{"id":774409,"date":"2022-08-31T16:23:50","date_gmt":"2022-08-31T23:23:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=774409"},"modified":"2023-07-19T22:50:15","modified_gmt":"2023-07-19T22:50:15","slug":"sesgo-de-seleccion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/sesgo-de-seleccion\/","title":{"rendered":"Sesgo de selecci\u00f3n: qu\u00e9 es, tipos y ejemplos"},"content":{"rendered":"\n

Los investigadores pueden necesitar ayuda con los hallazgos que no se ajustan a las realidades de la comunidad objetivo. Las causas son numerosas, pero el sesgo de selecci\u00f3<\/strong>n es el m\u00e1s importante. Se produce cuando la muestra del estudio debe representar con exactitud a la poblaci\u00f3n de inter\u00e9s, lo que da lugar a variaciones en los resultados de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Comprender el sesgo de selecci\u00f3n, sus repercusiones pr\u00e1cticas y las mejores formas de evitarlo te ayudar\u00e1 a hacer frente a sus efectos. Conoce en este art\u00edculo todo lo que necesitas saber sobre c\u00f3mo mejorar tu proceso de recopilaci\u00f3n de datos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el sesgo de selecci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n

El sesgo de selecci\u00f3n se refiere a los errores experimentales que conducen a una representaci\u00f3n inexacta de la muestra de la investigaci\u00f3n<\/a>. Surge cuando el grupo de participantes o los datos no representan al grupo objetivo.<\/p>\n\n\n\n

Una causa importante del sesgo de selecci\u00f3n es cuando el investigador no tiene en cuenta las caracter\u00edsticas de los subgrupos. Provoca disparidades fundamentales entre las variables de los datos de la muestra y la poblaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El sesgo de selecci\u00f3n surge en la investigaci\u00f3n por varias razones. Si el investigador elige la poblaci\u00f3n de la muestra con criterios incorrectos, puede encontrar numerosos ejemplos de este sesgo. Tambi\u00e9n puede ocurrir debido a elementos que afectan a la disposici\u00f3n de los voluntarios del estudio a participar.<\/p>\n\n\n\n

Todos los modelos estad\u00edsticos en las ciencias del aprendizaje requieren datos. Los buenos datos son cruciales para desarrollar un conjunto de modelos estad\u00edsticamente v\u00e1lidos, pero es sorprendentemente f\u00e1cil obtener informaci\u00f3n insuficiente. El sesgo de selecci\u00f3n afecta a los investigadores en todas las fases del proceso, desde la recogida de datos hasta el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, los investigadores deben darse cuenta de que sus hallazgos pueden no aplicarse a otras personas o a entornos diferentes. Este tipo de error presenta a los individuos asignados aleatoriamente a uno de dos o m\u00e1s grupos, sin embargo, s\u00f3lo algunas personas que pueden ser inscritas participan realmente. <\/p>\n\n\n\n

Esto significa que las personas consideradas candidatas adecuadas para un programa concreto pueden elegir participar o no. Por lo tanto, los que s\u00ed participan en el programa pueden tener caracter\u00edsticas diferentes a los que no lo hacen. La existencia del proceso de selecci\u00f3n no aleatoria puede dar lugar a inferencias incorrectas sobre la causalidad y las estad\u00edsticas relacionadas con ella, as\u00ed como a la invalidaci\u00f3n de los datos recopilados. <\/p>\n\n\n\n

Conoce la importancia de cuidar el sesgo de investigaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de sesgo de selecci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Existen muchos tipos de sesgo de selecci\u00f3n, y cada uno de ellos afecta a la validez de los datos de una manera espec\u00edfica. Repasemos algunos de los m\u00e1s comunes:<\/p>\n\n\n\n

Sesgo de muestreo:<\/h3>\n\n\n\n

El sesgo de muestreo<\/a> es una forma de sesgo de selecci\u00f3n que se produce cuando no recogemos datos de todas las personas que podr\u00edan estar en nuestra poblaci\u00f3n en una variable crucial. Algunas de las razones pueden ser: El investigador re\u00fane su muestra sobre todo a partir de un muestreo de conveniencia o a veces seleccionando cuidadosamente a individuos que son similares y tienen caracter\u00edsticas parecidas a los sujetos de estudio, pero que a\u00fan no han sido elegidos al azar de su poblaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Esto puede sesgar cualquier an\u00e1lisis estad\u00edstico y la comprensi\u00f3n de los resultados en ese caso concreto<\/p>\n\n\n\n

Sesgo de autoselecci\u00f3n:<\/h3>\n\n\n\n

Este tipo de sesgo de selecci\u00f3n, tambi\u00e9n conocido como “sesgo de voluntariedad”, se produce cuando las personas que deciden participar en un estudio no son representativas de la poblaci\u00f3n m\u00e1s amplia de inter\u00e9s. <\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, si quieres estudiar las preferencias de los estudiantes por las carreras, es posible que s\u00f3lo pueda atraer a estudiantes de escuelas conocidas por atraer a estudiantes ricos. El sesgo de autoselecci\u00f3n tambi\u00e9n puede producirse cuando un estudio examina a personas de una determinada raza pero no tiene suficientes participantes que se identifiquen como miembros de esa raza.<\/p>\n\n\n\n

Como cualquier otra forma de sesgo, el sesgo de autoselecci\u00f3n distorsiona los datos recogidos en la investigaci\u00f3n. En la mayor\u00eda de los casos, el investigador acabar\u00e1 obteniendo resultados muy inexactos y la inexistencia de validez de la investigaci\u00f3n sistem\u00e1tica. <\/p>\n\n\n\n

Sesgo de no respuesta<\/h3>\n\n\n\n

El sesgo de no respuesta<\/a> se produce cuando las personas no responden a una encuesta o no participan en un proyecto de investigaci\u00f3n. Suele ocurrir cuando los participantes carecen de las capacidades adecuadas, no tienen tiempo o se sienten culpables o avergonzados por el tema.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, los investigadores se interesan por la opini\u00f3n de un nuevo programa inform\u00e1tico. Realizaron una encuesta y descubrieron que muchos inform\u00e1ticos no respondieron o terminaron.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores descubrieron que los encuestados creen que el software es excelente y de alta calidad despu\u00e9s de recibir los datos. Sin embargo, descubren que reciben principalmente cr\u00edticas desfavorables despu\u00e9s de dar a conocer el nuevo software a toda la poblaci\u00f3n de inform\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n

Los participantes en la encuesta eran inform\u00e1ticos de nivel b\u00e1sico que no pod\u00edan detectar los fallos del programa. Los encuestados no reflejaban la poblaci\u00f3n de inform\u00e1ticos m\u00e1s significativa. De ah\u00ed que los resultados fueran inexactos.<\/p>\n\n\n\n

Sesgo de exclusi\u00f3n:<\/h3>\n\n\n\n

El sesgo de exclusi\u00f3n se produce cuando se excluyen intencionadamente algunos subgrupos de la poblaci\u00f3n de la muestra antes de aleatorizarlos en grupos. <\/p>\n\n\n\n

Es posible que hayas excluido a los pacientes con determinadas afecciones, como el c\u00e1ncer o el VIH\/SIDA, porque habr\u00eda sido poco \u00e9tico estudiar a esas personas sin su consentimiento. O tal vez los hayas excluido porque no quer\u00edas darles acceso a otra opci\u00f3n de tratamiento durante tu ensayo cl\u00ednico. <\/p>\n\n\n\n

Algunos investigadores tambi\u00e9n deciden no incluir a personas que est\u00e1n demasiado enfermas o son demasiado mayores para participar en los ensayos cl\u00ednicos (porque estas personas podr\u00edan no ser capaces de participar eficazmente o no recibir\u00edan suficientes beneficios por participar).<\/p>\n\n\n\n

Sesgo de recuerdo:<\/h3>\n\n\n\n

Una de las formas m\u00e1s comunes de sesgo de recuerdo es la distorsi\u00f3n de la memoria retroactiva. La distorsi\u00f3n de la memoria retroactiva se produce cuando las personas recuerdan eventos y experiencias de una manera que se ajusta a sus necesidades actuales en lugar de su prop\u00f3sito original. <\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, alguien puede recordar un acontecimiento como si hubiera sido una experiencia positiva o incluso agradable, cuando lo que se pretend\u00eda era que fuera negativo. Adem\u00e1s, la distorsi\u00f3n de la memoria retroactiva puede producirse cuando las personas tienen dificultades para recordar detalles que son importantes para el tema de la investigaci\u00f3n, como hechos sobre su propia vida o la de otras personas.<\/p>\n\n\n\n

La distorsi\u00f3n de la memoria retroactiva tambi\u00e9n puede producirse cuando las personas incluyen informaci\u00f3n inexacta en sus informes de recuerdo. Esto ocurre cuando informan de algo que nunca ocurri\u00f3 o de algo que ocurri\u00f3 en un momento diferente al que realmente ocurri\u00f3. <\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, una persona puede informar que pas\u00f3 cinco horas viajando del trabajo a casa en un d\u00eda concreto, cuando en realidad s\u00f3lo tard\u00f3 tres horas porque comi\u00f3 en su mesa antes y se olvid\u00f3 de ello hasta m\u00e1s tarde.<\/p>\n\n\n\n

Sesgo de supervivencia<\/h3>\n\n\n\n

El sesgo de supervivencia se produce cuando un investigador somete a las variables a un concurso de selecci\u00f3n y selecciona a las que completan con \u00e9xito el procedimiento. Este m\u00e9todo de selecci\u00f3n preliminar elimina las variables fallidas debido a su falta de visibilidad.<\/p>\n\n\n\n

El sesgo de supervivencia se centra en los factores m\u00e1s exitosos, aunque no tengan datos relevantes. Puede alterar los resultados de tu investigaci\u00f3n y conducir a opiniones innecesariamente positivas que no reflejan la realidad.<\/p>\n\n\n\n

Supongamos que est\u00e1s investigando las variables de \u00e9xito de los emprendedores. La mayor\u00eda de los empresarios famosos no terminaron la universidad. Esto podr\u00eda hacerte suponer que salir de la universidad con un concepto s\u00f3lido es suficiente para lanzar una carrera. Pero la mayor\u00eda de los que abandonan la universidad no acaban siendo ricos.<\/p>\n\n\n\n

En realidad, son muchos m\u00e1s los que abandonaron la universidad para lanzar negocios sin \u00e9xito. En este ejemplo, el sesgo de supervivencia se produce cuando s\u00f3lo se presta atenci\u00f3n a los desertores que tuvieron \u00e9xito y se ignora a la gran mayor\u00eda de los desertores que fracasaron.<\/p>\n\n\n\n

Sesgo de deserci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Otro de los tipos de sesgo de selecci\u00f3n es el de deserci\u00f3n, el cual se produce cuando algunos encuestados abandonan la encuesta mientras se est\u00e1 realizando. Como resultado, hay muchas inc\u00f3gnitas en los resultados de la investigaci\u00f3n, lo que disminuye la calidad de las conclusiones.<\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de las veces, el investigador busca tendencias entre las variables de abandono. Si puede identificar estas tendencias, podr\u00e1 determinar por qu\u00e9 los encuestados abandonaron su encuesta repentinamente y tomar las medidas adecuadas.<\/p>\n\n\n\n

Sesgo de infracobertura<\/h3>\n\n\n\n

El sesgo de infracobertura surge cuando una muestra representativa<\/a> se extrae de una proporci\u00f3n menor de la poblaci\u00f3n objetivo. Las encuestas en l\u00ednea son especialmente vulnerables al sesgo de infracobertura.<\/p>\n\n\n\n

En una encuesta en l\u00ednea sobre la salud, supongamos que se centra en los comportamientos de consumo excesivo de alcohol y tabaco. Aunque, debido a su forma de realizar la encuesta, excluye deliberadamente a las personas que no utilizan Internet.<\/p>\n\n\n\n

De este modo, los individuos de mayor edad y con menos formaci\u00f3n quedan fuera de la muestra. Dado que los usuarios y los no usuarios de Internet difieren significativamente, no puedes extraer resultados fiables de tu encuesta online<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo evitar el sesgo de selecci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Estimar la fuerza de una relaci\u00f3n entre un resultado (la variable dependiente) y varias variables predictoras es esencial para muchas preguntas de investigaci\u00f3n<\/a>. El an\u00e1lisis bivariante y los m\u00e9todos de regresi\u00f3n m\u00faltiple se utilizan habitualmente para evitar el sesgo de selecci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis bivariado es un an\u00e1lisis cuantitativo que suele utilizarse para determinar la relaci\u00f3n emp\u00edrica entre dos variables. En este m\u00e9todo, los investigadores miden cada variable de predicci\u00f3n individualmente y luego aplican pruebas estad\u00edsticas para determinar si afecta a la variable de resultado.<\/p>\n\n\n\n

Si no hay relaci\u00f3n entre las variables predictoras y el resultado, no podr\u00e1n encontrar ninguna prueba de sesgo de selecci\u00f3n en su proceso de recolecci\u00f3n de datos. Sin embargo, si hay alg\u00fan tipo de relaci\u00f3n entre estas variables, entonces puede ser posible que haya habido alg\u00fan nivel de sesgo de selecci\u00f3n presente al recoger estos datos.<\/p>\n\n\n\n

Los m\u00e9todos de multirregresi\u00f3n permiten a los investigadores evaluar la fuerza de esta relaci\u00f3n entre un resultado (la variable dependiente) y varias variables predictoras.<\/p>\n\n\n\n

Es muy probable que los resultados de la encuesta se vean afectados por el sesgo de selecci\u00f3n. Revisa los siguientes consejos para evitar el sesgo de selecci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n

Durante el dise\u00f1o de la encuesta<\/h3>\n\n\n\n

Prueba algunas de estas sugerencias para evitar el sesgo de selecci\u00f3n cuando est\u00e9s desarrollando la estructura de tu encuesta:<\/p>\n\n\n\n