Imagina que haces un estudio de investigación sobre la experiencia de conducir un coche, pero todos los participantes son exclusivamente usuarios de motocicletas. Inevitablemente, los resultados serán similares y, por tanto, inútiles para la investigación. Este tipo de error que se produce al realizar un estudio de investigación con una mala selección de participantes se conoce como sesgo de muestreo y puede evitarse seleccionando siempre a los participantes de forma aleatoria y en diferentes contextos.
Conozcamos más de este concepto…
¿Qué es el sesgo de muestreo?
El sesgo de muestreo o una muestra sesgada en investigación se produce cuando los miembros de la población prevista se seleccionan de forma incorrecta, ya sea porque tienen una probabilidad menor o mayor de ser seleccionados.
El ejemplo más popular y fácilmente comprensible de sesgo de muestreo es el de los votantes de las elecciones presidenciales. Si se realiza una encuesta de intención de voto a 1000 votantes de clase media y de un solo partido, la muestra estará muy sesgada porque no será lo suficientemente diversa como para darnos una visión completa. Deja fuera múltiples aspectos demográficos que son necesarios para sacar una conclusión precisa.
Causas del sesgo de muestreo
Hay muchas causas de sesgo en el muestreo que los investigadores deben tener en cuenta. Éstas son las más comunes:
La infracobertura es una de las principales causas del sesgo de muestreo, ya que los investigadores no consiguen representar con exactitud la muestra. La principal razón de esta infracobertura es la representación inadecuada de la población o la recogida de respuestas sólo de encuestados fácilmente disponibles mediante el uso de un muestreo de conveniencia.
La realización de encuestas nacionales en línea entra dentro de esta categoría de riesgo porque tiende a dejar de lado a las personas mayores y a las que tienen un acceso limitado o nulo a Internet.
Una representación justa de la población te ayuda a obtener resultados precisos en la encuesta. Pero significa que hay que hacer un esfuerzo adicional para asegurarse de que no se pasa por alto a diferentes grupos demográficos.
- Ejemplo de sesgo de subcobertura:
Los investigadores quieren conocer el efecto de una nueva ley de tráfico en una ciudad y por ello realizan una encuesta mediante un muestreo de conveniencia dentro de un centro comercial. Es muy probable que el estudio sufra una infracobertura de los siguientes grupos:
- Personas a las que no les gusta visitar los centros comerciales
- Los que no tienen transporte para ir al centro comercial
- Los que prefieren visitar otro centro comercial
Tipos de sesgo de muestreo
Estos son algunos de los tipos de sesgo de muestreo en los que puedes caer:
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Sesgo de respuesta voluntaria:
El sesgo de respuesta voluntaria también se conoce como sesgo de autoselección, en el que los encuestados que poseen características específicas están más dispuestos a participar en la investigación que otros. Esto ocurre cuando tienen control sobre la participación en el estudio.
En este caso, los encuestados no son neutrales y la mayoría tiende a inclinarse por un tema porque se identifica con él. La autoselección provoca resultados no deseados en el estudio y afecta a la racionalidad del mismo.
El sesgo de respuesta voluntaria también se produce debido al deseo de las personas de mantenerse alejadas del tema, aunque sus opiniones sean importantes. Así, los resultados del estudio representan sólo a las personas que tienen opiniones fuertes hacia el tema y dejan fuera al resto, sobre representando la muestra.
Ejemplo de autoselección / sesgo voluntario:
Los programas de radio o televisión con llamadas son los mejores ejemplos de sesgo voluntario, ya que sólo los encuestados interesados en el tema marcan el número y participan en el estudio.
Conoce más de los factores que repercuten en el sesgo de recolección de datos.
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Sesgo de supervivencia:
El sesgo de supervivencia también es un tipo común de sesgo de muestreo en el que el investigador se concentra sólo en la muestra que pasa los criterios de selección e ignora a los que no pasaron.
El problema del sesgo de supervivencia es que los resultados son muy optimistas, por lo que no ofrecen una imagen completa al investigador. Se ignoran las opiniones de las variables que no cumplieron los criterios, lo que hace que los resultados sean unilaterales. La falta de visibilidad conduce a un error lógico y sesga los resultados finales.
Ejemplo de sesgo de supervivencia:
El estudio de los resultados empresariales en un determinado sector puede no tener en cuenta las organizaciones que han fracasado y han dejado de existir en la actualidad. Los resultados pueden parecer positivos debido al sesgo de supervivencia, pero no representan con exactitud a todo el sector.
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Sesgo de falta de respuesta:
Los encuestados que se niegan a participar en los estudios y abandonan la investigación provocan un sesgo de falta de respuesta. La falta de respuesta se debe a que una parte de la población objetivo no puede participar en la encuesta porque decide no hacerlo.
El sesgo de participación se debe a múltiples razones que provocan un enorme sesgo en los estudios. Muchos deciden abandonar debido a la longitud o la estructura de las preguntas del estudio.
Ejemplo de sesgo de no respuesta:
Solicitar información sensible a una muestra es una de las principales causas del sesgo de no respuesta. Muchos encuestados pueden no sentirse cómodos respondiendo a preguntas sobre la familia, los ingresos, las preferencias sexuales, el consumo de drogas y otros detalles personales de este tipo, lo que provoca un sesgo en las respuestas.
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Sesgo de recuerdo
El sesgo de recuerdo simplemente ocurre cuando los encuestados no pueden recordar las cosas correctamente. No se puede hacer mucho para mitigar el sesgo de recuerdo, sino sólo se puede considerar como un error común en la recolección de datos.
El sesgo de recuerdo es muy común en las encuestas, ya que la memoria humana es imperfecta y tienen una memoria selectiva por defecto. No se trata de lo bueno o malo que sea uno para recordar las cosas. El mejor momento para evitar el sesgo de recuerdo es entrevistar a los encuestados cuando su memoria está fresca, por ejemplo, inmediatamente después de una compra o de recibir un producto.
Descubre cómo evitar errores en encuestas por mala memoria.
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Sesgo del observador
El sesgo del observador lo provocan los investigadores cuando ellos mismos influyen en las expectativas de la investigación, ya sea de forma consciente pero en gran medida inconsciente. Se produce por la selección de un grupo específico de estadísticas o por influir en los participantes durante las entrevistas. Un buen diseño de encuesta puede mitigar este sesgo y puede ser totalmente controlado por el investigador.
Cómo evitar el sesgo de muestreo
Es posible evitar el sesgo de muestreo hasta cierto punto. A continuación te compartimos algunos consejos para evitar el sesgo de muestreo:
- Definir la población y el marco muestral
- Asegúrate de que la población objetivo y el marco de muestreo coinciden
- Evita el muestreo por conveniencia, no es la mejor opción
- Establece los objetivos de la encuesta
- Da a los encuestados la oportunidad de participar por igual
- Mantén una longitud de encuesta corta o razonable
- Haz que las encuestas sean fácilmente accesibles
- Realiza un seguimiento
Cómo reducir el sesgo de muestreo a través del muestreo aleatorio estratificado
Llevar a cabo un muestreo estratificado es una excelente manera de reducir los niveles de sesgo en Tus estudios. Da a los investigadores la oportunidad de examinar la población con precisión y crear una muestra exactamente representativa.
Por ejemplo, si hay 5.000 individuos en la población -50% hombres y 50% mujeres- y se necesitan 100 personas para realizar el estudio, se deben elegir 50 hombres y 50 mujeres para representar con exactitud la división de la población. El muestreo estratificado ayuda a los investigadores a evitar el sesgo al principio, al crear conciencia de la mezcla de muestreo.
Aprende cómo hacer un muestreo estratificado.
QuestionPro Audience: Tu mejor aliado para evitar el sesgo de muestreo
Una buena forma de evitar el sesgo de muestreo es contar con un gran grupo de participantes para tu estudio. Un grupo más grande para elegir da a los investigadores la posibilidad de realizar un muestreo preciso de acuerdo con la población.
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