Uno dei principali problemi con gli studi scientifici è che il bias (l’influenza conscia o inconscia dello studio e dei suoi risultati) può renderli meno affidabili. Il bias può verificarsi in una serie di modi diversi ed è importante per i ricercatori essere consapevoli di questi e trovare modi per minimizzare il bias. Ci sono un gran numero di modi in cui i bias possono verificarsi, questi sono alcuni esempi comuni:
Recall bias
Quando agli intervistati viene chiesto di rispondere a domande su cose che sono accadute loro in passato, i ricercatori devono fare affidamento sui ricordi degli intervistati del passato. A volte diversi tipi di eventi hanno più probabilità di essere ricordati rispetto ad altri, inducendo gli intervistati a riportare più facilmente quei tipi di esperienze. Questo crea una forma di distorsione chiamata recall bias.
Selection bias
I campioni di ricerca possono a volte sotto-rappresentare certe persone o gruppi, e sovra-rappresentare altri. Questo è chiamato bias di selezione del campione. Il modo migliore per selezionare le persone per la ricerca è usare la base del caso, in altre parole, in modo che tutti nella popolazione oggetto di studio abbiano le stesse possibilità di essere selezionati. Questo si chiama randomizzazione, perché le persone sono selezionate a caso per partecipare allo studio.
Observation bias (noto anche come Effetto Hawthorne)
Observation bias si verifica quando i partecipanti a uno studio sono consapevoli di essere osservati dagli scienziati e, consciamente o inconsciamente, alterano il loro modo di agire o le risposte che danno.
Confirmation bias
Confirmation bias è un tipo di bias che può verificarsi durante l’interpretazione dei dati dello studio quando i ricercatori, consciamente o inconsciamente, cercano nei loro dati informazioni o modelli che confermino le idee o le opinioni che già hanno.
Publishing bias
Gli studi con risultati negativi (cioè gli studi in cui non vengono trovati risultati significativi) hanno meno probabilità di essere presentati dagli scienziati o pubblicati dalle riviste scientifiche perché sono percepiti come meno interessanti. Questi risultati “negativi” sono importanti per la comprensione di un argomento scientifico quanto i risultati significativi, ma hanno meno probabilità di essere pubblicati. Questo può distorcere la nostra comprensione di un argomento perché, per esempio, quando si effettua una revisione o una meta-analisi su un nuovo trattamento farmacologico, se manca questo tipo di dati, può far sembrare che un farmaco sia più o meno efficace di quanto non sia in realtà. Questo è chiamato bias di pubblicazione.