Definición de Sesgo en la recolección de datos – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
El sesgo en la recolección de datos se refiere a la distorsión o tendencia sistemática que ocurre durante el proceso de recopilación de datos, lo cual puede afectar la representatividad y validez de los resultados obtenidos en un estudio o investigación.
Tenemos un problema cuando esta selección hace que la muestra aleatoria no sea representativa de la población estadística. Y por tanto, cualquier resultado que obtengamos de la muestra está sesgado y no podemos afirmar que se haya llevado a cabo en la población analizada.Dentro de este sesgo, podemos distinguir diferentes tipos, que explicaremos a continuación.
sesgo de supervivencia
Ocurre cuando los datos se excluyen del análisis porque ya no existen en el momento del análisis.
En otras palabras, solo nos enfocamos en los datos que existen y descartamos los datos que existían previamente en la población. En la práctica, hay muchos ejemplos de este tipo de sesgo. Una de ellas es realizar encuestas únicamente a los clientes de la empresa, descartando clientes potenciales. Otra opción sería evaluar el comportamiento de los índices bursátiles excluyendo del análisis a las empresas que estaban y ya no están incluidas en este índice.
La solución a este sesgo es muy sencilla. Realizar un estudio con todos los datos disponibles y preexistentes.
sesgo de expectativa
Ocurre cuando se realiza un análisis utilizando datos no disponibles en el momento del análisis. Un ejemplo es el análisis de la relación entre el precio de la acción y alguna variable del balance financiero. El precio de la acción es una variable dinámica sobre la que tenemos información correcta en el momento del análisis. Sin embargo, las variables establecidas en el balance general son estáticas, por lo que debemos esperar la publicación de los estados financieros para este análisis.
Imaginemos que queremos examinar la relación entre el precio y el patrimonio neto de varias empresas al final de un ejercicio. En este caso, no tendremos datos de capital hasta que se publiquen los estados financieros. Una publicación que suele darse un par de meses después de finalizar el ejercicio.
Por lo tanto, la solución a este sesgo sería esperar a la publicación de los estados financieros. Y realizar un análisis con los datos publicados junto con el precio en el momento de la publicación.
Compensación de período de tiempo
Este sesgo ocurre cuando el período elegido para los datos es demasiado corto o demasiado largo. Si es demasiado corto, el análisis puede reflejar ciertos resultados que son válidos solo para ese período. Es decir, no serán representativos por un período de tiempo más largo.
Imagine un período de cinco años en el que las pequeñas empresas superaron a las grandes empresas en el mercado de valores. De esto podemos concluir que en el futuro, las pequeñas empresas siempre superarán a las grandes. Pero tales conclusiones no se pueden sacar en tan poco tiempo. Principalmente porque en periodos de tiempo más largos la situación puede cambiar. Por lo tanto, los resultados obtenidos están sesgados hacia este corto período de tiempo.
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