バイアスとは主に統計学で用いられる用語で偏りの意味を持ちます。
ABO式血液型性格分類をエンターテイメントに高めた能見氏のデータは確かに膨大な量ですが、そのサンプルは能見氏が個別に抽出したものや講演会に集まった人たち、さらに読者の返信アンケートというように、最初から能見氏が求める答えを持つ母集団であったことから統計学上の公正で評価可能なデータにならず、偏り、つまりバイアスが生じているというのが統計学として認められていない理由です。
バイアスが生じたデータが統計学的に認められないのは、その結果が確証バイアスになりがちで結果の状態を正当に評価できないからです。
予め信じやすい人を誘導するような結果ですね。
確証バイアスの実験を行うともっと分かりやすくなります。
表に3と8、裏面に赤色と茶色の4枚のカードがあったとします。
「偶数が表に書かれたカードの裏側は赤色である」という仮説を証明するためにはどのカードをめくればいいでしょうか？
文字だけではイメージしづらいという人は、トランプでもタロットでもなんでもいいので実際にテーブルに置き、再現してみてください。