調査の回答者、うまくいった企業だけが残る生存者バイアス、回答しない人が特定の層に偏る無回答バイアスなど、いくつかの形があります。集まった数が多くても、偏りは解消しません。
経済データでは、倒産や廃業で消えた企業を除いた「現存企業」の平均成績は、実際より良く見えます。ファンドの運用成績も、解散したファンドを除いて集計すると、過大になります。失業率も、定義上は求職活動をしている人が対象なので、求職をあきらめた人が含まれない点に注意が必要です。
見かけたら、「誰が」「どう選ばれて」データに入ったのかを確認します。SNSやウェブのアンケートの結果は、回答した人たちの傾向であり、全体の傾向とは限りません。「有名企業の成功例」のような話も、失敗例が見えていない可能性を考えます。
例・ヒント
例：（数字は仮のものです）10年前にあった100本のファンドのうち、成績の悪い20本が解散したとします。今残る80本の平均収益率は、100本全体の平均より高くなり、成績が実際より良く見えます。
よくある誤解・注意点
標本を増やしても、選び方の偏りは消えません。また、選択バイアスは悪意がなくても起こるので、調査の設計や集計の対象を確認する必要があります。回答者が自分で選んで参加する調査は、特に注意が必要です。
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※ 解説はAIが作成しています。誤りや古い内容を含む可能性があります。正確な内容は公的機関・原文でご確認ください。投資などの判断は、ご自身の責任で行ってください。