en selection bias uppstår när de personer som är forskningsdeltagare väljs på ett sätt som inte gör dem representativa för den befolkning som studien vill att resultaten ska gälla för. Denna typ av forskningsförspänning sker under urvalsfasen i studien där deltagarna rekryteras och kan orsaka problem med intern giltighet.
låt oss säga att en experimenter vill veta hur viktigt att äta hälsosam mat är för New York stadsbor., Forskaren tar sin undersökning till hälsokostaffärer, grönsaksstationer och gym. Resultaten visar att äta hälsosamt är extremt viktigt för de flesta människor som bor i NYC.
vad är fel med denna experimentella design ? Forskaren gick till typiska platser där beskyddarna skulle vara i hälsosam kost. För att provet ska vara representativt för NYC-invånare skulle de behöva gå till platser som vanliga livsmedelsbutiker och företag som inte är inriktade på hälsa. Detta gör provet mer sannolikt att vara representativt för befolkningen. Urvalsfördomar är vanliga i online-undersökningar., Resultaten måste undersökas noggrant eftersom de personer som tar undersökningen (provet) är personer som besökte webbplatsen. Undersökningar tar inte hänsyn till personer som aldrig såg undersökningen.