Bias in dataverzameling
Populatie bestaat uit alle individuen met een interessante eigenschap. Aangezien het bestuderen van een populatie vaak onmogelijk is vanwege de beperkte tijd en geld, bestuderen we een interessant verschijnsel meestal aan de hand van een representatieve steekproef. Door dit te doen, hopen wij dat wat wij uit een steekproef hebben geleerd, kan worden gegeneraliseerd naar de gehele populatie (2). Om dit te kunnen doen, moet een steekproef representatief zijn voor de bevolking. Als dit niet het geval is, zullen de conclusies niet generaliseerbaar zijn, d.w.z. het onderzoek zal niet de externe validiteit hebben.
Bemonstering is dus een cruciale stap voor elk onderzoek. Bij het verzamelen van gegevens voor onderzoek zijn er tal van manieren waarop onderzoekers bias in het onderzoek kunnen introduceren. Als bijvoorbeeld bij de rekrutering van patiënten sommige patiënten minder of meer kans hebben om aan het onderzoek deel te nemen dan andere, zou een dergelijke steekproef niet representatief zijn voor de populatie waarin dit onderzoek wordt verricht. In dat geval zullen de proefpersonen die minder kans hebben om aan het onderzoek deel te nemen, ondervertegenwoordigd zijn en de proefpersonen die meer kans hebben om aan het onderzoek deel te nemen, oververtegenwoordigd zijn ten opzichte van anderen in de algemene bevolking, waarop de conclusies van het onderzoek moeten worden toegepast. Dit noemen we een selectiebias. Om ervoor te zorgen dat een steekproef representatief is voor een populatie, moet de steekproeftrekking willekeurig zijn, d.w.z. dat elke proefpersoon evenveel kans moet hebben om in het onderzoek te worden opgenomen. Er zij op gewezen dat een steekproefvertekening ook kan optreden als de steekproef te klein is om de doelpopulatie te vertegenwoordigen (3).
Als het doel van de studie bijvoorbeeld is de gemiddelde hsCRP-concentratie (hooggevoelig C-reactief proteïne) in de gezonde bevolking in Kroatië te bepalen, zou de beste werkwijze zijn gezonde personen te werven uit de algemene bevolking tijdens hun reguliere jaarlijkse gezondheidscontrole. Anderzijds zou een bevooroordeelde studie een studie zijn waarbij alleen vrijwillige bloeddonors worden gerekruteerd, omdat gezonde bloeddonors gewoonlijk personen zijn die zichzelf gezond achten en die niet lijden aan een aandoening of ziekte die veranderingen in de hsCRP-concentratie zou kunnen veroorzaken. Door alleen gezonde bloeddonors te werven, zouden we kunnen concluderen dat de hsCRP-concentratie veel lager is dan in werkelijkheid het geval is. Dit is een soort steekproefvooringenomenheid, die we “volunteer bias” noemen.
Een ander voorbeeld van “volunteer bias” doet zich voor wanneer collega’s van een laboratorium of een klinische afdeling worden uitgenodigd om deel te nemen aan een onderzoek naar een nieuwe marker voor bloedarmoede. Het is zeer waarschijnlijk dat bij een dergelijke studie bij voorkeur die deelnemers worden betrokken van wie vermoed wordt dat zij bloedarmoede hebben en die nieuwsgierig zijn naar de resultaten van deze nieuwe test. Op die manier zouden anemische personen oververtegenwoordigd kunnen zijn. Een onderzoek zou dan vertekend zijn en het zou niet mogelijk zijn conclusies te generaliseren naar de rest van de bevolking.
In het algemeen geldt dat wanneer cross-sectionele of case-control studies uitsluitend in een ziekenhuisomgeving worden uitgevoerd, er een goede kans bestaat dat een dergelijke studie vertekend zal zijn. Dit wordt opnamebias genoemd. Er is sprake van vertekening omdat de onderzochte populatie geen afspiegeling vormt van de algemene bevolking.
Een ander voorbeeld van steekproefvertekening is de zogenaamde overlevingsvertekening, die meestal optreedt bij transversale studies. Als een studie is gericht op het beoordelen van het verband tussen veranderde expressie van KLK6 (menselijk Kallikrein-6) en de incidentie van de ziekte van Alzheimer in 10 jaar, kunnen proefpersonen die vóór het eindpunt van de studie zijn overleden, in de studie worden gemist.
Misclassificatiebias is een vorm van steekproefbias die optreedt wanneer een interessante ziekte slecht is gedefinieerd, wanneer er geen gouden standaard voor de diagnose van de ziekte is of wanneer een ziekte mogelijk niet gemakkelijk kan worden opgespoord. Op die manier worden sommige proefpersonen ten onrechte bij de gevallen of de controles ingedeeld, terwijl zij in een andere groep hadden moeten zitten. Stel dat een onderzoeker de nauwkeurigheid van een nieuwe test voor de vroege opsporing van prostaatkanker bij asymptomatische mannen wil bestuderen. Door het ontbreken van een betrouwbare test voor de vroege opsporing van prostaatkanker bestaat de kans dat sommige vroege prostaatkankergevallen ten onrechte als ziektevrij worden geclassificeerd, waardoor de nauwkeurigheid van deze nieuwe marker wordt onder- of overschat.
In het algemeen moet aan een onderzoeksvraag veel aandacht worden besteed en moet alles in het werk worden gesteld om ervoor te zorgen dat een steekproef zo goed mogelijk overeenstemt met de populatie.