Sesgo de supervivencia (o sesgo del superviviente)

En este artículo se explica qué es el sego de supervivencia, también llamado sesgo del superviviente. Asimismo, encontrarás ejemplos de sesgos de supervivencia y algunos consejos para evitar el sesgo de supervivencia.

¿Qué es el sesgo de supervivencia?

El sesgo de supervivencia (o sesgo del superviviente) consiste en centrarse solamente en las personas o cosas que han tenido éxito, ignorando aquellas que fracasaron.

El sesgo de supervivencia también se conoce como sesgo de Neyman o falacia de Neyman.

De manera que el sesgo de supervivencia es un error sistemático en el que se sobreestiman los resultados, ya que no tener en cuenta aquellos que fracasaron conduce a unas conclusiones demasiado optimistas y por tanto a un análisis de la realidad incorrecto.

La causa principal del sesgo de supervivencia es la ausencia de datos, pues solo hay datos de aquellos elementos que han sobrevivido o perdurado en el tiempo. Así pues, esto sucede cuando en los estudios estadísticos no se tienen en cuenta las empresas que desaparecieron o las especies animales que se extinguieron.

Además, el sesgo de supervivencia es una forma de sesgo de selección porque la muestra del estudio no representa fielmente la realidad.

Ejemplos de sesgos de supervivencia

Para acabar de entender su significado, a continuación se muestran varios ejemplos del sesgo de supervivencia:

1. Sesgo de supervivencia en negocios: supongamos que un analista estudia empresas exitosas para determinar las razones de su éxito. Si solo se centra en las prácticas de las empresas que han tenido un rendimiento positivo y no considera las estrategias de aquellas que fracasaron o cerraron, podría llegar a conclusiones sesgadas sobre las mejores prácticas empresariales.
2. Sesgo de supervivencia en carreras profesionales: un estudio examina las trayectorias profesionales de individuos destacados en sus campos. Si solo se investigan los éxitos profesionales y no se tienen en cuenta las experiencias de aquellos que enfrentaron fracasos o contratiempos, se podría llegar a conclusiones erróneas.
3. Sesgo de supervivencia en inversiones financieras: si al analizar el rendimiento económico de varios fondos de inversión se eligen solamente aquellos que han tenido un historial positivo, y se ignoran por completo aquellos que tuvieron un rendimiento negativo y ya no existen, su análisis puede llevar a seleccionar inversiones que parecen más exitosas de lo que realmente son.
4. Sesgo de supervivencia en animales: si alguien estudia las características de las especies que han logrado sobrevivir y no tiene en cuenta aquellas que se extinguieron, podría extraer conclusiones incorrectas sobre las adaptaciones necesarias para la supervivencia, ya que se estaría perdiendo información valiosa de las especies extintas.
5. Sesgo de supervivencia en emprendimiento: al contar historias de emprendedores exitosos, si se omite la parte de la historia donde enfrentaron fracasos y desafíos significativos, se puede crear una percepción distorsionada de la realidad emprendedora, dando la impresión de que el éxito empresarial es más probable de lo que realmente es.

Consecuencias del sesgo de supervivencia

Como hemos visto en los apartados anteriores, el sesgo de supervivencia es un error que provoca que la muestra del estudio estadístico no sea representativa. Así pues, las consecuencias del sesgo de supervivencia son las siguientes:

• Optimismo excesivo: el sesgo de supervivencia tiende a crear una visión demasiado optimista y por tanto no fiel a la realidad. Esto puede llevar a la adopción de estrategias basadas en el éxito aparente, sin considerar los posibles fracasos que podrían haber ocurrido.
• Decisiones erróneas: la toma de decisiones basada en datos sesgados por el sesgo de supervivencia puede conducir a decisiones erróneas. Por ejemplo, en el ámbito empresarial, la adopción de prácticas empresariales basadas únicamente en el éxito de ciertas empresas puede no ser apropiada si se ignoran las estrategias de aquellas empresas que fracasaron.
• Estudios no fiables: En el ámbito de la investigación, el sesgo de supervivencia puede distorsionar los resultados científicos al pasar por alto experimentos o datos en la muestra estudio, de manera que la investigación pierde validez.
• Falsa generalización: extrapolar conclusiones a partir de un conjunto de datos sesgado puede resultar en generalizaciones erróneas. Si solo se estudian casos de éxito, se corre el riesgo de aplicar principios que no son universales y que pueden no ser efectivos en situaciones más amplias.

Cómo evitar el sesgo de supervivencia

Debemos tratar de evitar el sesgo de supervivencia, ya que puede conducir fácilmente a conclusiones demasiado optimistas. Así pues, a continuación te dejamos algunas prácticas que puedes hacer para intentar que no se produzca este tipo de sesgo:

• Recopilación exhaustiva de datos: al llevar una investigación intenta recopilar los datos de manera exhaustiva, pues es esencial incluir tanto los casos de éxito como los casos de fracaso. Esto implica buscar activamente información sobre elementos que no han perdurado o que han experimentado resultados negativos.
• Análisis de fracasos: realiza un esfuerzo para analizar detalladamente los casos que han enfrentado dificultades o han fracasado. Examinar las razones detrás de los resultados negativos puede proporcionar lecciones valiosas y una comprensión más completa de los factores que contribuyen al éxito o al fracaso.
• Tener en cuenta el contexto: evalúa cada caso dentro de su contexto específico, ya que lógicamente las circunstancias y factores externos pueden tener un impacto significativo en el rendimiento. Ignorar estos elementos puede llevar a conclusiones sesgadas.
• Validación externa: otra alternativa que puedes hacer para prevenir el sesgo de supervivencia es buscar validación externa. La revisión por pares y la consulta con expertos en el campo pueden ayudar a identificar posibles sesgos y garantizar la robustez del análisis.