Sesgo de selección: qué es, cómo evitarlo + impacto práctico
Publicado: 2022-11-01Los investigadores pueden necesitar ayuda con hallazgos que no concuerden con las realidades de la comunidad objetivo. Existen numerosas causas, pero una de las más importantes es el sesgo de selección. Ocurre cuando la muestra del estudio necesita representar con precisión a la población de interés, lo que resulta en variaciones en los resultados de la investigación.
Comprender el sesgo de selección, sus impactos prácticos y las mejores formas de evitarlo lo ayudará a lidiar con sus efectos. Todo lo que necesita saber sobre cómo mejorar su proceso de recopilación de datos se tratará en esta publicación.
¿Qué es el sesgo de selección?
El sesgo de selección se refiere a errores experimentales que conducen a una representación inexacta de su muestra de investigación. Surge cuando el grupo de participantes o los datos no representan al grupo objetivo.
Una causa importante del sesgo de selección es cuando el investigador no tiene en cuenta las características de los subgrupos. Provoca disparidades fundamentales entre las variables de datos de la muestra y la población de investigación real.
El sesgo de selección surge en la investigación por varias razones. Si el investigador elige la población de la muestra utilizando criterios incorrectos, puede encontrar numerosos ejemplos de este sesgo. También puede ocurrir debido a elementos que afectan la disposición de los voluntarios del estudio para continuar participando.
¿Cuáles son los tipos de sesgo de selección en la investigación?
Varios tipos de sesgo de selección pueden ocurrir en varios puntos del proceso de investigación. Los siguientes son algunos de ellos:
Sesgo de muestreo
El sesgo de muestreo es una forma de sesgo de selección provocado por el muestreo de población no aleatorio. Ocurre cuando se eliminan subconjuntos específicos de la muestra de investigación, lo que lleva a una representación inexacta de los subgrupos en la muestra de población.
Por ejemplo, imagine que está investigando la prevalencia de enfermedades cardíacas en su área. Para recopilar datos, decide realizar entrevistas con compradores en el centro comercial.
Esta estrategia excluye a los pacientes hospitalizados y con enfermedades del corazón. Su muestra está sesgada porque muchas personas no están presentes en ese centro comercial sino que se quedan en sus casas u hospitales.
Sesgo de autoselección
El sesgo de autoselección también se conoce como sesgo voluntario. Esto surge cuando las cualidades de las personas que participan voluntariamente en el estudio son importantes para los objetivos de la investigación.
La autoselección genera datos sesgados si el grupo de muestra consiste en voluntarios en lugar de la población objetivo ideal. Es muy probable que los investigadores obtengan resultados sesgados.
Por ejemplo, un aficionado profesional a los automóviles podría participar en un estudio que examina la percepción de un nuevo automóvil que ingresa al mercado objetivo, ya que se ven a sí mismos como expertos en el campo.
Debido al sesgo de autoselección, podrían responder de manera inapropiada o brindar más información que no se solicitó.
Sesgo de no respuesta
El sesgo de falta de respuesta ocurre cuando las personas no responden una encuesta o no participan en un proyecto de investigación. A menudo sucede en la investigación de encuestas cuando los participantes carecen de las habilidades adecuadas, carecen de tiempo o se sienten culpables o avergonzados por el tema.
Por ejemplo, los investigadores están interesados en cómo los informáticos ven una nueva pieza de software. Realizaron una encuesta y encontraron que muchos informáticos no respondieron ni terminaron.
Los investigadores encontraron que los encuestados creen que el software es excelente y de alta calidad después de recibir los datos. Sin embargo, descubren que reciben principalmente críticas desfavorables después de lanzar el nuevo software a toda la población de informáticos.
Los participantes de la encuesta eran científicos informáticos principiantes que no podían detectar fallas en los programas. Los encuestados no reflejaron la población más importante de científicos informáticos. Por lo tanto, los resultados fueron inexactos.
Sesgo de supervivencia
El sesgo de supervivencia ocurre cuando un investigador somete las variables a un concurso de detección y selecciona a aquellos que completan con éxito el procedimiento. Este método de selección preliminar elimina las variables fallidas debido a su falta de visibilidad.
El sesgo de supervivencia se centra en los factores más exitosos, incluso si no tienen datos relevantes. Puede alterar los resultados de su investigación y dar lugar a puntos de vista innecesariamente positivos que no reflejan la realidad.
Suponga que está investigando las variables de éxito empresarial. La mayoría de los empresarios famosos no terminaron la universidad. Podría hacerte suponer que terminar la universidad con un concepto sólido es suficiente para iniciar una carrera. Pero la mayoría de los que abandonan la universidad no terminan siendo ricos.
En realidad, muchas más personas abandonaron la universidad para emprender negocios sin éxito. En este ejemplo, el sesgo de supervivencia ocurre cuando solo presta atención a los abandonos que tuvieron éxito e ignora a la gran mayoría de los que fracasaron.
sesgo de deserción
El sesgo de deserción ocurre cuando algunos encuestados abandonan la encuesta mientras aún se está realizando. Como resultado, hay muchas incógnitas en los resultados de su investigación, lo que reduce la calidad de las conclusiones.
La mayor parte del tiempo, el investigador busca tendencias entre las variables de abandono. Si puede identificar estas tendencias, es posible que pueda determinar por qué los encuestados abandonaron su encuesta repentinamente y tomar las medidas adecuadas.
Sesgo de recuerdo
El sesgo de recuerdo ocurre cuando algunos miembros de la muestra tienen dificultades para recordar información crucial, lo que afecta su proceso de investigación. Tiene lugar cuando los investigadores rechazan lo que tienen delante y, en cambio, ven lo que quieren ver.
Obtendrá un resultado sesgado si solo encuesta a aquellos que han visto una nueva película. Los que lo han visto dirán que les encantó, mientras que los que no lo han hecho dirán que no. Esto se debe a que las personas a las que les gusta la película están más dispuestas a hablar sobre ella que las que no.
Sesgo de subcobertura
El sesgo de subcobertura surge cuando se extrae una muestra representativa de una proporción más pequeña de la población objetivo. Las encuestas en línea son especialmente vulnerables al sesgo de subcobertura.
En una encuesta en línea sobre la salud autoinformada, digamos que se está enfocando en los comportamientos excesivos de consumo de alcohol y tabaco. Aunque, debido a su forma de realizar la encuesta, está excluyendo deliberadamente a las personas que no usan Internet.
De esta manera, las personas mayores y menos educadas quedan fuera de su muestra. Dado que los usuarios de Internet y los no usuarios difieren significativamente, no puede obtener resultados confiables de su encuesta en línea.
¿Cuáles son los impactos del sesgo de selección?
Siempre existe la posibilidad de errores aleatorios o sistemáticos en la investigación que comprometen la confiabilidad de los resultados de la investigación. El sesgo de selección puede tener varios impactos y, a menudo, es difícil saber cuán significativos o en qué dirección son esos efectos. Los impactos pueden generar varios problemas para las empresas, incluidos los siguientes:
Riesgo de perder ingresos y reputación
Para la planificación y la estrategia de negocios, los conocimientos obtenidos de muestras no representativas son significativamente menos útiles porque no se alinean con la población objetivo. Existe el riesgo de perder dinero y reputación si las decisiones comerciales se basan en estos hallazgos.
Afecta la validez externa del análisis
La investigación se vuelve menos confiable como resultado de datos inexactos. Por lo tanto, la validez externa del análisis se ve comprometida por el sesgo de la muestra.
Conduce a decisiones comerciales inapropiadas.
Si los resultados finales están sesgados y no son representativos del tema, no es seguro confiar en los hallazgos del estudio al tomar decisiones comerciales importantes.
¿Cómo evitar el sesgo de selección?
Es muy probable que haya afectado los resultados de su encuesta a través del sesgo de selección. Revise los siguientes consejos para ayudarlo a evitar el sesgo de selección:
Durante el diseño de la encuesta
Pruebe algunas de estas sugerencias para evitar el sesgo de selección cuando desarrolle la estructura de su encuesta:
- Asegúrese de que los objetivos de su encuesta sean evidentes.
- Especifique los estándares que deben cumplirse para su público objetivo.
- Permita que todos los posibles participantes tengan una oportunidad justa de participar en la encuesta.
Durante el muestreo
Considere poner en práctica algunas de estas estrategias durante el proceso de selección de muestras:
- Cuando emplee muestreo aleatorio en sus procesos, asegúrese de que la aleatorización sea adecuada.
- Asegúrese de que su lista de participantes esté actualizada y represente con precisión a la audiencia prevista.
- Asegúrese de que los subgrupos representen a la población en su conjunto y compartan los factores esenciales.
Durante la evaluación
Al pasar por el proceso de evaluación y validación, debe pensar en poner en práctica algunas de estas ideas para evitar el sesgo de selección:
- Si desea asegurarse de que la selección de muestras, el procedimiento y la recopilación de datos estén libres de sesgos, es una buena idea que un segundo investigador lo revise.
- Aplique tecnología para monitorear cómo cambian los datos para que pueda identificar resultados inesperados e investigar rápidamente para reparar o evitar datos inexactos.
- Verifique las tendencias de datos de investigación básica anteriores para verificar si su investigación está encaminada hacia una sólida validez interna.
- Invite a las personas que no respondieron la encuesta a una adicional. Una segunda ronda podría generar más votos para una comprensión más clara de los hallazgos.
Conclusión
Comprender el sesgo de selección, sus tipos y cómo afecta los resultados de la investigación es el primer paso para trabajar con él. Hemos descubierto datos cruciales que ayudarán a identificarlo y trabajar para reducir sus impactos al mínimo. Puede evitar el sesgo de selección utilizando QuestionPro para recopilar datos de investigación confiables.
Varias situaciones pueden dar como resultado un sesgo de selección, como cuando las muestras no neutrales se combinan con problemas del sistema. Una herramienta de investigación de nivel empresarial para usar en la investigación y alterar las experiencias es la suite de investigación de QuestionPro.
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