Een van de grootste problemen met wetenschappelijke studies is dat bias (het bewust of onbewust beïnvloeden van de studie en de resultaten ervan) ze minder betrouwbaar kan maken. bias kan op een aantal verschillende manieren voorkomen en het is belangrijk dat onderzoekers zich hiervan bewust zijn en manieren vinden om bias te minimaliseren. Er zijn een groot aantal manieren waarop bias kan optreden, dit zijn een paar veel voorkomende voorbeelden:
Recall bias
Wanneer respondenten in een enquête wordt gevraagd te antwoorden op vragen over dingen die hen in het verleden zijn overkomen, moeten de onderzoekers vertrouwen op de herinneringen van de respondenten aan het verleden. Soms hebben verschillende soorten gebeurtenissen meer kans om te worden herinnerd dan andere, waardoor respondenten die soorten ervaringen gemakkelijker zullen rapporteren. Dit leidt tot een vorm van vertekening die recall bias wordt genoemd.
Selectievertekening
Onderzoekssteekproeven kunnen soms bepaalde mensen of groepen ondervertegenwoordigen, en andere oververtegenwoordigen. Dit wordt steekproefselectiebias genoemd. De beste manier om mensen voor onderzoek te selecteren is op basis van toeval, met andere woorden, zodat iedereen in de onderzochte populatie een gelijke kans heeft om geselecteerd te worden. Dit wordt randomisatie genoemd, omdat mensen willekeurig worden geselecteerd om aan het onderzoek deel te nemen.
Observatiebias (ook bekend als het Hawthorne-effect)
Observatiebias treedt op wanneer deelnemers aan een onderzoek zich ervan bewust zijn dat zij door wetenschappers worden geobserveerd en, bewust of onbewust, de manier waarop zij handelen of de antwoorden die zij geven veranderen.
Bevestigingsvooringenomenheid
Bevestigingsvooringenomenheid is een vorm van vertekening die kan optreden bij de interpretatie van onderzoeksgegevens wanneer onderzoekers, bewust of onbewust, in hun gegevens op zoek gaan naar informatie of patronen die de ideeën of meningen bevestigen die zij al hebben.
Publishing bias
Studies met negatieve bevindingen (d.w.z. proeven waarbij geen significante resultaten worden gevonden) worden minder vaak door wetenschappers ingediend of door wetenschappelijke tijdschriften gepubliceerd, omdat ze als minder interessant worden beschouwd. Deze “negatieve” resultaten zijn even belangrijk voor het begrijpen van een wetenschappelijk onderwerp als significante resultaten, maar ze worden minder snel gepubliceerd. Dit kan ons begrip van een onderwerp vertekenen, omdat bijvoorbeeld bij het uitvoeren van een review of een meta-analyse over een nieuwe medicijnbehandeling, als dit soort gegevens ontbreekt, het kan lijken alsof een medicijn meer of minder effectief is dan het in werkelijkheid is. Dit wordt publicatiebias genoemd.