Při práci s daty se může snadno stát, že dostupná data jsou nějakým způsobem zkreslená. Taková data pak nevypovídají dobře o skutečnosti. Pokud zkreslení nevezmeme v úvahu, může zpracování takových dat vést k matoucím závěrům. Je proto užitečné základní typy zkreslení znát.

Výběrové zkreslení

Při sběru dat většinou není reálné posbírat „všechna data“, často používáme jen nějaký výběr. Tento výběr by měl ideálně představovat takzvaný reprezentativní vzorek, které dobře odpovídá charakteristikám celkové populace. Pokud tomu tak není, tak jsou data zkreslená.

Příklady:

• Průzkum názorů na politiku, který agentura provede pouze v Praze na náměstí.
• Výzkum účinků léku, do kterého jsou zapojeni pouze studenti sportovního gymnázia.

K tomuto typu zkreslení může dojít například tak, že se účastníci průzkumu sami rozhodují, zda se zúčastní či nikoliv (zkreslení neúčasti). Ti, kteří se rozhodnou neúčastnit, se často liší v důležitých ohledech od těch, kteří se účastní. Příklad: Dotazník o počítačových hrách vyplní s větší šancí ti, kdo rádi hrají počítačové hry.

Zkreslení odpovědí

Pokud sbíráme odpovědi dotazníkovým šetřením, může se stát z různých důvodů stát, že poskytnuté odpovědi neodpovídají přesně realitě. Účastníci výzkumu například mohou upravovat své odpovědi podle společenských očekávání či mohou odpovídat nepřesně, protože si přesnou odpověď nedovedou vybavit. Odpovědi mohou ovlivnit také takové detaily, jako je pořadí odpovědí v dotazníku.

Příklady:

• Účastníci výzkumu o stravování mohou ve svých odpovědích přeceňovat konzumaci zdravých potravin nebo podceňovat příjem nezdravých potravin.
• Průzkum trávení času o loňských prázdninách může být zkreslen nepřesnými vzpomínkami.

Potvrzující zkreslení (konfirmační zkreslení)

Lidé mají přirozeně tendenci upřednostňovat informace, které podporují vlastní názory, a naopak ignorovat či podceňovat informace, které jsou s názory v rozporu. To se může přímo či nepřímo projevit i při sběru dat.

Příklad: Výzkumník zkoumá vliv videoher na agresi. Má hypotézu, že videohry vedou k násilnému chování. Při průzkumu dostupných studií věnuje větší pozornost sběru a analýze dat, které odpovídají jeho hypotéze.

Publikační zkreslení

K publikačnímu zkreslení dochází, když výsledek experimentu či analýzy ovlivňuje rozhodnutí, zda data publikovat nebo jinak šířit.

Příklad: V lékařském výzkumu mohou farmaceutické společnosti rozhodnout o publikování pouze studií, které prokazují pozitivní výsledky nového léku, zatímco utají nebo nepublikují studie s nepříznivými výsledky. Toto zkreslení zpráv může vést k nadhodnocení účinnosti léku a zastření potenciálních rizik nebo vedlejších účinků.