
【计】 ordering bias
sort; taxis
【计】 sequencing; sort; sorting; sorting order
【化】 precedence ordering
deviation; error; warp; windage
【化】 deviation
【医】 declination; deviation
【经】 bias; deviation
排序偏差(Sorting Bias)指在数据收集或分析过程中,因排序规则的系统性倾向导致的统计结果失真现象。该概念在统计学、计量经济学和机器学习领域尤为关键,其英文对应词为"Sorting Bias"或"Ordering Bias"。
从机制上看,排序偏差的产生常源于以下两种场景:
在实证研究中,2018年《自然·机器智能》期刊曾揭示,医疗影像诊断AI因训练数据按疾病严重程度排序,导致对早期病症识别准确率下降12.7%的典型案例。缓解该偏差需采用分层抽样、引入逆概率加权等方法重构数据分布。
“排序偏差”是一个复合词,需结合“排序”和“偏差”两部分的含义进行解释:
排序
指按照特定规则(如升序、降序)对数据进行整理或分类的过程。常见于计算机科学,例如插入排序、快速排序等算法。
偏差
指实际结果与预期目标或参考值之间的差异,统计学中常用来衡量测量值与平均值的偏离程度。例如,绝对偏差是单次测量值与平均值的代数差。
排序偏差通常指在排序过程中因算法、规则或数据本身的特性导致的系统性误差。可能表现为:
建议在实际应用中通过算法优化(如引入随机性)和数据清洗来减少排序偏差的影响。
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