Sesgo de supervivencia | Definición y ejemplos
El sesgo de supervivencia se produce cuando los investigadores se centran en individuos, grupos o casos que han superado algún tipo de proceso de selección e ignoran a los que no lo han hecho.
El sesgo de supervivencia puede llevar a los investigadores a extraer conclusiones incorrectas debido a que solo estudian un subconjunto de la población. El sesgo de supervivencia es un tipo de sesgo de selección.
Además de ser una forma habitual de sesgo en la investigación, el sesgo de supervivencia también puede conducir a una mala toma de decisiones en otras áreas, como las finanzas, la medicina y los negocios.
¿Qué es el sesgo de supervivencia?
El sesgo de supervivencia es una forma de sesgo de selección. Se produce cuando un conjunto de datos solo tiene en cuenta las observaciones existentes (o “supervivientes”) y no tiene en consideración las observaciones que han dejado de existir.
Por ejemplo, cuando se investiga la rentabilidad de la industria tecnológica, hay que estudiar también las empresas que quebraron, en lugar de centrarse únicamente en las empresas que están actualmente en el mercado.
Centrarse en un subconjunto de la muestra que ya ha superado algún tipo de proceso de selección aumenta las posibilidades de extraer conclusiones incorrectas.
Las observaciones de “supervivientes” pueden haber sobrevivido precisamente porque son más resistentes a condiciones difíciles, mientras que otras han dejado de existir como consecuencia de esas mismas condiciones.
Sin embargo, un ingeniero se dio cuenta de que los aviones más dañados nunca regresaban. Así que los puntos que no mostraban daños en los aviones supervivientes eran en realidad las peores partes que habían sido alcanzadas.
Los aviones impactados allí nunca volvieron, pero como solo se centraron en los datos de los aviones que volvieron, los investigadores fueron inicialmente engañados por el sesgo de supervivencia.
Ejemplos de sesgo de supervivencia
El sesgo de supervivencia puede nublar el juicio no solo en la investigación, sino también en la vida cotidiana.
Esto refleja la idea popular errónea de que bienes como los electrodomésticos, los coches u otros equipos producidos en décadas anteriores superan en calidad a los bienes contemporáneos.
Sin embargo, esto no tiene en cuenta que solo los artículos más resistentes han sobrevivido hasta la actualidad. Así, únicamente se ven los mejores ejemplos; los demás productos que se han estropeado por el camino no son visibles.
Esto lleva a la falsa impresión de que todos los bienes producidos en el pasado estaban hechos para durar.
Por otra parte, antes de sacar conclusiones, hay que preguntarse si el conjunto de datos es realmente completo. De lo contrario, también se corre el riesgo de sufrir un sesgo de supervivencia.
Esto puede llevarle a pensar que probablemente se trata de un instituto muy bueno.
Al hacerlo, confundiría correlación con causalidad: el hecho de que los tres mejores estudiantes fueran al mismo instituto puede ser una coincidencia. La razón por la que son estudiantes excelentes no es necesariamente su educación secundaria.
Para evitar el sesgo de supervivencia y llegar a una conclusión sobre la calidad de la educación ofrecida en ese instituto, se necesitarían más datos de todos los alumnos del centro, y no solo de los que quedaron entre los tres primeros. Por ejemplo, se podría comparar la media de la nota media de los alumnos del centro con la media estatal.
¿Por qué es importante el sesgo de supervivencia?
Cuando un estudio se ve afectado por el sesgo de supervivencia, solo se presta atención a una parte de los datos. Esto puede tener una serie de consecuencias, como por ejemplo:
- Conclusiones demasiado optimistas que no representan la realidad, lo que lleva a pensar que las circunstancias son más fáciles o tienen más probabilidades de ser más favorables hacia las hipótesis previas. Estudiar solo a emprendedores o start-ups de éxito puede tener este efecto.
- Interpretación errónea de la correlación, o ver una relación causa-efecto donde no la hay. Por ejemplo, los que abandonan la escuela o la universidad se convierten en empresarios de éxito a pesar de haber dejado los estudios, pero no por ello.
- Toma de decisiones incompleta, omitiendo información importante sobre los que no “sobrevivieron”, como las empresas que fracasaron a pesar de entornos de crecimiento aparentemente fértiles o fundadores muy trabajadores.
Ser consciente del sesgo de supervivencia es de gran importancia porque influye en la percepción, el juicio y la calidad de las conclusiones tomadas.
Cómo evitar el sesgo de supervivencia
El sesgo de supervivencia es un error lógico común, pero se pueden tomar varias medidas para evitarlo:
- Considerar lo que falta en los datos y preguntarse: ¿Está completo el conjunto de datos? ¿Qué observaciones no “sobrevivieron” a un evento o procedimiento de selección? Pensar en empresas desaparecidas, alumnos que abandonaron los estudios y no se hicieron multimillonarios, o participantes en ensayos clínicos que no mostraron ninguna mejoría.
- Elegir fuentes de datos elaboradas para garantizar la precisión. Tener cuidado de no omitir observaciones que ya no existen y que cambiarían el análisis o sus conclusiones. Por ejemplo, buscar también revistas académicas que publiquen resultados negativos de estudios.
- Al limpiar los datos, tener en cuenta la eliminación de valores atípicos. Se puede eliminar accidentalmente información crítica si no se entiende qué significan los valores atípicos. Es crucial determinar si los valores extremos son realmente errores o representan otra cosa. Los expertos en ese tema de investigación pueden ayudar con esta cuestión, ya que son quienes mejor conocen el campo.
Ser consciente del sesgo de supervivencia, así como ser abierto y transparente a las suposiciones propias, es la mejor estrategia para evitarlo.
Preguntas frecuentes sobre el sesgo de supervivencia
- ¿Cuáles son las consecuencias del sesgo de supervivencia?
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El sesgo de supervivencia puede llevar a decisiones mal informadas, políticas ineficaces, pérdida de recursos y expectativas poco realistas.
Por ejemplo, un inversor puede sobreestimar sus probabilidades de éxito si solo estudia empresas que han tenido éxito sin considerar las que fracasaron.
- ¿Qué campos se pueden ver afectados por el sesgo de supervivencia?
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Son varios los campos que se pueden ver afectados por el sesgo de supervivencia, por ejemplo:
- Las finanzas, en la evaluación de rendimientos de fondos de inversión
- La medicina, en estudios sobre la efectividad de tratamientos
- La historia, en los análisis de eventos históricos y biografías
- La educación, en la evaluación de programas educativos basados en graduados exitosos
- ¿Cómo puede el sesgo de supervivencia afectar a la percepción del público?
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El sesgo de supervivencia puede llegar a crear mitos y percepciones erróneas sobre lo que se necesita para tener éxito, ya que la gente tiende a imitar a los “supervivientes” sin comprender las probabilidades completas de éxito o las circunstancias que llevaron al fracaso de otros.
