Sesgo de selección

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El sesgo de selección es un concepto estadístico que indica que las conclusiones extraídas en relación con un grupo pueden ser inexactas debido a una selección incorrecta en este grupo [1] .

Errores de selección

Puede incluir preselección o postselección con predominio o exclusión de determinadas especies. Esto puede, por supuesto, ser una especie de fraude científico , manipulación de datos, pero mucho más a menudo es un error de conciencia, por ejemplo, debido al uso de una herramienta inapropiada.

Por ejemplo, en la era del uso de películas para fotografiar el cielo, un observador independiente definitivamente concluiría que claramente hay más galaxias azules que rojas. No porque las galaxias azules sean más comunes, sino porque la mayoría de las películas son más sensibles a la parte azul del espectro. El mismo observador independiente sacaría exactamente la conclusión opuesta ahora, en la era de la fotografía digital , porque los sensores de las cámaras digitales son más sensibles a la parte roja del espectro.

Tipos de errores sistemáticos

Existe una gran cantidad de posibles errores sistemáticos [2] , los principales tipos son:

Espacio

Seleccione el primer y último punto de la serie. Por ejemplo, para maximizar la tendencia establecida , uno podría comenzar la racha con un año inusualmente bajo y terminar con el año más alto.
Terminación "oportuna", es decir, cuando los resultados encajan en la teoría deseada.
Separación de una parte de los datos basada en el conocimiento de toda la muestra y luego aplicación del aparato matemático a esta parte como una muestra ciega (aleatoria). Consulte Muestreo por conglomerados , en:Muestreo por conglomerados , falacia de Marksman .
El estudio de un proceso en un intervalo (en el tiempo o en el espacio) obviamente más corto que el requerido para una comprensión completa del fenómeno.

Datos

Tachando algunos datos "malos" de acuerdo con las reglas, incluso si estas reglas fueran contrarias a las reglas declaradas previamente para esta muestra.

Miembros

Selección preliminar de participantes, o, por ejemplo, colocar un anuncio sobre el reclutamiento de voluntarios para participar en ensayos entre un grupo determinado de personas. Por ejemplo, para demostrar que fumar no perjudica los resultados de fitness de ninguna manera, puede colocar un anuncio para reclutar voluntarios en un gimnasio local, pero reclute a los fumadores en una clase magistral y a los no fumadores entre los principiantes o en la sección que desee. perder peso. Otro ejemplo: "una encuesta de Internet de la población mostró que el 100% de la población usa Internet".
Eliminación de la muestra de los participantes que no llegaron al final de la prueba . En un programa de pérdida de peso, los gráficos detallados de pérdida de peso pueden verse como evidencia de la corrección de la técnica, pero estos gráficos no incluyen a los participantes que no llegaron al final, que sintieron que esta técnica no funcionó para ellos.
El error sistemático de la autoselección. Es decir, un grupo de personas para el estudio se forma en parte por voluntad propia, ya que no todos los encuestados desearán participar en la prueba.

Eliminación del error sistemático

En general, no es posible aislar el sesgo de muestreo basándose únicamente en métodos estadísticos, aunque, como se muestra en el trabajo del premio Nobel James Heckman [ 3 ] , existen estrategias que funcionan en algunos casos especiales.

Una frase muy conocida es “las historias sobre la inteligencia y la bondad de los delfines se basan en las historias de nadadores cansados, a quienes empujaron a la orilla, pero nos privan de la oportunidad de escuchar la historia de aquellos a quienes empujaron a la orilla”. otra dirección."

Véase también

Notas

↑ Instituto Nacional del Cáncer. Diccionario de términos de cáncer . Instituto Nacional del Cancer . Consultado el 1 de octubre de 2018. Archivado desde el original el 14 de diciembre de 2018.
↑ Lorraine K. Alexander, Brettania Lopes, Kristen Ricchetti-Masterson, Karin B. Yeatts. Sesgo de selección // Escuela Gillings de Salud Pública Global. - 2015. Archivado el 21 de enero de 2022.
↑ James Heckman, Daniel McFadden. Las contribuciones científicas de James Heckman y Daniel McFadden . - 2000. Archivado el 5 de marzo de 2022.