Что такое selection bias и survivorship bias?

Selection bias (смещённость выборки) — это систематическая ошибка, возникающая, когда выборка данных не является репрезентативной для всей популяции из-за неправильного способа отбора. В результате выводы, сделанные на основе такой выборки, могут быть неверными.

Например, если для оценки эффективности лекарства отбираются только здоровые пациенты, результаты будут искажены.

Survivorship bias (смещение выживших) — частный случай selection bias, когда анализируются только те объекты или случаи, которые «выжили» или прошли определённый этап, игнорируя те, которые не дожили до этого момента.

Классический пример — анализ успешных компаний без учёта тех, которые обанкротились, что приводит к переоценке факторов успеха.

В контексте машинного обучения и каузального вывода эти смещения могут привести к неправильной оценке эффектов и моделей, поэтому важно применять методы корректировки выборки и учитывать возможные источники смещений.