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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Heuristical Introduction of General Biased Sampling with Various Applications

verfasst von : Jing Qin

Erschienen in: Biased Sampling, Over-identified Parameter Problems and Beyond

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

When individuals of a population are less likely or more likely to be included than others in a study, then sampling bias occurs. Sampling bias is a systematic error due to the non-random sampling from a population. As a consequence, the sampled subjects are neither equally balanced nor objectively representing the target population. This problem appears naturally in evidence based economic, epidemiological, and medical research in which observational studies are conducted. We call this type of biased sampling “natural selection biased sampling problems”.

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Metadaten
Titel
Heuristical Introduction of General Biased Sampling with Various Applications
verfasst von
Jing Qin
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-4856-2_3