En este artículo se explica qué es el sesgo de selección en estadística. También podrás ver cuáles son los diferentes tipos de sesgos de selección, ejemplos de sesgos de selección y, además, te mostramos algunas estrategias para que no cometas el error del sesgo de selección.
Índice
¿Qué es el sesgo de selección?
El sesgo de selección es un tipo de sesgo estadístico que se produce cuando se selecciona de manera errónea la muestra de la población de estudio. Es decir, el sesgo de selección consiste en cometer un error en la selección de la muestra, lo que da lugar a una muestra sesgada.
Es importante que la muestra sea representativa de la población, ya que de lo contrario las conclusiones extraídas de la investigación pueden ser erróneas. Incluso si las conclusiones llegarán a ser acertadas, el estudio no tendría validez porque se habría cometido un error de muestreo.
Existen muchas causas posibles del sesgo de selección, las causas más habituales son que el investigador no tenga en cuenta las características que tienen los diferentes subgrupos de la población o que escoja un método de muestreo inapropiado para la población que quiera estudiar. Puedes ver cuáles son los todos los métodos de muestreo y cuál es el adecuado para cada caso aquí:
Ejemplo de sesgo de selección
Imagina que quieres hacer un estudio sobre los hábitos de consumo de café en un país. Para ello, decides realizar encuestas en las cafeterías para obtener información sobre la cantidad de café que consumen las personas.
Sin embargo, si solo seleccionas cafeterías que están ubicadas en las ciudades, ignorando por completo las cafeterías de localidades con menos habitantes, estarías cometiendo un error en la selección de la muestra.
Este error en el muestreo provoca un sesgo de selección en el estudio, ya que estás excluyendo una parte significativa de la población que podría tener hábitos de consumo de café diferentes.
Así pues, si tus conclusiones se basan únicamente en la muestra de las cafeterías de las ciudades, es probable que no reflejen de manera precisa los hábitos de consumo de café en la población completa del país. Este sesgo de selección podría llevar a conclusiones incorrectas sobre el consumo de café, ya que no estás teniendo en cuenta la diversidad geográfica de la población.
Tipos de sesgo de selección
Los tipos de sesgo de selección son:
- Sesgo de inclusión: se produce cuando los sujetos de un estudio se seleccionan en base a determinadas características que presentan y no son representativos del resto de la población. Por ejemplo, si para un estudio se seleccionan todos los pacientes de un hospital, puede que el motivo del ingreso esté relacionado con el factor que estemos estudiando, por lo que la muestra podría no ser representativa.
- Sesgo de autoseleccción: los individuos que están afectados por la condición que se quiere estudiar es más fácil que se animen a participar, lo que puede ocasionar que la proporción de individuos afectados de la muestra sea diferente a la proporción real. Por ejemplo, si se hace un estudio sobre la proporción de habitantes que tienen problemas respiratorios en una ciudad con mucha contaminación, es más probable que las personas con problemas respiratorios se presenten voluntarios para el estudio, de manera que se puede obtener una muestra no representativa y que los resultados no sean correctos.
- Sesgo de pérdida: este tipo de sesgo de selección ocurre cuando se pierden algunos sujetos de estudio durante la investigación. Por ejemplo, si se investiga el efecto de una enfermedad en unos pacientes, puede que alguno de ellos muera durante el estudio.
Consecuencias del sesgo de selección
El sesgo de selección tiene varias consecuencias para la investigación, las principales son:
- Conclusiones erróneas: si la muestra no es representativa de la población debido al sesgo de selección, las conclusiones del estudio pueden ser inexactas. De forma que los resultados pueden aplicarse solo al subconjunto seleccionado y no ser generalizables a toda la población.
- Falta de validez: un sesgo de selección compromete la validez interna del estudio. Incluso si las conclusiones parecen lógicas dentro de la muestra seleccionada, no se pueden extrapolar de manera válida a la población completa. Esto debilita la credibilidad de los hallazgos.
- Ineficacia de las intervenciones: en estudios de intervención, como ensayos clínicos, el sesgo de selección puede llevar a la incorrecta evaluación de la eficacia de un tratamiento. Así pues, si la muestra incluye solo ciertos tipos de pacientes, los resultados pueden no reflejar adecuadamente cómo el tratamiento afectaría a la población general.
Cómo evitar el sesgo de selección
Tal y como hemos visto a lo largo del artículo, debemos tratar de evitar el sesgo de selección para que el estudio pueda ser válido. Algunas estrategias que te recomendamos seguir para evitar el sesgo de selección son las siguientes:
- Aleatoriedad: incluir aleatoriedad en el proceso aumenta la probabilidad de obtener una muestra representativa.
- Estratificar la muestra: si la población tiene subgrupos importantes, se puede emplear el muestreo estratificado. Esto implica dividir la población en subgrupos y luego realizar un muestreo aleatorio dentro de cada subgrupo, lo que ayuda a asegurar que todos los segmentos relevantes estén representados.
- Criterios de selección claros: definir claramente los criterios de inclusión y exclusión de los participantes del estudio ayuda a seleccionar correctamente los individuos de la muestra. Estos criterios deben basarse en características relevantes para el estudio y no deben introducir sesgos.
- Revisión de expertos: someter el estudio a revisión permite que otros expertos en el campo evalúen la metodología y la selección de la muestra. Esto puede ayudar a identificar posibles sesgos que pueden haber pasado desapercibidos para los investigadores originales.
- Muestreo de conveniencia consciente: en situaciones donde el muestreo aleatorio es difícil, los investigadores pueden utilizar el muestreo de conveniencia pero deben ser conscientes de sus limitaciones y tomar medidas para abordar posibles sesgos. Esto implica seleccionar participantes de manera consciente y reconocer las limitaciones en la generalización de los resultados.