Sesgo de selección | Definición y ejemplos
El sesgo de selección se refiere a situaciones en las que se introduce un sesgo en la investigación debido a factores relacionados con los participantes en el estudio.
El sesgo de selección puede introducirse a través de los métodos utilizados para seleccionar la población de interés, los métodos de muestreo o el reclutamiento de los participantes.
También se conoce como efecto de selección.
Debido a esto, la muestra y la población objetivo pueden diferir de forma significativa, lo que limita su capacidad para generalizar sus hallazgos.
¿Qué es el sesgo de selección?
El sesgo de selección se produce cuando la selección de sujetos en un estudio (o su probabilidad de permanecer en él) conduce a un resultado sistemáticamente diferente al de la población diana.
El sesgo de selección suele darse en estudios observacionales en los que la selección de los participantes no es aleatoria, como los estudios de cohorte, los estudios de casos y controles o los estudios transversales. También se produce en estudios de intervención o ensayos clínicos debido a una mala aleatorización.
El sesgo de selección es una forma de error sistemático. Las diferencias sistemáticas entre los participantes y los no participantes, o entre los grupos de tratamiento y control, pueden limitar la capacidad de los estudios para comparar los grupos y llegar a conclusiones no sesgadas.
Hay varias fuentes potenciales de sesgo de selección que pueden afectar al estudio, ya sea durante el reclutamiento de los participantes o en el proceso de garantizar su permanencia en el estudio. Estas pueden incluir:
- Procedimientos defectuosos utilizados para seleccionar a los participantes, como criterios de inclusión y exclusión mal definidos.
- Razones externas que podrían explicar por qué algunos participantes quieren participar en el estudio y otros no.
- La posibilidad de que algunos participantes tienen más probabilidades de ser seleccionados que otros.
Ejemplos de sesgo de selección
El sesgo de selección se introduce cuando la recopilación o el análisis de los datos están sesgados hacia un subgrupo específico de la población objetivo.
Si solo se centra en los clientes actuales, es más probable que sus comentarios sean positivos que si también incluye a los que dejaron de comprar antes de pasar por caja. Mientras que los clientes actuales tuvieron una experiencia lo suficientemente positiva como para acabar comprando algo, los que dejaron de comprar tendrán opiniones diferentes. Por ejemplo, pueden sentirse decepcionados por la falta de servicio o el diseño general de la web.
Es importante esforzarse por representar a toda la población en la muestra. En este caso, al no incluir a una parte de la población, su investigación corre el riesgo de sufrir un sesgo de subcobertura. En este caso, los resultados no suelen ser generalizables.
Debido al sesgo de selección, los resultados del estudio no reflejan el conjunto de la población destinataria.
Los casos consisten en 200 mujeres con cáncer de cuello de útero que fueron remitidas al Hospital General de Massachusetts para recibir tratamiento. Las mujeres fueron remitidas desde distintas partes del estado de Massachusetts. A los casos se les entregó un cuestionario en el que se les preguntaba por sus ingresos, nivel educativo, situación laboral, etc.
Los sujetos de control fueron reclutados por entrevistadores que iban de puerta en puerta por los alrededores del hospital entre las 9.00 y las 17.00 horas.
Este estudio corre el riesgo de sesgo de selección porque los dos grupos se seleccionaron de formas distintas. Mientras que el grupo de casos se reclutó en todo el estado, el grupo de control se reclutó en la zona cercana al hospital, y únicamente durante las horas habituales de trabajo. Esto significa que las mujeres del grupo de control tenían más probabilidades de estar desempleadas. En otras palabras, las participantes del grupo de control tenían más probabilidades de ser seleccionadas si presentaban la exposición de interés (estatus socioeconómico más bajo).
Tipos de sesgo de selección
El sesgo de selección es un término general que describe los errores derivados de factores relacionados con la población estudiada. Ahora bien, existen varios tipos de sesgo de selección:
- El sesgo de muestreo o de determinación se produce cuando algunos miembros de la población prevista tienen menos probabilidades de ser incluidos que otros. Como resultado, la muestra no es representativa de la población.
- El sesgo de deserción se produce cuando los participantes que abandonan un estudio son sistemáticamente diferentes de los que se quedan.
- El sesgo de autoselección (o sesgo del voluntario) se produce cuando los individuos deciden por sí mismos si desean o no participar en el estudio. Debido a ello, los participantes pueden diferir de los que no lo hacen, por ejemplo, en términos de motivación.
- El sesgo de supervivencia es una forma de error lógico que lleva a los investigadores que estudian un grupo a extraer conclusiones, centrándose únicamente en ejemplos de individuos que han tenido éxito (los “supervivientes”) y no en el grupo en su conjunto.
- El sesgo de falta de respuesta se observa cuando las personas que no responden a una encuesta difieren de forma significativa de las que sí lo hacen. Las personas que no responden pueden no querer o no poder participar, lo que provoca su infrarrepresentación en el estudio.
- El sesgo de infrarrepresentación se produce cuando algunos miembros de la población no están representados en la muestra. Es habitual en el muestreo de conveniencia, en el que se recluta una muestra fácil de obtener.
Cómo evitar el sesgo de selección
El sesgo de selección puede evitarse al reclutar y retener a la población de la muestra. Para ello, se puede:
- En los diseños de muestreo no probabilístico, como los estudios observacionales, intentar que el grupo de control sea lo más comparable posible al grupo de tratamiento. Este método se denomina emparejamiento. Los investigadores emparejan cada unidad tratada con una unidad no tratada de características similares. Esto ayuda a estimar el impacto de un programa o acontecimiento para el que no es ética o logísticamente factible la aleatorización.
- En la investigación experimental, el sesgo de selección puede minimizarse mediante el uso adecuado de la asignación aleatoria, garantizando que ni los investigadores ni los participantes sepan a qué grupo está asignado cada participante. De lo contrario, el conocimiento de la asignación al grupo puede contaminar los datos.
- El sesgo de muestreo puede evitarse definiendo cuidadosamente la población objetivo y utilizando el muestreo probabilístico siempre que sea posible. Así se garantiza que todos los participantes elegibles tengan las mismas posibilidades de ser incluidos en la muestra.
Preguntas frecuentes sobre el sesgo de selección
- ¿Cuáles son las consecuencias del sesgo de selección?
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Las consecuencias del sesgo de selección son principalmente dos:
- Puede llevar a conclusiones incorrectas sobre la relación entre las variables.
- Puede afectar la validez externa del estudio, es decir, la capacidad de generalizar los resultados a otras poblaciones.
- ¿Cuáles son los tipos más comunes de sesgo de selección?
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Los tipos más comunes de sesgo de selección son:
- El sesgo de muestreo o sesgo de constatación
- El sesgo de deserción
- El sesgo del voluntariado o sesgo de autoselección
- El sesgo de supervivencia
- El sesgo de falta de respuesta
- El sesgo de infrarrepresentación
- ¿Cómo se puede identificar el sesgo de selección en un estudio?
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La identificación del sesgo de selección en un estudio se puede hacer:
- Comparando las características de la muestra con las de la población general.
- Evaluando si hay diferencias sistemáticas entre los que participaron y los que no.
- Realizando análisis de sensibilidad para determinar si los resultados cambian al ajustar por posibles factores de confusión.
