Un problema llamado Sesgo de muestreo

Independientemente de la metodología utilizada o de la disciplina estudiada, los investigadores deben asegurarse de que utilizan muestras representativas que reflejen las características de la población que estudian. Este artículo explorará el concepto de sesgo de muestreo, sus diferentes tipos y formas de aplicación, y las mejores prácticas para mitigar sus efectos.

¿Qué es el sesgo de muestreo?

El sesgo de muestreo se refiere a una situación en la que determinados individuos o grupos de una población tienen más probabilidades de ser incluidos en una muestra que otros, lo que da lugar a una muestra sesgada o no representativa. Esto puede ocurrir por diversas razones, como métodos de muestreo no aleatorios, sesgo de autoselección o sesgo del investigador.

En otras palabras, el sesgo de muestreo puede socavar la validez y la generalizabilidad de los resultados de la investigación al sesgar la muestra a favor de determinadas características o perspectivas que pueden no ser representativas del conjunto de la población.

Lo ideal es seleccionar a todos los participantes en la encuesta de forma aleatoria. Sin embargo, en la práctica, puede resultar difícil hacer una selección aleatoria de los participantes debido a limitaciones como el coste y la disponibilidad de los encuestados. Incluso si no realiza una recogida de datos aleatoria, es crucial ser consciente de los posibles sesgos que podrían estar presentes en sus datos.

Algunos ejemplos de sesgo de muestreo son:

Sesgo voluntario: Los participantes voluntarios en un estudio pueden tener características diferentes de los no voluntarios, lo que puede dar lugar a una muestra no representativa.
Muestreo no aleatorio: Si un investigador sólo selecciona participantes de determinados lugares, o sólo selecciona participantes con determinadas características, puede dar lugar a una muestra sesgada.
Sesgo de supervivencia: Se produce cuando una muestra sólo incluye a los individuos que han sobrevivido o tenido éxito en una situación determinada, dejando fuera a los que no sobrevivieron o fracasaron.
Muestreo de conveniencia: Este tipo de muestreo implica la selección de participantes fácilmente accesibles, como los que se encuentran cerca, o los que responden a una encuesta en línea, que pueden no representar a la población en general.
Sesgo de confirmación: Los investigadores pueden seleccionar -inconsciente o deliberadamente- participantes que apoyen su hipótesis o pregunta de investigación, lo que da lugar a resultados sesgados.
Efecto Hawthorne: Los participantes pueden alterar su comportamiento o sus respuestas cuando saben que están siendo estudiados u observados, lo que puede dar lugar a resultados no representativos.

Si conoce estos sesgos, puede tenerlos en cuenta en el análisis para corregirlos y comprender mejor la población a la que representan sus datos.

Tipos de sesgo de muestreo

Sesgo de selecciónse produce cuando la muestra no es representativa de la población.
Sesgo de mediciónse produce cuando los datos recogidos son inexactos o incompletos.
Sesgo de informaciónse produce cuando los encuestados facilitan información inexacta o incompleta.
Sesgo de falta de respuestaSe produce cuando algunos miembros de la población no responden a la encuesta, lo que da lugar a una muestra no representativa.

Causas del sesgo de muestreo

Muestreo de convenienciaLa selección de una muestra basada en la conveniencia en lugar de utilizar un método científico.
Sesgo de autoselecciónSólo se incluye a quienes se ofrecen voluntariamente a participar en la encuesta, lo que puede no ser representativo de la población.
Sesgo del marco de muestreoCuando el marco de muestreo utilizado para seleccionar la muestra no es representativo de la población.
Sesgo de supervivenciaCuando sólo participan determinados miembros de la población, lo que da lugar a una muestra no representativa. Por ejemplo, si los investigadores sólo encuestan a personas vivas, es posible que no reciban aportaciones de personas fallecidas antes de realizar el estudio.
Sesgo de muestreo por desconocimientono reconocer las fuentes de variabilidad que pueden dar lugar a estimaciones sesgadas.
Sesgo de muestreo debido a errores en la administración de la muestraNo utilizar un marco de muestreo adecuado o que funcione correctamente, o negarse a participar en el estudio, lo que da lugar a una selección sesgada de la muestra.

Sesgo de muestreo en los ensayos clínicos

Los ensayos clínicos se encargan de probar la eficacia de un nuevo tratamiento o medicamento en una población concreta. Son una parte esencial del proceso de desarrollo de fármacos y determinan si un tratamiento es seguro y eficaz antes de su lanzamiento al público en general. Sin embargo, los ensayos clínicos también son propensos al sesgo de selección.

El sesgo de selección se produce cuando la muestra utilizada para un estudio no es representativa de la población a representar. En el caso de los ensayos clínicos, el sesgo de selección puede producirse cuando los participantes son elegidos selectivamente para participar o son autoseleccionados.

Supongamos que una empresa farmacéutica está realizando un ensayo clínico para probar la eficacia de un nuevo medicamento contra el cáncer. Deciden reclutar participantes para el estudio a través de anuncios en hospitales, clínicas y grupos de apoyo contra el cáncer, así como mediante solicitudes en línea. Sin embargo, la muestra que recogen puede estar sesgada hacia aquellos que están más motivados para participar en un ensayo o que tienen un determinado tipo de cáncer. Esto puede dificultar la generalización de los resultados del estudio al conjunto de la población.

Para minimizar el sesgo de selección en los ensayos clínicos, los investigadores deben aplicar criterios estrictos de inclusión y exclusión y procesos de selección aleatoria. Esto garantizará que la muestra de participantes seleccionados para el estudio sea representativa de la población más amplia, minimizando cualquier sesgo en los datos recopilados.

Problemas debidos al sesgo de muestreo

El sesgo de muestreo es problemático porque es posible que una estadística calculada a partir de la muestra sea sistemáticamente errónea. Puede dar lugar a una sobreestimación o subestimación sistemática del parámetro correspondiente en la población. Ocurre en la práctica, ya que es prácticamente imposible garantizar una aleatoriedad perfecta en el muestreo.

Si el grado de representación errónea es pequeño, entonces la muestra puede tratarse como una aproximación razonable a una muestra aleatoria. Además, si la muestra no difiere notablemente en la cantidad que se mide, entonces una muestra sesgada puede seguir siendo una estimación razonable.

Aunque algunas personas podrían utilizar deliberadamente una muestra sesgada para producir resultados engañosos, lo más frecuente es que una muestra sesgada sea sólo un reflejo de la dificultad para obtener una muestra verdaderamente representativa o de la ignorancia del sesgo en su proceso de medición o análisis.

Extrapolación: más allá del rango

En estadística, extraer una conclusión sobre algo que va más allá del alcance de los datos se denomina extrapolación. Extraer una conclusión de una muestra sesgada es una forma de extrapolación: como el método de muestreo excluye sistemáticamente determinadas partes de la población considerada, las inferencias sólo se aplican a la subpoblación muestreada.

La extrapolación también se produce si, por ejemplo, una inferencia basada en una muestra de estudiantes universitarios se aplica a adultos mayores o a adultos que sólo han cursado octavo de primaria. La extrapolación es un error frecuente en la aplicación o interpretación de las estadísticas. A veces, debido a la dificultad o imposibilidad de obtener buenos datos, la extrapolación es lo mejor que podemos hacer, pero siempre hay que tomarla con al menos un grano de sal -y a menudo con una gran dosis de incertidumbre-.

De la ciencia a la pseudociencia

Como se menciona en WikipediaUn ejemplo de cómo puede ignorarse un sesgo es el uso generalizado de un cociente (también conocido como cambio de pliegue) como medida de la diferencia en biología. Dado que es más fácil conseguir un cociente grande con dos números pequeños con una diferencia dada, y relativamente más difícil conseguir un cociente grande con dos números grandes con una diferencia mayor, se pueden pasar por alto grandes diferencias significativas cuando se comparan medidas numéricas relativamente grandes.

Algunos lo han denominado "sesgo de demarcación" porque el uso de una proporción (división) en lugar de una diferencia (sustracción) hace que los resultados del análisis pasen de ser ciencia a ser pseudociencia.

Algunas muestras utilizan un diseño estadístico sesgado que, no obstante, permite la estimación de parámetros. El Centro Nacional de Estadísticas Sanitarias de EE.UU., por ejemplo, sobremuestrea deliberadamente a las poblaciones minoritarias en muchas de sus encuestas nacionales con el fin de obtener una precisión suficiente para las estimaciones dentro de estos grupos.

Estas encuestas requieren el uso de ponderaciones muestrales para producir estimaciones adecuadas en todos los grupos étnicos. Si se cumplen determinadas condiciones (principalmente que las ponderaciones se calculen y utilicen correctamente), estas muestras permiten estimar con precisión los parámetros de población.

Buenas prácticas para mitigar el sesgo del muestreo

Es fundamental seleccionar un método de muestreo adecuado para garantizar que los datos resultantes reflejen fielmente la población estudiada.

Técnicas de muestreo aleatorio: La utilización de técnicas de muestreo aleatorio aumenta la probabilidad de que la muestra sea representativa de la población. Esta técnica ayuda a garantizar que la muestra sea lo más representativa posible de la población en cuestión y, por tanto, menos propensa a contener sesgos.
Cálculo del tamaño de la muestra: El cálculo del tamaño de la muestra debe realizarse de modo que se disponga de la potencia adecuada para probar hipótesis estadísticamente significativas. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mejor será la representación de la población.
Análisis de tendencias: Búsqueda de fuentes de datos alternativas y análisis de las tendencias observadas en los datos no seleccionados.
Comprobación de sesgos: Los casos de sesgo deben controlarse para identificar la exclusión sistemática o la inclusión excesiva de puntos de datos específicos.

Cuidado con las muestras

El sesgo de muestreo es una consideración importante a la hora de llevar a cabo una investigación. Independientemente de la metodología utilizada o de la disciplina estudiada, los investigadores deben asegurarse de que utilizan muestras representativas que reflejen las características de la población que estudian.

A la hora de crear estudios de investigación, es crucial prestar mucha atención al proceso de selección de la muestra, así como a la metodología utilizada para recopilar datos de la misma. Las mejores prácticas, como las técnicas de muestreo aleatorio, el cálculo del tamaño de la muestra, el análisis de tendencias y la comprobación de sesgos, deben utilizarse para garantizar que los resultados de la investigación sean válidos y fiables, con lo que es más probable que influyan en la política y la práctica.

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