선택편향(選擇偏向, selection bias)은 연구나 분석에서 표본을 선정하는 과정에서 발생하는 편향으로, 결과적으로 신뢰할 수 있는 결론을 도출하기 어렵게 만드는 요소이다. 이는 특정 그룹이나 데이터를 선택함으로써 생기는 왜곡된 결과를 의미하며, 이는 연구의 객관성을 해칠 수 있다. 예를 들어, 특정 성향이나 특성을 가진 집단만을 대상으로 할 경우, 그 결과는 전체 집단을 대표하지 못하게 되고, 이는 잘못된 해석이나 판단을 초래할 수 있다.

선택편향은 다양한 분야에서 나타난다. 특히 사회과학, 의료 연구, 마케팅 분야 등에서 빈번하게 발견된다. 예를 들어, 의료 연구에서 특정 치료법을 시험할 때, 연구자가 건강한 사람만을 포함시키면 해당 치료법의 효과에 대한 결과가 과장될 수 있다. 이는 실제로 치료가 필요한 환자에게는 적용되지 않거나 결과가 다르게 나타날 수 있기 때문이다.

이러한 편향을 피하기 위해, 연구자들은 가능한 한 다양한 표본을 포함하여 대표성을 확보하려고 한다. 무작위 샘플링(Random Sampling) 방법이나 층화 샘플링(Stratified Sampling) 등의 기법이 자주 사용된다. 이러한 방법들은 연구 대상이 되는 전체 집단을 고려하여, 보다 공정하고 차별 없는 데이터 수집을 목표로 한다. 그러나 현실적으로는 표본을 완전히 무작위로 설정하기 어려운 경우가 많아, 선택편향을 완전히 제거하는 것은 쉽지 않다.

선택편향은 결과 해석 뿐만 아니라 정책 결정에도 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 편향된 연구 결과를 바탕으로 한 정책이 도출되면, 특정 집단에게만 이로운 결정을 할 위험이 있다. 이는 더 넓은 사회적 불균형을 초래하거나, 특정 집단의 권리를 침해하는 결과로 이어질 수 있다. 따라서 선택편향을 인식하고 최소화하는 노력은 연구 뿐만 아니라 사회 전반에 걸쳐 중요하다.