Definición de Sesgo de supervivencia – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
El sesgo de supervivencia es un fenómeno que ocurre cuando se analizan solo los casos que han sobrevivido a un determinado período de tiempo, ignorando aquellos que no lo han logrado. Esto puede llevar a conclusiones erróneas o distorsionadas, especialmente en el análisis de datos históricos o en la toma de decisiones basadas en eventos pasados.
Este sesgo ocurre en una amplia variedad de contextos cuando solo nos enfocamos en los datos «supervivientes». Un ejemplo de esto se puede ver cuando las empresas encuestan a sus clientes sobre uno de sus productos. Pero se olvidan de sus no clientes, que en este caso serían «no sobrevivientes».
En este caso, sería un error sacar conclusiones de este estudio. Dado que los resultados estarán sesgados solo hacia la población «superviviente». Y no serán resultados representativos.
Sesgo de supervivencia en la práctica
Un claro ejemplo de este sesgo se puede ver en un estudio sobre el desempeño de los fondos de inversión. Donde la mayoría de las bases de datos solo incluyen fondos que existen actualmente. Sin tener en cuenta los fondos que existieron en el pasado.
La razón por la que no existen hoy es porque su desempeño fue peor que el de los «sobrevivientes». O incluso se fusionaron varios fondos en uno. Por lo tanto, el análisis se lleva a cabo de acuerdo con aquellos medios que dan los mejores resultados. Y este sesgo tiende a sobrestimar la efectividad de muestrear estos fondos.
El principal problema en este caso ya no es sólo una reevaluación de la eficacia de los fondos. Más bien, la muestra elegida no será una muestra aleatoria de toda la población. Y por lo tanto, los resultados del estudio pueden no ser representativos de la población. Después de todo, esto es lo que buscamos al elegir una muestra aleatoria de una población.
Resolviendo el problema de la supervivencia
Imaginemos que queremos seleccionar un fondo de inversión para invertir en función de su comportamiento pasado. Para evitar este sesgo de supervivencia y optimizar esta selección, debemos seguir estos pasos:
- Elegimos el horizonte temporal con el que pensamos trabajar. Por ejemplo, diez, quince o veinte años de historia.
- Tome todos los fondos existentes desde el comienzo del horizonte temporal, ya sea que existan o no actualmente.
- A partir de ahí, seleccione una muestra de esa población para estudiar el comportamiento.
La idea detrás de esto es terminar con esta muestra aleatoria de la población. Y de allí se obtienen conclusiones, si pueden ser representativas de esta población.
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