Exemple de biais de sélection

Qu'est-ce qu'un biais de sélection d'échantillon?

Le biais de sélection de l'échantillon est un type de biais résultant du choix de données non aléatoires pour une analyse statistique. Le biais existe en raison d'une faille dans le processus de sélection de l'échantillon, dans lequel un sous-ensemble de données est systématiquement exclu en raison d'un attribut particulier. L'exclusion du sous-ensemble peut influencer la signification statistique du test ou produire des résultats faussés.

ÉCHAPPEMENT DE LA DISTRIBUTION D'ÉCHANTILLON

Le biais de survie est un type courant de biais de sélection de l’échantillon. Par exemple, lors du back-testing d'une stratégie d'investissement sur un groupe important d'actions, il peut être pratique de rechercher des titres contenant des données pour la période d'échantillonnage complète. Si nous voulions tester la stratégie contre 15 années de données sur les stocks, nous pourrions être enclins à rechercher des actions contenant des informations complètes pour toute la période de 15 ans. Cependant, éliminer un titre qui a cessé d’échanger ou qui a quitté le marché peu de temps créerait un biais dans notre échantillon de données. Étant donné que nous n'incluons que les actions ayant duré la période de 15 ans, nos résultats finaux seraient erronés, car ils se sont assez bien comportés pour survivre sur le marché.

Les indices de performance des hedge funds sont un exemple de biais de sélection d’échantillons soumis à un biais de survie. Étant donné que les hedge funds qui ne survivent pas cessent de communiquer leurs performances aux agrégateurs d'indices, les indices résultants sont naturellement orientés vers les fonds et les stratégies restants.

Les analystes peuvent s’adapter pour prendre en compte ces biais, mais peuvent introduire de nouveaux biais dans le processus.

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Termes connexes

Biais de survie Définition Le biais de survie est la tendance à considérer le rendement des fonds de fonds existants sur le marché comme un échantillon exhaustif et représentatif. more Sample Un échantillon est une version plus petite et plus gérable d'un groupe plus important. Les échantillons sont utilisés dans les tests statistiques lorsque la taille de la population est trop importante. plus Fonctionnement des erreurs d'échantillonnage Une erreur d'échantillonnage est une erreur statistique qui se produit lorsqu'un analyste ne sélectionne pas un échantillon représentant l'ensemble de la population de données et que les résultats trouvés dans l'échantillon ne représentent pas les résultats qui seraient obtenus de l'ensemble de la population. plus Lire dans l'échantillonnage aléatoire stratifié L'échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode d'échantillonnage qui consiste à diviser une population en groupes plus petits, appelés strates. more Alpha Alpha (α), utilisé dans la finance pour mesurer la performance, est le rendement excédentaire d’un investissement par rapport à celui d’un indice de référence. more Biais historique instantané Un biais historique instantané est un problème d’exactitude des rapports créé par le fait que les gestionnaires de fonds de couverture peuvent parfois compléter les données historiques lorsqu’ils ajoutent les performances de leurs fonds à une base de données. plus de liens partenaires