Los investigadores pueden necesitar ayuda con los hallazgos que no se ajustan a las realidades de la comunidad objetivo. Las causas son numerosas, pero el sesgo de selección es el más importante. Se produce cuando la muestra del estudio debe representar con exactitud a la población de interés, lo que da lugar a variaciones en los resultados de la investigación.
Comprender el sesgo de selección, sus repercusiones prácticas y las mejores formas de evitarlo te ayudará a hacer frente a sus efectos. Conoce en este artículo todo lo que necesitas saber sobre cómo mejorar tu proceso de recopilación de datos.
¿Qué es el sesgo de selección?
El sesgo de selección se refiere a los errores experimentales que conducen a una representación inexacta de la muestra de la investigación. Surge cuando el grupo de participantes o los datos no representan al grupo objetivo.
Una causa importante del sesgo de selección es cuando el investigador no tiene en cuenta las características de los subgrupos. Provoca disparidades fundamentales entre las variables de los datos de la muestra y la población de la investigación.
El sesgo de selección surge en la investigación por varias razones. Si el investigador elige la población de la muestra con criterios incorrectos, puede encontrar numerosos ejemplos de este sesgo. También puede ocurrir debido a elementos que afectan a la disposición de los voluntarios del estudio a participar.
Todos los modelos estadísticos en las ciencias del aprendizaje requieren datos. Los buenos datos son cruciales para desarrollar un conjunto de modelos estadísticamente válidos, pero es sorprendentemente fácil obtener información insuficiente. El sesgo de selección afecta a los investigadores en todas las fases del proceso, desde la recogida de datos hasta el análisis.
Por ejemplo, los investigadores deben darse cuenta de que sus hallazgos pueden no aplicarse a otras personas o a entornos diferentes. Este tipo de error presenta a los individuos asignados aleatoriamente a uno de dos o más grupos, sin embargo, sólo algunas personas que pueden ser inscritas participan realmente.
Esto significa que las personas consideradas candidatas adecuadas para un programa concreto pueden elegir participar o no. Por lo tanto, los que sí participan en el programa pueden tener características diferentes a los que no lo hacen. La existencia del proceso de selección no aleatoria puede dar lugar a inferencias incorrectas sobre la causalidad y las estadísticas relacionadas con ella, así como a la invalidación de los datos recopilados.
Conoce la importancia de cuidar el sesgo de investigación.
Tipos de sesgo de selección
Existen muchos tipos de sesgo de selección, y cada uno de ellos afecta a la validez de los datos de una manera específica. Repasemos algunos de los más comunes:
Sesgo de muestreo:
El sesgo de muestreo es una forma de sesgo de selección que se produce cuando no recogemos datos de todas las personas que podrían estar en nuestra población en una variable crucial. Algunas de las razones pueden ser: El investigador reúne su muestra sobre todo a partir de un muestreo de conveniencia o a veces seleccionando cuidadosamente a individuos que son similares y tienen características parecidas a los sujetos de estudio, pero que aún no han sido elegidos al azar de su población.
Esto puede sesgar cualquier análisis estadístico y la comprensión de los resultados en ese caso concreto
Sesgo de autoselección:
Este tipo de sesgo de selección, también conocido como «sesgo de voluntariedad», se produce cuando las personas que deciden participar en un estudio no son representativas de la población más amplia de interés.
Por ejemplo, si quieres estudiar las preferencias de los estudiantes por las carreras, es posible que sólo pueda atraer a estudiantes de escuelas conocidas por atraer a estudiantes ricos. El sesgo de autoselección también puede producirse cuando un estudio examina a personas de una determinada raza pero no tiene suficientes participantes que se identifiquen como miembros de esa raza.
Como cualquier otra forma de sesgo, el sesgo de autoselección distorsiona los datos recogidos en la investigación. En la mayoría de los casos, el investigador acabará obteniendo resultados muy inexactos y la inexistencia de validez de la investigación sistemática.
Sesgo de no respuesta
El sesgo de no respuesta se produce cuando las personas no responden a una encuesta o no participan en un proyecto de investigación. Suele ocurrir cuando los participantes carecen de las capacidades adecuadas, no tienen tiempo o se sienten culpables o avergonzados por el tema.
Por ejemplo, los investigadores se interesan por la opinión de un nuevo programa informático. Realizaron una encuesta y descubrieron que muchos informáticos no respondieron o terminaron.
Los investigadores descubrieron que los encuestados creen que el software es excelente y de alta calidad después de recibir los datos. Sin embargo, descubren que reciben principalmente críticas desfavorables después de dar a conocer el nuevo software a toda la población de informáticos.
Los participantes en la encuesta eran informáticos de nivel básico que no podían detectar los fallos del programa. Los encuestados no reflejaban la población de informáticos más significativa. De ahí que los resultados fueran inexactos.
Sesgo de exclusión:
El sesgo de exclusión se produce cuando se excluyen intencionadamente algunos subgrupos de la población de la muestra antes de aleatorizarlos en grupos.
Es posible que hayas excluido a los pacientes con determinadas afecciones, como el cáncer o el VIH/SIDA, porque habría sido poco ético estudiar a esas personas sin su consentimiento. O tal vez los hayas excluido porque no querías darles acceso a otra opción de tratamiento durante tu ensayo clínico.
Algunos investigadores también deciden no incluir a personas que están demasiado enfermas o son demasiado mayores para participar en los ensayos clínicos (porque estas personas podrían no ser capaces de participar eficazmente o no recibirían suficientes beneficios por participar).
Sesgo de recuerdo:
Una de las formas más comunes de sesgo de recuerdo es la distorsión de la memoria retroactiva. La distorsión de la memoria retroactiva se produce cuando las personas recuerdan eventos y experiencias de una manera que se ajusta a sus necesidades actuales en lugar de su propósito original.
Por ejemplo, alguien puede recordar un acontecimiento como si hubiera sido una experiencia positiva o incluso agradable, cuando lo que se pretendía era que fuera negativo. Además, la distorsión de la memoria retroactiva puede producirse cuando las personas tienen dificultades para recordar detalles que son importantes para el tema de la investigación, como hechos sobre su propia vida o la de otras personas.
La distorsión de la memoria retroactiva también puede producirse cuando las personas incluyen información inexacta en sus informes de recuerdo. Esto ocurre cuando informan de algo que nunca ocurrió o de algo que ocurrió en un momento diferente al que realmente ocurrió.
Por ejemplo, una persona puede informar que pasó cinco horas viajando del trabajo a casa en un día concreto, cuando en realidad sólo tardó tres horas porque comió en su mesa antes y se olvidó de ello hasta más tarde.
Sesgo de supervivencia
El sesgo de supervivencia se produce cuando un investigador somete a las variables a un concurso de selección y selecciona a las que completan con éxito el procedimiento. Este método de selección preliminar elimina las variables fallidas debido a su falta de visibilidad.
El sesgo de supervivencia se centra en los factores más exitosos, aunque no tengan datos relevantes. Puede alterar los resultados de tu investigación y conducir a opiniones innecesariamente positivas que no reflejan la realidad.
Supongamos que estás investigando las variables de éxito de los emprendedores. La mayoría de los empresarios famosos no terminaron la universidad. Esto podría hacerte suponer que salir de la universidad con un concepto sólido es suficiente para lanzar una carrera. Pero la mayoría de los que abandonan la universidad no acaban siendo ricos.
En realidad, son muchos más los que abandonaron la universidad para lanzar negocios sin éxito. En este ejemplo, el sesgo de supervivencia se produce cuando sólo se presta atención a los desertores que tuvieron éxito y se ignora a la gran mayoría de los desertores que fracasaron.
Sesgo de deserción
Otro de los tipos de sesgo de selección es el de deserción, el cual se produce cuando algunos encuestados abandonan la encuesta mientras se está realizando. Como resultado, hay muchas incógnitas en los resultados de la investigación, lo que disminuye la calidad de las conclusiones.
La mayoría de las veces, el investigador busca tendencias entre las variables de abandono. Si puede identificar estas tendencias, podrá determinar por qué los encuestados abandonaron su encuesta repentinamente y tomar las medidas adecuadas.
Sesgo de infracobertura
El sesgo de infracobertura surge cuando una muestra representativa se extrae de una proporción menor de la población objetivo. Las encuestas en línea son especialmente vulnerables al sesgo de infracobertura.
En una encuesta en línea sobre la salud, supongamos que se centra en los comportamientos de consumo excesivo de alcohol y tabaco. Aunque, debido a su forma de realizar la encuesta, excluye deliberadamente a las personas que no utilizan Internet.
De este modo, los individuos de mayor edad y con menos formación quedan fuera de la muestra. Dado que los usuarios y los no usuarios de Internet difieren significativamente, no puedes extraer resultados fiables de tu encuesta online.
Cómo evitar el sesgo de selección
Estimar la fuerza de una relación entre un resultado (la variable dependiente) y varias variables predictoras es esencial para muchas preguntas de investigación. El análisis bivariante y los métodos de regresión múltiple se utilizan habitualmente para evitar el sesgo de selección.
El análisis bivariado es un análisis cuantitativo que suele utilizarse para determinar la relación empírica entre dos variables. En este método, los investigadores miden cada variable de predicción individualmente y luego aplican pruebas estadísticas para determinar si afecta a la variable de resultado.
Si no hay relación entre las variables predictoras y el resultado, no podrán encontrar ninguna prueba de sesgo de selección en su proceso de recolección de datos. Sin embargo, si hay algún tipo de relación entre estas variables, entonces puede ser posible que haya habido algún nivel de sesgo de selección presente al recoger estos datos.
Los métodos de multirregresión permiten a los investigadores evaluar la fuerza de esta relación entre un resultado (la variable dependiente) y varias variables predictoras.
Es muy probable que los resultados de la encuesta se vean afectados por el sesgo de selección. Revisa los siguientes consejos para evitar el sesgo de selección:
Durante el diseño de la encuesta
Prueba algunas de estas sugerencias para evitar el sesgo de selección cuando estés desarrollando la estructura de tu encuesta:
- Asegúrate de que los objetivos de tu encuesta son evidentes.
- Especifica las normas que debe cumplir el público al que te diriges.
- Permite que todos los posibles participantes tengan una oportunidad justa de participar en la encuesta.
Durante el muestreo
Considera la posibilidad de poner en práctica algunas de estas estrategias durante el proceso de selección de las muestras:
- Cuando emplees el muestreo aleatorio en tus procesos, asegúrate de que la aleatorización es adecuada.
- Asegúrate de que tu lista de participantes está actualizada y representa con exactitud a la audiencia prevista.
- Asegúrate de que los subgrupos representan al conjunto de la población y comparten los factores esenciales.
Durante la evaluación
Durante el proceso de evaluación y validación, debse pensar en poner en práctica algunas de estas ideas para evitar el sesgo de selección:
- Si quieres asegurarte de que la selección de la muestra, el procedimiento y la recogida de datos están libres de sesgos, es una buena idea contar con un segundo investigador que lo vigile.
- Aplica tecnología para supervisar cómo cambian los datos, de modo que puedas identificar resultados inesperados e investigar rápidamente para reparar o evitar datos inexactos.
- Comprueba las tendencias de los datos de la investigación anterior para verificar si tu investigación va por buen camino para conseguir una sólida validez interna.
- Invita a las personas que no respondieron la encuesta a una adicional. Una segunda ronda podría arrojar más votos para una comprensión más clara de los hallazgos..
¿Cuáles son los impactos del sesgo de selección?
Siempre existe la posibilidad de que se produzcan errores aleatorios o sistemáticos en la investigación que comprometan la fiabilidad de los resultados de la misma. El sesgo de selección puede tener varios impactos, y a menudo es difícil saber cuán significativos o en qué dirección son esos efectos. Las repercusiones pueden dar lugar a varios problemas para las empresas, como los siguientes:
Riesgo de perder ingresos y reputación
Para la planificación y la estrategia empresarial, los conocimientos obtenidos a partir de muestras no representativas son mucho menos útiles porque no se ajustan a la población objetivo. Existe el riesgo de perder dinero y reputación si las decisiones empresariales se basan en estas conclusiones.
Impacta la validez externa del análisis
La investigación se vuelve menos fiable si los datos son inexactos. Por lo tanto, la validez externa del análisis se ve comprometida a causa de la muestra sesgada.
Esto conduce a decisiones empresariales inadecuadas
Si los resultados finales están sesgados y no son representativos del tema, no es seguro confiar en las conclusiones del estudio a la hora de tomar decisiones empresariales importantes.
Conclusión
Comprender el sesgo de selección, sus tipos y cómo afecta a los resultados de la investigación es el primer paso para trabajar con él. Hemos descubierto datos cruciales que ayudarán a identificarlo y a trabajar para reducir sus impactos al mínimo. Puede evitar el sesgo de selección utilizando QuestionPro para recopilar datos de investigación fiables.
Diversas situaciones pueden dar lugar a un sesgo de selección, como cuando se combinan muestras no neutrales con problemas del sistema. QuestionPro Audience puede ayudarte a recopilar datos valiosos de tu muestra ideal.
Al realizar una investigación, es esencial comprender la naturaleza del sesgo de selección. Se trata de la tendencia a que los resultados de tu investigación se vean influidos por las características de tus participantes o de la muestra.
Si quieres evitar este tipo de sesgo en tu estudio, debes recopilar datos de una amplia variedad de fuentes fiables, con QuestionPro Audience. ¡Solicita más información!
