Bias pengukuran atau measurement bias merupakan bahasan yang krusial di hampir setiap bidang penelitian, terlebih lagi menjadi sebuah perhatian khusus dalam ilmu sosial dan humaniora. Sudah banyak jenis bias yang telah diidentifikasi dan didefinisikan, tetapi kita hanya akan membahas beberapa jenis umum akan dibahas. Hal yang paling penting adalah seorang peneliti harus selalu waspada terhadap kemungkinan terjadinya bias, karena kegagalan untuk mempertimbangkan dan menangani isu-isu yang terkait dengan bias dapat menjadikan hasil studi tidak valid.
Bias dapat memasuki riset melalui dua cara utama, melalui pemilihan sampel dan retensi subjek riset atau cara informasi dikumpulkan dari subjek. Dalam kedua kasus, ciri khas bias adalah bahwa bias merupakan sumber kesalahan sistematis daripada kesalahan acak. Hasil dari bias adalah bahwa data yang dianalisis dalam suatu penelitian tidak benar secara sistematis, yang dapat menyebabkan kesimpulan yang salah meskipun penerapan prosedur dan teknik statistik yang benar.
Lebih lanjut mengenai Kesalahan Acak dan Sistematis (Random and Systematic Error) – Bisa Riset
Bias pemilihan sampel (sample selection bias)
Sebagian besar penelitian dilakukan pada sekelompok sampel, bukan populasi (keseluruhan subjek penelitian), misal survei cepat kandidat politik yang sering kita lihat di TV tidak disurvei pada seluruh penduduk, namun hanya sekelompok orang yang kita sebut dengan sampel. Riset seringkali dilakukan pada sampel karena akan sangat mahal atau bahkan tidak mungkin untuk mempelajari seluruh populasi. Sampel harus merupakan representasi yang baik dari populasi penelitian agar peneliti merasa nyaman menggunakan hasil dari sampel untuk menggambarkan populasi. Jika sampel yang didapat bias, maka sampel tidak mewakili populasi penelitian, sehingga kesimpulan yang diambil dari sampel penelitian mungkin tidak berlaku untuk populasi.
Bias seleksi (selection bias) terjadi jika beberapa subjek lebih mungkin dipilih untuk sampel penelitian daripada yang lain. Istilah ini biasanya digunakan untuk bias yang terjadi karena proses penentuan sampel.
Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui perilaku masyarakat terhadap suatu kebijakan pemerintah dan melakukan survei melalui telepon rumah untuk pengumpulan datanya. Penentuan sampel yang dilakukan oleh peneliti ini mengandung bias seleksi, karena hanya subjek yang memiliki telepon rumah yang akan memberikan jawaban.
Bias seleksi ini akan memberikan hasil penelitian yang salah. orang yang tinggal di rumah tangga tanpa layanan telepon cenderung lebih miskin daripada mereka yang memiliki telepon, dan orang yang hanya memiliki telepon seluler (yaitu, tidak ada sambungan telepon rumah) cenderung lebih muda daripada mereka yang memiliki layanan telepon rumah. Jika kemiskinan atau pemuda terkait dengan subjek yang sedang dipelajari, mengecualikan individu-individu ini dari sampel akan menimbulkan bias ke dalam penelitian.
Bias relawan (volunteer bias) mengacu pada fakta bahwa orang yang menjadi sukarelawan dalam sebuah riset biasanya tidak mewakili populasi secara keseluruhan. Untuk alasan ini, hasil dari sampel yang seluruhnya merupakan relawan, seperti polling di media sosial, umumnya tidak berguna secara ilmiah (tentu akan jadi pengecualian bila populasi yang diinginkan adalah orang-orang yang secara sukarela berpartisipasi dalam polling tersebut).
Beberapa lapisan seleksi non-acak mungkin bekerja dalam contoh ini. Misalnya, untuk merespons, orang tersebut perlu memiliki akses internet dan perangkat keras yang dapat mengakses media sosial. Untuk mengikuti polling di media sosial pun orang tersebut juga harus memiliki aplikasi dan akun dalam media sosial tersebut. Sehingga bila tujuan populasinya lebih besar hasil polling ini hanya akan benar dalam sampel, tetapi tidak dalam populasi.
Sensor informatif (informative censoring) dapat menciptakan bias dalam sebuah riset di mana subjek diamati selama periode waktu tertentu (longitudinal). Kehilangan subjek selama studi jangka panjang memang sebuah masalah umum, tetapi masalah sebenarnya muncul ketika subjek tidak keluar secara acak, tetapi karena alasan yang berkaitan dengan tujuan studi.
Misalkan kita membandingkan dua perawatan medis untuk penyakit kronis dengan melakukan uji klinis di mana subjek secara acak ditugaskan ke salah satu dari beberapa kelompok pengobatan dan diikuti selama lima tahun untuk melihat bagaimana penyakit mereka berkembang. Berkat penggunaan desain acak, peneliti memulai dengan kumpulan subjek yang sangat seimbang. Namun, seiring waktu, subjek yang pengobatannya tidak terbukti efektif akan lebih mungkin untuk keluar dari penelitian, mungkin untuk mencari pengobatan di tempat lain yang lebih baik. Jika hal ini terjadi, maka sampel yang bisa dianalisis pada akhir riset untuk mencapai kesimpulan menjadi bias.
Bias informasi (information bias)
Bias juga dapat memasuki suatu penelitian melalui metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan merekam data. Jenis bias ini sering disebut bias informasi atau bias pengumpulan informasi karena mempengaruhi validitas informasi yang menjadi dasar penelitian, dan bila faral dapat membatalkan hasil penelitian.
Bias pewawancara (interviewer bias) umumnya terjadi ketika data dikumpulkan dengan menggunakan wawancara langsung atau telepon. Ada hubungan sosial antara pewawancara dan subjek selama wawancara, hubungan ini dapat mempengaruhi kualitas data yang dikumpulkan. Ketika bias dimasukkan ke dalam data yang dikumpulkan karena sikap atau perilaku pewawancara. Jenis bias ini mungkin tercipta secara tidak sengaja ketika pewawancara mengetahui tujuan penelitian atau status individu yang diwawancarai.
Misalnya, pewawancara mungkin mengajukan lebih banyak pertanyaan untuk mendorong subjek mengingat paparan bahan kimia jika mereka tahu subjek menderita jenis kanker langka yang terkait dengan paparan bahan kimia. Bias pewawancara juga dapat tercipta jika pewawancara menampilkan sikap atau pendapat pribadi yang memberi sinyal kepada subjek bahwa dia tidak menyetujui perilaku yang dipelajari, seperti pergaulan bebas atau penggunaan narkoba, membuat subjek cenderung tidak melaporkan perilaku tersebut.
Bias pengingatan kembali (recall bias) mengacu pada fakta bahwa orang dengan pengalaman hidup yang drastis, seperti menderita penyakit serius atau cedera, lebih mungkin untuk mengingat suatu peristiwa yang mereka yakini terkait dengan pengalaman itu.
Misalnya, wanita yang mengalami keguguran cenderung menghabiskan banyak waktu untuk menyelidiki ingatan mereka tentang paparan atau insiden yang mereka yakini dapat menyebabkan keguguran. Wanita yang melahirkan normal mungkin memiliki paparan yang sama tetapi tidak terlalu memikirkannya dan dengan demikian tidak akan mengingatnya ketika ditanya dalam survei.
Bias deteksi (detection bias) mengacu pada fakta bahwa karakteristik tertentu mungkin lebih mungkin untuk dideteksi atau dilaporkan pada beberapa orang daripada pada orang lain.
Misalnya, atlet di beberapa olahraga harus menjalani tes rutin untuk obat peningkat performa seperti steroid, dimana hasil tesnya dilaporkan ke publik. Perenang kelas dunia secara teratur diuji untuk steroid anabolik, dan tes positif dicatat secara resmi dan sering dirilis ke media berita. Sementara itu atlet yang berkompetisi di tingkat yang lebih rendah atau dalam olahraga lain mungkin menggunakan obat yang sama tetapi karena mereka tidak diuji secara teratur, atau karena hasil tes tidak dilaporkan kepada publik, tidak ada catatan penggunaan narkoba mereka.
Akan salah untuk berasumsi bahwa karena penggunaan steroid anabolik yang dilaporkan lebih tinggi dalam berenang daripada di olahraga lain, tingkat penggunaan steroid di olahraga renang lebih tinggi daripada olahraga lain. Perbedaan yang diamati dalam penggunaan steroid dapat disebabkan oleh pengujian yang lebih agresif pada atlet renang dan pengungkapan hasil tes yang lebih kepada publik.
Bias keinginan sosial (social desirability bias) disebabkan oleh keinginan orang untuk menampilkan diri mereka dalam pandangan yang menguntungkan. Hal ini sering memotivasi mereka untuk memberikan tanggapan yang mereka yakini akan menyenangkan orang yang mengajukan pertanyaan. Jenis bias ini dapat terjadi bahkan jika penanya tidak benar-benar ada disana, misalnya ketika subjek menyelesaikan survei dengan pensil dan kertas ataupun survei online.
Bias keinginan sosial adalah masalah khusus dalam survei yang menanyakan tentang perilaku atau sikap yang tidak disetujui masyarakat, seperti perilaku kriminal, atau yang dianggap memalukan, seperti narkoba. Bias keinginan sosial juga dapat mempengaruhi tanggapan dalam survei jika pertanyaan diajukan dengan cara yang menandakan apa yang “benar”, yaitu, jawaban yang diinginkan secara sosial.
