Sesgo estadístico: qué es, tipos y ejemplos

Por el equipo editorial de Indeed

8 de julio de 2021

Al realizar estudios de investigación, los profesionales a menudo necesitan tomar medidas preventivas para garantizar que el sesgo no afecte su investigación. El sesgo estadístico puede ocurrir en todos los tipos de investigación, incluidos los estudios que involucran movimientos sociológicos, productos, operaciones comerciales, atención médica y otras industrias profesionales. Cualquier profesional que recopile, registre u observe datos estadísticos puede beneficiarse al comprender el sesgo en las estadísticas, ya que puede cambiar el análisis de los datos. En este artículo, explicamos qué es el sesgo estadístico, los diferentes tipos que ocurren en la investigación y brindamos ejemplos.

¿Qué es el sesgo en estadística?

Un sesgo en estadística describe la tendencia de un profesional a subestimar o sobrestimar el valor del parámetro. Esto ocurre cuando un profesional recopila una cantidad inadecuada de datos o malinterpreta las implicaciones del resultado del estudio. Por ejemplo, imagina que un profesional realiza un estudio para decidir el nuevo horario de atención de su empresa y solo utiliza las opiniones de tres empleados. Debido a que eligieron un parámetro pequeño, su estudio tergiversaría el deseo real de otros empleados dentro de la empresa, lo que interrumpiría la validez del estudio.

6 tipos de sesgo estadístico

Los profesionales distinguen los tipos de sesgo estadístico por la causa del sesgo. Estos son algunos de los tipos más comunes de sesgo estadístico:

1. Sesgo de financiación

Un sesgo de financiamiento se refiere a un sesgo en las estadísticas que ocurre cuando los profesionales modifican los resultados de un estudio para beneficiar la fuente de financiamiento, la causa o la empresa que apoyan. Este tipo de sesgo puede ocurrir inconscientemente o ser el resultado de los esfuerzos intencionales del profesional que diseña el estudio. Por ejemplo, un estudio puede producir un sesgo de financiación al ofrecer productos gratuitos a quienes proporcionan una revisión positiva de la empresa. Esto alienta a los participantes en el estudio a proporcionar solo comentarios positivos.

Para reconocer la posibilidad de este sesgo, es posible que los investigadores deban hacer un esfuerzo consciente para reconocer áreas en las que se sientan inclinados a percibir datos a favor de su fuente de financiación o creencias personales.

2. Sesgo de selección

El sesgo de selección ocurre cuando los profesionales eligen analizar individuos para un estudio que no reflejan adecuadamente a la población. Esto puede ocurrir a través de la selección no aleatoria de ciertos individuos o intervalos de tiempo. El sesgo de selección puede ser el resultado de un sesgo de confirmación, que es la tendencia de los profesionales a favorecer los datos que respaldan sus propias creencias o teorías. Para evitar los efectos del sesgo de selección, los profesionales pueden elegir los tamaños de muestra y los participantes al azar mientras consideran la audiencia más adecuada para su estudio.

3. Sesgo del observador

El sesgo del observador es el resultado de los puntos de vista subjetivos de los participantes y líderes de un estudio. Algunos profesionales pueden percibir e interpretar los datos de una manera que refleje su sesgo consciente o inconsciente. Debido a que cada profesional puede tener una percepción diferente de los datos que recopila durante un estudio, es importante registrarlos de manera subjetiva, dejando de lado cualquier suposición personal. Inicialmente, monitorear datos para un estudio de manera subjetiva permite a los profesionales tener un conjunto de datos objetivos, que luego pueden investigar más a fondo.

4. Sesgo de supervivencia

El sesgo de supervivencia es más común en los estudios que tienen como objetivo investigar los efectos de un determinado producto o acción a lo largo del tiempo. Este sesgo ocurre cuando los profesionales solo consideran a los participantes que superan el estudio durante el análisis de los datos. El sesgo de supervivencia puede cambiar la validez de un estudio porque omite puntos de datos importantes.

Los profesionales consideran que el sesgo de supervivencia es un subtipo de sesgo de selección, ya que se produce cuando los investigadores eligen un parámetro de datos que no representa con precisión los resultados del estudio. Los investigadores pueden evitar los efectos del sesgo de supervivencia al incluir datos de todos los participantes en el estudio.

5. Sesgo de variable omitida

Un sesgo de variable omitida ocurre cuando los investigadores no consideran una variable importante al registrar y compartir sus resultados. Los profesionales pueden hacer esto cuando inicialmente realizan el estudio al olvidarse de monitorear una determinada variable o al analizar y presentar los datos de su estudio. El sesgo de variable omitida puede causar un análisis engañoso, pero los profesionales pueden evitarlo reiniciando su estudio o recopilando datos para incluir la variable que originalmente olvidaron.

6. Sesgo de recuerdo

El sesgo de recuerdo se produce cuando los profesionales recopilan datos de participantes que tal vez no puedan recordar información importante, lo que puede alterar sus percepciones. Esto se relaciona con un sesgo de actualidad, que es la tendencia de los participantes a recordar eventos que ocurrieron más recientemente. Para evitar este tipo de sesgo, es posible que los investigadores deban proporcionar a sus participantes más información sobre eventos pasados ​​o información equivalente sobre todos los aspectos que desean que consideren sus participantes.

Ejemplos de sesgo estadístico

Estos son algunos ejemplos de sesgo en las estadísticas:

Ejemplo de sesgo de financiación

Una empresa que produce café de lujo, Stay Pressed, quiere realizar un estudio para probar las marcas de café favoritas de los consumidores. Al establecer el estudio, los investigadores de Stay Pressed le piden a un gran grupo de participantes que prueben tres marcas diferentes de café y las califiquen en una escala fija. Sin embargo, al elegir marcas con las que competir, el equipo de investigación de Stay Pressed solo eligió marcas de café que no son de lujo. Esta ventaja injusta es un ejemplo de sesgo de financiación, ya que es probable que los resultados del estudio favorezcan a la empresa.

Ejemplo de sesgo de selección

Una empresa de tecnología quiere probar la usabilidad de su última aplicación, con la esperanza de mejorar sus propiedades fáciles de usar. Al reclutar participantes para su estudio, la empresa contacta a estudiantes universitarios de informática, quienes están de acuerdo en que la aplicación de la empresa es muy fácil de usar. Debido a que la empresa solo considera la perspectiva de los participantes que probablemente ya tengan habilidades tecnológicas, es posible que estos resultados no reflejen la usabilidad real de la aplicación.

Ejemplo de sesgo del observador

El departamento de recursos humanos de una empresa quiere recompensar a los gerentes con mejor desempeño. Para decidir a quién recompensar, el departamento de recursos humanos envía encuestas a cada departamento. Todos estos profesionales nominan a su gerente, lo que permite que el gerente con el departamento más grande gane el premio. Debido a que el departamento de recursos humanos no consideró las perspectivas sesgadas de los participantes, es posible que su sistema de premios no sea tan eficiente y preciso como podría ser.

Ejemplo de sesgo de supervivencia

El liderazgo de un gimnasio decide vender planes de dieta con sus membresías. Para obtener información estadística sobre el éxito de su plan de dieta, el gimnasio pide a un grupo de 10 participantes que sigan la dieta durante un mes. Durante el estudio, algunos participantes que tienen restricciones alimenticias no pueden seguir la dieta, por lo que la dejan. El gimnasio excluye a esos participantes y solo registra el progreso de aquellos que se apegaron a la dieta durante todo el mes. Si bien esto puede proporcionar datos útiles sobre su dieta, el programa no se adapta a muchos estilos de vida, lo cual está ausente en los datos.

Ejemplo de sesgo de variable omitida

Una empresa de reparto necesita comprar más furgonetas y camiones para satisfacer la demanda de sus servicios. A la hora de comprar vehículos nuevos, los profesionales preguntan a los vendedores de coches sobre las dimensiones, precio y kilometraje de las furgonetas. Satisfecha con las respuestas, la empresa de reparto compra las furgonetas. Sin embargo, el vendedor no menciona que estas furgonetas tienen un consumo de gasolina inferior al promedio, lo que significa que la empresa de reparto ahora tiene que pagar más por el combustible, a pesar de que se mantuvo dentro del presupuesto para la compra de su vehículo.

Ejemplo de sesgo de memoria

Una empresa sin fines de lucro quiere comprender la percepción del público sobre qué programas sociales en una ciudad son más útiles. Al momento de la encuesta de la organización, se está estableciendo en la ciudad un programa social que brinda a los niños almuerzos gratuitos durante el verano. Muchos de los participantes del estudio deciden que este programa es el más útil, olvidándose de otros programas que los profesionales establecieron meses antes. Esto puede afectar la validez de la encuesta, ya que los participantes favorecen claramente un programa que se desarrolló recientemente.

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