Sesgo de selección: qué es, tipos y ejemplos

¿Qué es el sesgo de selección?

Todos los modelos estadísticos en las ciencias del aprendizaje requieren datos. Los buenos datos son cruciales para desarrollar un conjunto de modelos estadísticamente válidos, pero es sorprendentemente fácil obtener mala información. El sesgo de selección afecta a los investigadores en todas las etapas del proceso, desde la recopilación de datos hasta el análisis. Por ejemplo, es posible que los investigadores no se den cuenta de que sus hallazgos pueden no aplicarse a otras personas o entornos diferentes. Este tipo de error presenta individuos asignados al azar a uno de dos o más grupos, sin embargo, no todos los que pueden inscribirse realmente participan.

Esto significa que las personas que se consideran candidatas adecuadas para un programa en particular pueden optar por participar o no. Así, quienes sí participan en el programa pueden tener características diferentes a quienes no lo hacen. La existencia del proceso de selección no aleatorio puede dar lugar a inferencias incorrectas sobre la causalidad y las estadísticas relacionadas, así como a la invalidación de los datos recopilados.

Tipos de sesgo de selección

Hay muchos tipos de sesgos de selección, todos y cada uno de ellos afectan la validez de sus datos de una manera específica. Repasemos algunos de los más comunes:

• Sesgo de muestreo:

El sesgo de muestreo es una forma de sesgo de selección que ocurre cuando no recopilamos datos de todas las personas que podrían estar en nuestra población en una variable importante. Algunas de las razones de esto podrían ser: El investigador recopila su muestra principalmente por conveniencia o muestreo de conveniencia, o a veces seleccionando cuidadosamente a individuos que son similares y tienen características similares a los sujetos del estudio, pero que no han sido elegidos al azar de su población.

Esto puede sesgar cualquier análisis estadístico y comprensión de los resultados en ese caso particular.

Leer más: Sesgo en la investigación por QuestionPro

• Sesgo de autoselección:

Este tipo de sesgo de selección, también conocido como "sesgo voluntario", ocurre cuando las personas que eligen participar en un estudio no son representativas de la población de interés más grande. Por ejemplo, si desea estudiar las preferencias de los estudiantes para las carreras, es posible que solo pueda atraer estudiantes de escuelas conocidas por atraer estudiantes adinerados. El sesgo voluntario también puede ocurrir cuando un estudio examina a personas de cierta raza pero no tiene suficientes participantes que se identifiquen como miembros de esa raza.

Al igual que cualquier otra forma de sesgo, el sesgo de autoselección distorsiona los datos recopilados en la investigación; en la mayoría de los casos, el investigador terminará con resultados extremadamente inexactos y una validez inexistente de su investigación sistemática.

• Sesgo de exclusión:

El sesgo de inclusión ocurre cuando el investigador incluye intencionalmente algunos subgrupos en la muestra de población. Está estrechamente relacionado con el sesgo de muestreo por falta de respuesta y afecta la validez interna de su investigación sistemática.

Los expertos definen el sesgo de inclusión como "el término colectivo que cubre los diversos sesgos potenciales que pueden resultar de la inclusión de pacientes después de la aleatorización en un ensayo y análisis posteriores". Cuando esto sucede, los resultados de su investigación pueden establecer una conexión falsa entre las variables.

El sesgo de exclusión ocurre cuando excluye intencionalmente algunos subgrupos de la muestra de población antes de aleatorizarlos en grupos. Es posible que haya excluido a pacientes con ciertas afecciones, como cáncer o VIH/SIDA, porque no habría sido ético que estudiara a esas personas sin su consentimiento. O tal vez los excluyó porque no quería darles acceso a otra opción de tratamiento durante su ensayo clínico. Algunos investigadores también optan por no incluir a personas que están demasiado enfermas o que son demasiado mayores para participar en ensayos clínicos (porque es posible que estas personas no puedan participar de manera efectiva o que no reciban suficientes beneficios por participar).

• Sesgo de recuerdo:

Una de las formas más comunes de sesgo de recuerdo se llama distorsión de la memoria retroactiva. La distorsión de la memoria retroactiva ocurre cuando las personas recuerdan eventos y experiencias de una manera que se adapta a sus necesidades actuales, en lugar de a su propósito original. Por ejemplo, alguien podría recordar un evento como una experiencia positiva o incluso placentera si pretendía ser negativa. Además, la distorsión de la memoria retroactiva puede ocurrir cuando las personas tienen dificultad para recordar detalles que son importantes para el tema de investigación, como hechos sobre sus propias vidas o las vidas de los demás.

La distorsión retroactiva de la memoria también puede ocurrir cuando las personas incluyen información inexacta en sus informes de recuperación. Esto sucede cuando informan algo que nunca sucedió o algo que sucedió en un momento diferente al que realmente ocurrió.

Por ejemplo, una persona puede informar que pasó cinco horas viajando del trabajo a casa en un día en particular, cuando en realidad solo le tomó tres horas porque almorzó en su escritorio de antemano y lo olvidó hasta más tarde en el día.

Cómo evitar el sesgo de selección

Estimar la fuerza de una relación entre un resultado (la variable dependiente) y varias variables predictoras es importante para muchas preguntas de investigación. El análisis bivariado y los métodos de regresión múltiple se usan comúnmente para evitar el sesgo de selección.

El análisis bivariado es un análisis cuantitativo que se utiliza a menudo para determinar la relación empírica entre dos variables. En este método, los investigadores miden cada variable predictora individualmente y luego aplican pruebas estadísticas para determinar si afecta la variable de resultado. Si no existe una relación entre las variables predictoras y el resultado, entonces no podrán encontrar ninguna evidencia de sesgo de selección en su proceso de recopilación de datos. Sin embargo, si existe algún tipo de relación entre estas variables, es posible que haya algún nivel de sesgo de selección presente al recopilar estos datos. Los métodos de regresión múltiple permiten a los investigadores evaluar la fuerza de esta relación entre un resultado (la variable dependiente) y varias variables predictoras

¡ Aprenda cómo evitar el sesgo de selección con este rápido video de Audience by QuestionPro !

Cómo QuestionPro Audience puede ayudarlo a recopilar datos valiosos de su muestra ideal.

Cuando realiza una investigación, es importante comprender la naturaleza del sesgo de selección. Esta es la tendencia de que los resultados de su investigación se vean influenciados por las características de sus participantes o muestra .

Si está realizando un estudio sobre los efectos del azúcar en la diabetes, por ejemplo, y tiene un grupo de personas con diabetes que son todos miembros de su iglesia, eso podría ser una fuente de sesgo de selección. Es más probable que participen en actividades de la iglesia que aquellos que no tienen diabetes, por lo tanto, es más probable que se encuentren en la muestra. Si desea evitar este tipo de sesgo en su estudio, debe recopilar datos de una amplia variedad de fuentes confiables, con QuestionPro Audience

APRENDE MÁS