最好检查一下自己并经常问自己

数据科学的目的是产生可行的见解，但如果只观察和测量错误的事物，你就会开始得到错误的见解。也许，要成为一名高效的研究人员，“我测量的东西正确吗？是否有更好的数据来源？”。 资金偏差 这个很简单。资助偏见，有时称为赞助偏见，是一种无意识的倾向，以有利于金融赞助商或雇主目标的方式扭曲模型、数据或数据解释。 这是资金偏见的一个典型例子：众所周知，在 20 世纪 90 年代，烟草业资助了许多关于烟草和吸烟影响的研究。在这些研究中，行业赞助商和研究中心被发现以误导性的方式呈现研究结果，并隐瞒了有关吸烟与癌症之间关系的某些研究结果。


任何科学家和研究人员都应该注意牢记这种偏见，因为无论多么有吸引力，在不知情的情况下利用有缺陷的数据做出商业决策最终都会损害你的公司或赞助商，甚至可能损害你的职业生涯（更不用说这只是 沙特阿拉伯电报号码数据 糟糕的科学）！ 抽样偏差 由于对整个人群进行实验需要大量的时间和资源，因此我们取了一个样本，该样本应该能够代表整个人群。这通常是通过一系列统计技术和精心设计的随机化来实现的，但如果没有实现适当的随机化会发生什么？研究人员遇到抽样偏差的情况并不少见，即组或数据的选择无意中不代表要进行实验的人群。在任何类型的实验中，无论样本有多大或多么多样化，数据和样本收集总是存在不一致的可能性。





这种偏见也与上述其他三种偏见有关；如果这些偏见中的任何一个无意识地影响了您为研究或实验收集数据或样本的方式，那么您也遇到了抽样偏见！ 结论 虽然我们只触及了偏见的表面，但我相信这是一个很好的介绍，介绍了我们如何在自然思维过程中运用启发式方法，以及另一方面，我们的先天经验和倾向如何对我们的判断产生负面影响。然而，启发法和偏见之间的交叉点非常复杂，仍然需要进行大量研究才能充分理解它们。无论是影响我们处理信息方式的确认偏见，还是迫使我们偏向有利于雇主的结果的资助偏见，理解并持续意识到我们所有的偏见将在我们进行数据驱动时控制我们的思维过程。