שאלה: מהם האתגרים העיקריים של הטייה בשירות איסוף גודל המדגם?

הטייה בשירות איסוף גודל המדגם: ● בעיה בגודל המדגם-צריך לבצע מדגם מכל מקום בצורה הוגנת ,אך יש עניין של גודל מדגם גם כן. ● כמה שיש פחות DATA כך יש יותר שגיאה וגם הפוך-כמה שגודל הDATA עולה כך השגיאה יורדת. ● למה זה יכול להוות בעייה?כאשר יש מדגם ענק והדיוק שלו גבוהה עדיין יש בעיה כי בנית מודל על אוכלוסייה אחת ,ויש מיעוטים באוכלוסיה והם לא באים לידי ביטוי כמו הרוב. ● במצב תיארנו אם נשתמש במודל זה כדי להחליט מי נכנס לאוניברסיטה אנחנו מבצעים הסתברות של הטלת מטבע עבור המיעוט. זה הסתברות נמוכה שהם יגיעו. ● אנשים לא מעריכים כמה זה פוגע וזה עושה הטייה נגד אנשים ללא כוונה וללא מודעות בכך שבניית מודל מאוד מדויק. ● איך לתקן?אם יש הטייה נגד נשים ויש דאטא סט של 100 גברים ו 25 נשים אז נכפיל את הדאטה סט של הנשים פי 4 . ● עוד דרך להתמודד עם זה-היא ליצור דאטה פיקטיבי . זה בעיה לא רק לדיוק של המודל וגם לפוריות של המודל.