Sesgo de selección de muestras
驴Qu茅 es el sesgo de selecci贸n de muestras?
El sesgo de selecci贸n de la muestra es un tipo de sesgo causado por la elecci贸n de datos no aleatorios para el an谩lisis estad铆stico. El sesgo existe debido a una falla en el proceso de selecci贸n de la muestra, donde un subconjunto de datos se excluye sistem谩ticamente debido a un atributo en particular. La exclusi贸n del subconjunto puede influir en la significancia estad铆stica de la prueba y puede sesgar las estimaciones de los par谩metros del modelo estad铆stico.
Comprender el sesgo de selecci贸n de muestras
El sesgo de supervivencia es un tipo com煤n de sesgo de selecci贸n de muestras. Este tipo de sesgo ignora aquellos sujetos que no superaron cierto punto en el proceso de selecci贸n y solo se enfoca en los sujetos que "sobrevivieron". Esto puede llevar a conclusiones falsas.
Por ejemplo, al realizar una prueba retrospectiva de una estrategia de inversi贸n en un gran grupo de acciones, puede ser conveniente buscar valores que tengan datos para todo el per铆odo de muestra. Si fu茅ramos a probar la estrategia con datos de acciones de 15 a帽os, podr铆amos inclinarnos a buscar acciones que tengan informaci贸n completa para todo el per铆odo de 15 a帽os.
Sin embargo, eliminar una acci贸n que dej贸 de cotizar o que abandon贸 el mercado poco despu茅s introducir铆a un sesgo en nuestra muestra de datos. Dado que solo incluimos acciones que duraron el per铆odo de 15 a帽os, nuestros resultados finales ser铆an defectuosos, ya que se desempe帽aron lo suficientemente bien como para sobrevivir en el mercado.
Tipos de sesgo de selecci贸n de muestras
Adem谩s del sesgo de supervivencia, existen varios otros tipos de sesgo de selecci贸n de muestras.
Sesgo de publicidad o preselecci贸n
Esto ocurre cuando la forma en que se preselecciona a los participantes en un estudio introduce sesgos. Por ejemplo, el lenguaje que utilizan los investigadores para anunciar a los participantes puede introducir sesgos en el estudio simplemente al desalentar o alentar a ciertos grupos de personas a participar como voluntarios.
Sesgo de autoselecci贸n
El sesgo de autoselecci贸n, tambi茅n conocido como sesgo de respuesta voluntaria, ocurre cuando los organizadores del estudio permiten que los participantes se autoseleccionen o se ofrezcan como voluntarios para participar. Los organizadores del estudio ceden el control sobre qui茅n participa a quienes deciden ser voluntarios. Esto puede hacer que personas con caracter铆sticas u opiniones espec铆ficas se ofrezcan como voluntarias para un estudio y, por lo tanto, sesguen los resultados.
Sesgo de exclusi贸n y subcobertura
El sesgo de exclusi贸n ocurre cuando se excluye a miembros espec铆ficos de una poblaci贸n de participar en un estudio. El sesgo de subcobertura ocurre cuando los organizadores del estudio crean un estudio que no representa adecuadamente a algunos miembros de la poblaci贸n.
Ejemplo de sesgo de selecci贸n de muestras
fondos de cobertura son un ejemplo del sesgo de selecci贸n de muestras sujeto al sesgo de supervivencia. Debido a que los fondos de cobertura que no sobreviven dejan de informar su desempe帽o a los agregadores de 铆ndices, los 铆ndices resultantes se inclinan naturalmente hacia los fondos y estrategias que permanecen, por lo tanto, "sobreviven". Esto tambi茅n puede ser un problema con los servicios populares de informes de fondos mutuos. Los analistas pueden ajustarse para tener en cuenta estos sesgos, pero pueden introducir nuevos sesgos en el proceso.
El sesgo del observador ocurre cuando los investigadores proyectan sus propias creencias o expectativas a los participantes de un estudio, sesgando as铆 los resultados del estudio. Esto a veces ocurre junto con la selecci贸n selectiva,. que es cuando los investigadores se enfocan principalmente en las estad铆sticas que respaldan su hip贸tesis.
Consideraciones Especiales
Los investigadores y los organizadores del estudio tienen la responsabilidad de garantizar que los resultados de sus estudios sean precisos, relevantes y no incorporen ning煤n tipo de sesgo que pueda conducir a conclusiones err贸neas. Una forma de hacer esto es estructurar el estudio con base en un m茅todo que soporte un proceso de selecci贸n de muestras aleatorias .
Si bien en teor铆a, esto puede parecer bastante simple, la realidad es que el investigador deber谩 estar atento en sus esfuerzos para evitar el sesgo en la selecci贸n de la muestra. Adem谩s, el organizador del estudio puede enfrentarse a restricciones fuera de su control que dificultan la realizaci贸n de una muestra aleatoria. Por ejemplo, puede haber una falta de participantes o una financiaci贸n inadecuada para el proyecto.
Para asegurarse de que la muestra que se est谩 estudiando sea aleatoria, el investigador debe identificar los diversos subgrupos dentro de la poblaci贸n. Luego deben analizar la muestra para determinar si estos subgrupos est谩n adecuadamente representados en el estudio.
En algunos casos, el investigador puede encontrar que ciertos subgrupos est谩n sobrerrepresentados o subrepresentados en su estudio. En este punto, el investigador puede implementar m茅todos de correcci贸n de sesgos. Un m茅todo es asignar pesos a los subgrupos mal representados para corregir estad铆sticamente el sesgo. Este promedio ponderado tiene en cuenta la relevancia proporcional de cada subgrupo y puede conducir a resultados que reflejen con mayor precisi贸n la demograf铆a real de la poblaci贸n de estudio.
Reflejos
Debido a una falla en el proceso de selecci贸n de la muestra, un subconjunto de los datos se excluye del estudio, lo que afecta o anula la significaci贸n estad铆stica de la prueba.
El sesgo de supervivencia puede llevar a conclusiones falsas porque se enfoca solo en aquellos elementos, personas o cosas que han superado un cierto punto en el proceso de selecci贸n, ignorando aquellos que no lo hicieron.
Hay varios tipos de sesgo de selecci贸n de muestras, incluido el sesgo de preselecci贸n, el sesgo de autoselecci贸n, el sesgo de exclusi贸n y el sesgo del observador.
Una forma de corregir el sesgo de selecci贸n de muestras es asignar pesos a subgrupos mal representados para corregir estad铆sticamente el sesgo.
El sesgo de selecci贸n de muestras en un estudio de investigaci贸n ocurre cuando se seleccionan datos no aleatorios para el an谩lisis estad铆stico.
