選択支持バイアス（Selection Bias）は、データの収集や分析において、サンプルの選択過程に偏りや歪みが生じることを指すバイアスの一種です。選択支持バイアスは、選択されたデータが全体の特性や分布を正確に代表していない場合に生じます。
一般的に、選択支持バイアスは以下のような状況で発生する可能性があります：
1. 自己選択バイアス（Self-Selection Bias）: 参加者が自発的に参加する場合、特定の属性や意見を持つ人々が他よりも積極的に参加する傾向があります。その結果、参加者のグループが全体の特徴や意見を歪める可能性があります。
2. 選択的な報告バイアス（Selective Reporting Bias）: 研究結果やデータの報告において、結果や特定のデータポイントを選択的に報告することで歪みが生じる場合があります。例えば、効果のある結果が他よりも目立つように報告され、効果のない結果や逆の結果が無視される場合です。
3. サンプリングバイアス（Sampling Bias）: サンプルの選択方法に偏りがある場合、全体の特性や分布を代表することができなくなります。例えば、特定の人口グループを無作為にサンプリングする代わりに、便宜的なサンプリング方法が使用される場合などです。
選択支持バイアスが存在すると、得られたデータや結果が歪んでおり、一般化や信頼性に欠ける可能性があります。研究やデータ分析を行う際には、選択支持バイアスを考慮し、適切なサンプリング方法やデータ収集手法を選択することが重要です。
