En este artículo se explica en qué consiste el sesgo estadístico. Así pues, encontrarás el significado de sesgo en estadística, ejemplos de sesgo en estadística y cuáles son los diferentes tipos de sesgos estadísticos. Por último, podrás ver algunos consejos para evitar el sesgo en estadística.
Índice
¿Qué es el sesgo estadístico?
El sesgo estadístico es la diferencia entre entre el valor de un estimador estadístico y el valor real del parámetro estimado. Es decir, en estadística el sesgo es el error que se produce al hacer la estimación de un parámetro.
Por lo tanto, el objetivo de un estudio estadístico es calcular parámetros que no tengan sesgo. Cuando el sesgo de un estimador es nulo se dice que es un estimador insesgado o centrado.
En ocasiones, en estadística el sesgo se llama bias por influencia del inglés.
Lógicamente, el sesgo es un aspecto importante que se debe tener en cuenta, por eso a menudo para calcular algunos parámetros estadísticos se utilizan fórmulas que están corregidas para eliminar el sesgo, como por ejemplo la desviación estándar muestral o la varianza muestral.
Ejemplos de sesgos estadísticos
Ahora que ya sabemos la definición del sesgo estadístico, vamos a ver varios ejemplos para entender mejor el concepto.
- Por ejemplo, si en la muestra de un estudio estadístico sobre los hábitos alimentarios solo se incluye personas con sobrepeso, los parámetros estimados estarán sesgados ya que no corresponderán con los hábitos de toda la población.
- Si en unas entrevistas sobre el reciclaje los participantes dan respuestas que les hacen parecer mejores en lugar de proporcionar respuestas honestas, habrá sesgo porque se hará una estimación de los parámetros poblacionales demasiado positiva.
- Cuando el investigador se olvida de calibrar el instrumento de medición, todos los valores medidos son erróneos y, en consecuencia, se obtienen estimadores sesgados.
- Al hacer un análisis estadístico sobre un tema social controvertido puede que la mayoría de la gente no quiera participar, lo que lleva a unos resultados sesgados.
- En una encuesta de satisfacción del cliente, suelen ser más propensos a responder aquellos que han tenido experiencias muy negativas o muy positivas, produciéndose sesgo en los estimadores calculados.
Tipos de sesgos estadísticos
Los tipos de sesgos estadísticos son:
- Sesgo estadístico de selección: se produce cuando se selecciona de manera errónea la muestra del estudio.
- Sesgo estadístico de información: se produce cuando se comete un error de medición.
- Sesgo estadístico de confusión: consiste en pensar que la causa de un efecto es una variable que está relacionada con la variable que realmente es la causante del efecto.
Consecuencias del sesgo estadístico
Como hemos visto a lo largo del post, el sesgo estadístico es perjudicial para la investigación. Así pues, las consecuencias que tiene el sesgo en estadística son las siguientes:
- El sesgo puede llevar a interpretaciones erróneas de los datos, lo que puede resultar en conclusiones que no reflejan la realidad de la población de estudio.
- Los resultados sesgados normalmente no son representativos de una población más amplia, lo que limita la capacidad de generalizar los hallazgos de la muestra a toda la población.
- Las decisiones basadas en datos sesgados pueden ser ineficaces o incluso perjudiciales, ya que no están respaldadas por datos que reflejen la situación real.
- La presencia de sesgo reduce la confianza en la investigación y en los resultados obtenidos.
- Los estudios sesgados pueden ser difíciles o imposibles de replicar, ya que otros investigadores pueden obtener resultados diferentes.
Cómo evitar el sesgo estadístico
En cualquier análisis estadístico se debe tratar de evitar el sesgo, por eso a continuación te dejamos algunas estrategias que puedes implementar:
- Utiliza un método de muestreo aleatorio para garantizar que cada miembro de la población tenga la misma probabilidad de ser incluido en la muestra. Esto ayuda a evitar la subrepresentación o sobrerepresentación de ciertos grupos.
- Asegúrate de recopilar y registrar todos los datos relevantes de manera completa y precisa para evitar sesgos.
- Identifica y mide cuidadosamente todas las variables relevantes que podrían actuar como factores de confusión. Incluye estas variables en el diseño del estudio y en el análisis de datos para controlar su influencia.
- Busca validar los resultados utilizando diferentes métodos o fuentes de datos. Si diferentes enfoques producen resultados similares, esto fortalece la confianza en los hallazgos.
- Somete tus resultados a revisiones por otros expertos antes de la publicación. Los revisores pueden identificar posibles sesgos y proporcionar sugerencias para mejorar la calidad de la investigación.