赌博调查中的无应答偏差：基于电子游戏机场所和在线投注网站的样本代表性研究

这篇综述通过对比澳大利亚电子游戏机场所(n=4,301)和在线投注网站(n=24,829)的调查数据，揭示了赌博研究中非应答偏差(Non-response bias)对样本代表性的影响。研究发现，在线调查的应答者(7.88%)比非应答者更频繁赌博、年龄更大(d=-0.51–0.58)，且更可能被风险检测系统标记(OR=1.91)；而限制样本为过去30天赌博者(n=12,799)时差异减小(d=-0.35–0.31)，表明 eligibility criteria 显著影响外部效度(External validity)。研究强调需谨慎解读赌博调查结果，尤其在线研究可能存在选择偏差(Selection bias)。

　　

赌博调查中的无应答偏差研究

引言

获取具有代表性的研究样本对推动科学认知至关重要。在赌博研究领域，非应答偏差(Non-response bias)可能导致样本失真，尤其涉及成瘾行为时存在报告污名化问题。既往研究多关注人口统计学差异，而本研究创新性地结合运营商账户数据，直接比较应答者与非应答者的赌博行为特征。

研究方法

研究设计包含两项独立调查：

研究1针对澳大利亚西部某电子游戏机(EGM)场所的4,301名顾客，通过4轮邮件/SMS邀请，应答率4.25%(n=183)。研究2覆盖两家在线投注网站的24,829名用户，采用20:80的风险/非风险用户分层抽样，应答率7.88%(n=1,956)。两组均获取了受邀者6个月的赌博行为数据，包括投注频率、消费金额、风险标记等客观指标。

关键发现

研究1显示EGM场所应答者与非应答者差异微小(d=-0.23–0.21)，仅发现应答者会籍时间更长、最近赌博间隔更久等细微特征。逻辑回归模型预测力较低(Nagelkerke’s R²=4.6%)。

研究2则揭示在线投注应答者具有显著特征：

• 年龄更大(平均相差5.5岁)

• 投注频率更高(过去6个月多17天)

• 更可能使用存款限制等消费者保护工具(CPTs)

• 风险检测系统标记率翻倍(OR=1.91)

当样本限定为过去30天活跃投注者(n=12,799)时，效应值减小至d=-0.35–0.31，OR=1.34，表明近期活动标准可提升样本代表性。

讨论与启示

研究发现赌博调查样本整体具有代表性，但存在关键差异：

1. 1.

   在线研究应答者赌博参与度更高，可能高估问题赌博(PGSI)发生率

2. 2.

   近期赌博者(30天)样本比远期(6个月)样本更少偏差

3. 3.

   应答者平均损失金额更高，提示自报告数据可能高估群体损失

   研究建议谨慎设计 eligibility criteria，权衡样本广度与偏差风险。在线调查尤其需注意定期赌博者的自我选择效应。

方法学创新

本研究突破性地采用运营商客观行为数据，避免了传统调查的 coverage error 和测量误差。Stochastic Search Variable Selection(SSVS)算法筛选出最具预测力的变量，如投注品种多样性、交易方式数量等，为后续研究提供变量选择范式。

局限性与展望

研究受限于澳大利亚特定赌博形式(EGM/在线投注)，且响应率较低(4.3%-7.88%)。未来研究可拓展至其他赌博形式(如赌场)、跨文化比较，并探索不同激励方式(现金奖励vs抽奖)对样本构成的影响。

该研究为赌博流行病学调查提供了方法学基准，强调在成瘾行为研究中，结合客观行为数据对验证样本代表性的重要性。