Systematische fout

Een systematische fout, ook wel (systematische) bias genoemd, is een zogenaamde niet-steekproeffout die een vertekening (dat wil zeggen, een afwijking ten opzichte van het juiste resultaat) oplevert die een systematische oorzaak heeft, en dus niet te wijten is aan toevallige effecten.

Men kan een systematische fout uit een statistisch model verwijderen door de oorzaak van de fout expliciet in het model op te nemen. In de praktijk is het echter niet altijd vanzelfsprekend om die oorzaak te vinden, en correct te modelleren. Het is in de eerste plaats niet vanzelfsprekend om te herkennen dat er een systematische fout in het model zit. Vaak wordt dit pas duidelijk als de voorspellingen op basis van het model getoetst kunnen worden aan de werkelijkheid. Daarnaast zijn sommige systematische fouten door gebrek aan goede gegevensbronnen moeilijk of niet op te lossen.

De Pelsmacker en Van Kenhoven[1] geven het voorbeeld van de in hun ogen legendarische verkiezingsprognose in de Verenigde Staten van 1930 (senaatsverkiezingen). Daarbij werden in een ongebruikelijk grote steekproef 2 miljoen personen vooraf ondervraagd over hun geplande stemgedrag en was de voorspelling een klinkende overwinning voor de Republikeinen. Desondanks wonnen de Democraten. Achteraf bleek dat alleen midden- en hogere sociale klassen ondervraagd waren en niet de lagere sociale klasse. Juist deze laatste categorie stemt doorgaans Democratisch. Het niet opnemen van deze groep in de steekproef leidde tot een systematische fout.