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¿Qué es una tendencia de selección de muestras?

El sesgo de selección de la muestra es un tipo de sesgo debido a la selección de datos no aleatorios para el análisis estadístico. El sesgo se debe a un defecto en el proceso de selección de la muestra, donde un subconjunto de los datos se excluye sistemáticamente debido a una característica particular. La exclusión del subconjunto puede afectar la significación estadística de la prueba y puede sesgar las estimaciones de los parámetros del modelo estadístico.

Conclusiones clave

  • El sesgo de selección de la muestra en un estudio de investigación ocurre cuando se seleccionan datos no aleatorios para el análisis estadístico.
  • Debido a un defecto en el proceso de selección de la muestra, un subconjunto de los datos se excluye del estudio, lo que tiene el impacto estadístico de la prueba o la descuida.
  • Existe una variedad de sesgos de selección de la muestra, incluido el sesgo de preselección, el sesgo de autoselección, el sesgo de exclusión y el sesgo del observador.
  • El sesgo de supervivencia puede llevar a conclusiones falsas porque solo se enfoca en aquellos elementos, personas o cosas que lo convirtieron en un cierto punto en el proceso de selección, ignorando aquellos que no lo hicieron.
  • Una forma de corregir el sesgo de selección de la muestra es asignar ponderaciones a los subgrupos de información errónea para corregir estadísticamente el sesgo.

Comprensión de la tendencia a la selección de muestras

El sesgo de supervivencia es un tipo común de sesgo de selección de muestras. Este tipo de sesgo ignora aquellos sujetos que no dejaron un cierto punto en el proceso de selección y se enfoca solo en los sujetos que «sobrevivieron». Esto puede llevar a conclusiones falsas.

Por ejemplo, al actualizar una estrategia de inversión para un grupo grande de acciones, puede ser útil buscar valores que tengan datos para todo el período de la muestra. Si tuviéramos que probar la estrategia contra un valor de 15 años de datos de acciones, podríamos estar buscando sesgos de acciones que tengan información completa para todo el período de 15 años.

Sin embargo, eliminar una acción que dejó de cotizar, o que abandonó el mercado brevemente, agregaría sesgo a nuestra muestra de datos. Dado que solo tenemos acciones que han durado 15 años, nuestros resultados finales serían defectuosos, ya que han tenido tanto éxito en sobrevivir al mercado.

Tipos de selección de sesgo de la muestra

Además del sesgo de supervivencia, existen varios tipos de sesgos de selección de la muestra.

Sesgo de publicidad o preselección

Esto ocurre cuando la forma en que los participantes son preseleccionados en un estudio introduce sesgos. Por ejemplo, el lenguaje utilizado por los investigadores para anunciar a los participantes solo puede introducir sesgos en el estudio al alentar o motivar a ciertos grupos de personas a que se ofrezcan como voluntarios.

Tendencia de autoselección

El sesgo de autoselección, también conocido como sesgo de respuesta de los voluntarios, se produce cuando los organizadores del estudio permiten que los participantes elijan por sí mismos o como voluntarios. Los organizadores del estudio dejan de controlar quién participa con quienes deciden ser voluntarios. Esto puede hacer que personas con características u opiniones específicas se presenten como voluntarias para un estudio y, por lo tanto, filtren los resultados.

Sesgo excluido y encubierto

El sesgo de exclusión ocurre cuando se excluye a miembros específicos de una población de participar en un estudio. El sesgo poco común ocurre cuando los organizadores del estudio crean un estudio que no representa adecuadamente a algunos miembros de la población.

Ejemplo de sesgo de selección de muestras

Un ejemplo de sesgo de selección de la muestra son los índices de rendimiento de los fondos de cobertura sujetos a sesgo de supervivencia. Debido a que los fondos de cobertura tardíos dejan de informar sobre su desempeño a los agregadores de índices, los índices resultantes se relacionan naturalmente con los fondos y estrategias restantes, por lo que «sobreviven». Esto puede ser un problema con los servicios de informes de fondos mutuos que también son muy populares. Los analistas pueden adaptarse para tener en cuenta estos sesgos, pero pueden introducir nuevos sesgos en el proceso.

El sesgo del observador ocurre cuando los investigadores hacen sus propias creencias o expectativas para los participantes del estudio, filtrando así los resultados del estudio. Esto a veces ocurre junto con la selección de cerezas, que es cuando los investigadores se centran principalmente en las estadísticas que respaldan su hipótesis.

Consideraciones Especiales

Es responsabilidad de los investigadores y los organizadores del estudio asegurarse de que los resultados de sus estudios sean precisos, relevantes y no incorporen ningún tipo de sesgo que pueda llevar a conclusiones erróneas. Una forma de hacerlo es estructurar el estudio con base en un método que respalde un proceso de selección de muestras al azar.

Si bien en teoría esto puede parecer bastante simple, el hecho es que el investigador debe estar atento para prevenir el sesgo de selección de la muestra. Además, el organizador del estudio puede tener restricciones más allá de su control que dificultan la obtención de una muestra aleatoria. Por ejemplo, puede haber una falta de participantes o una financiación insuficiente para el proyecto.

Para asegurarse de que la muestra que se está estudiando sea aleatoria, el investigador debe identificar los diferentes subgrupos de la población. Luego, deben analizar la muestra para ver si estos subgrupos están adecuadamente representados en el estudio.

En algunos casos, el investigador puede encontrar que ciertos subgrupos están sobrerrepresentados o subrepresentados en su estudio. En este punto, el investigador puede aplicar métodos de corrección de sesgos. Un método consiste en asignar ponderaciones a los subgrupos de información errónea para corregir estadísticamente el sesgo. Este promedio ponderado tiene en cuenta la relevancia proporcional de cada subgrupo y puede producir resultados que reflejen con mayor precisión la demografía real de la población de estudio.