Definición de Sesgo estadístico | Diccionario Economico
El sesgo estadístico es una distorsión sistemática en los datos o en el análisis estadístico que afecta los resultados y conclusiones, provocando una falta de objetividad en la interpretación de los mismos.
Por lo tanto, el sesgo es la diferencia entre la teoría y la realidad.
Esto es muy común en las estadísticas y debe ser controlado. Por otra parte, los estimadores que no tienen sesgo se denominan insesgados y serían un estado ideal en la investigación, aunque esto se debe a que es prácticamente inalcanzable.
¿Qué causa el sesgo en la ciencia?
El sesgo puede manifestarse principalmente de tres maneras:
- Sesgo de selección: Más común en estadística. Por lo general, esto se debe a la elección del grupo. La mayoría de las veces, la decisión no se toma sobre la base de métodos de muestreo objetivos. Por ejemplo, que la muestra se seleccione en función de la similitud con el candidato de la encuesta.
- sesgo de información: Nos enfrentamos a sesgos por falta de información. Por lo tanto, no podemos comparar grupos porque tenemos muy poca información sobre ellos.
- prejuicio desconcertante: En este caso, hay una variable llamada confusión que provoca el sesgo. A menudo es difícil encontrar cuál es el problema.
Error estadístico y métodos de muestreo
Cuando realizamos una investigación, necesitamos saber si vamos a realizar una investigación preliminar o confirmatoria. Esta pregunta es esencial. De esto dependerá el tipo de muestra que elijamos.
Así, cuando queramos realizar un estudio confirmatorio, utilizaremos métodos aleatorizados. Sin embargo, cuando la intención es realizar un estudio que sirva de base para otros estudios, el método puede no ser aleatorio. Hay que tener en cuenta que este último método suele ser menos costoso y más sencillo.
Error de selección estadística
Este es el más común y realizado principalmente por investigadores. Debemos ser muy cuidadosos con nuestra elección de la muestra estadística. Este tipo de error estadístico de selección se comete en este proceso.
Por ello, es muy importante elaborar un protocolo con antelación y hacerlo en detalle. Además, es necesario capacitar a las personas que recolectarán los datos. Esta última parte se prioriza para evitar también otros tipos de sesgos, como el sesgo informativo.
Ejemplos de sesgo de selección estadística
Finalmente, veamos algunos ejemplos donde puede ocurrir un error estadístico.
Son muy comunes y suelen dar lugar a estudios sesgados que no reflejan la realidad. Por eso es importante evitarlos.
- Por ejemplo, imaginemos que queremos estudiar la proximidad de una población a un candidato político. Los topógrafos pueden cometer un error sesgado si no seleccionan áreas al azar. Es decir, si eligen áreas relacionadas con el candidato especificado.
- En economía, se puede tolerar el sesgo, por ejemplo, en el estudio de la pobreza. Los países deben elegirse por igual para que haya un equilibrio. Así, podrían estudiarse variables que contribuyen a la pobreza, pero también a la prosperidad.
- En medicina, el sesgo de muestreo estadístico ocurre cuando no se utiliza una muestra adecuada en el estudio de una enfermedad. Es decir, si queremos ver la incidencia de la población, debemos utilizar muestras aleatorias, sobre todo si el objetivo es confirmar el estudio.
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