実験やデータ分析の際に、分析対象となるデータの収集や、データの観測者や観察対象、データを取り巻く様々な要因において生じる、本来あるべき理想的な結果からの誤差や偏りのこと。統計的バイアスを引き起こす代表的なものに、選択バイアス、情報バイアス、交絡の3つがある。

選択バイアス

目標の母集団から分析対象となるデータを選択する際に、母集団を十分に代表するデータを外してしまう、偏ったデータを選んでしまうなどデータ選択によって生じる誤差のこと

情報バイアス

実験や分析対象データを得る方法や、データの測定方法によって生じる誤差のこと。測定機器による誤差、実験・測定や観察を行う人間の認知バイアスから生じる情報の取り違いや測定誤差、扱う情報に対する観察対象者の認識や感度、記憶の違いから生じる誤差などが該当する

交絡

正しいデータ分析を行うために、その推論を邪魔する要因によって生じるバイアスのこと。対象Aと対象Bの比較を行う、あるいは関連を検討するような場合に、AとBに影響を与える要因Cがあると、これを考慮しないまま検討を進めた場合に結果に誤差が生じる。この要因Cは交絡因子と呼ばれ、データ分析時にはこの要因の存在を見極め、その影響を十分に検討する必要がある