#samplingbias

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Is Your Sampling and Analysis Plan Biased? The Hidden Flaws Even Experts Miss Learn more here https://tr.ee/B4cUy9

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Is Your Sampling and Analysis Plan Biased? The Hidden Flaws Even Experts Miss

Many research projects fail because of unnoticed bias in sampling and analysis plans. This article explains the common flaws that even exper

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Sampling bias is a challenge that can impact any survey's result Read more: https://flinkliv.com/pages/cognitive-bias.html

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Sesgo muestral (sampling bias) y falacias de evidencia incompleta. Ver: Sampling bias: What is it and why does it matter? https://bit.ly/3qCiwAy Una atención selectiva de sólo algunos datos dentro de una clase de objetos o una población, es tipificada como un «sesgo muestral», en el análisis estadístico; el cual queda a su vez explicado como un «sesgo cognitivo de confirmación», que da cuenta de errores inferenciales retóricamente persuasivos, tipificados bajo la familia de «falacias de prueba incompleta», caracterizadas por una supresión dirigida de pruebas (cherry picking o ‘recolectar cerezas’: seleccionar lo mejor o lo peor de algo, o bien «a la medida»). Se trata de una estrategia cognitiva que selecciona o cita casos individuales o datos, con los cuales se pretende confirmar la veracidad de una proposición enunciada o actitud proposicional, a la vez que se ignora todos aquellos indicios, datos o evidencias relacionadas que la refutan. Dentro de esta famila de falacias subsumidas bajo sesgos cognitivos de confirmación, se encuentran: prueba anecdótica, falsa dicotomía y generalización apresurada. #samplingbias #cherrypicking #cognitivebias #sesgoscognitivos #falacias #logic