Considere la posibilidad de realizar un estudio sobre la experiencia de conducir un coche con sólo motoristas como sujetos; los resultados serán seguramente inútiles para la investigación prevista. El sesgo de muestreo es una forma de inexactitud que surge cuando un estudio de investigación se realiza con una mala selección de participantes. Puede evitarse seleccionando constantemente a los individuos de forma aleatoria y en circunstancias variadas.
¿Qué es el sesgo de muestreo?
El sesgo de muestreo o una muestra de investigación sesgada se produce cuando los miembros de la población prevista se eligen de forma inadecuada, ya sea porque tienen una probabilidad menor o mayor de ser seleccionados.
El ejemplo más conocido y fácil de comprender del sesgo de muestreo es el de los votantes de las elecciones presidenciales. Si se encuestan 1.000 votantes de clase media y de cuello azul, la muestra estará significativamente sesgada, ya que no estará lo suficientemente diversificada como para ofrecer una imagen completa. Omite una serie de datos demográficos que son necesarios para llegar a una conclusión adecuada.
Tipos y causas de los sesgos de muestreo
El diseño del estudio o el proceso de recogida de datos, que pueden favorecer o desfavorecer la recogida de datos de determinadas clases o individuos o en determinadas condiciones, son causas comunes del sesgo de muestreo. Cuando los investigadores utilizan procedimientos de selección basados en el juicio o la conveniencia, y el criterio utilizado para elegir las muestras está relacionado de alguna manera con las variables de interés, el sesgo de muestreo es especialmente evidente.
Los investigadores deben ser conscientes de las siguientes razones comunes de sesgo de la muestra:
Falta de cobertura en el sesgo de muestreo
Una de las fuentes más comunes de sesgo de muestreo es la infracobertura, que se produce cuando los investigadores no representan adecuadamente la muestra. La causa principal de la infracobertura es una representación insuficiente de la población o el uso de un muestreo de conveniencia para recoger respuestas exclusivamente de encuestados fácilmente disponibles. Las encuestas nacionales en línea corren el riesgo de sufrir una subcobertura, ya que no se incluye a las personas de edad avanzada ni a las que tienen poco o ningún acceso a Internet.
Una muestra representativa de la población ayuda a obtener resultados precisos de las encuestas. Sin embargo, esto requiere un esfuerzo adicional para garantizar que no se pasen por alto distintos grupos demográficos.
Ejemplo de sesgo de infracobertura
Los investigadores realizan un estudio de muestreo de conveniencia en un centro comercial para saber cómo influyen las nuevas leyes de tráfico en una ciudad. Es probable que la encuesta no represente a los siguientes grupos
- Los que no les gusta ir a los centros comerciales.
- Los que no tienen acceso a un medio de transporte para ir al centro comercial.
- Los que prefieren ir a otro centro comercial.
Sesgo de respuesta voluntaria
El sesgo de autoselección es un tipo de sesgo de respuesta voluntaria en el que las personas con características específicas tienen más probabilidades que otras de participar en la investigación. Cuando tienen control sobre la participación en el estudio, esto ocurre. En esta situación, la mayoría de las respuestas tienen prejuicios hacia un tema porque se identifican con él. La autoselección desbarata la lógica del estudio y tiene implicaciones imprevistas. La inclinación de las personas a evitar el tema, a pesar de que sus opiniones son importantes, provoca un sesgo en las respuestas voluntarias. Como consecuencia, los resultados de la encuesta sólo contienen personas que tienen opiniones firmes sobre el tema, dejando fuera al resto de la población, lo que da lugar a una muestra sobrerrepresentada.
Ejemplo de sesgo de autoselección/voluntario
Sólo las personas que están interesadas en el tema llaman al número y participan en la encuesta, lo que constituye el mejor ejemplo de sesgo voluntario.
Sesgo de supervivencia
El sesgo de supervivencia es un tipo de sesgo de muestreo en el que el investigador sólo examina las muestras que satisfacen los criterios e ignora las que no lo hacen. El problema del sesgo de supervivencia es que los resultados son indebidamente positivos y, por tanto, no proporcionan una imagen completa al investigador. Ignora las perspectivas de los factores que no se ajustan a los criterios, lo que conduce a resultados unilaterales. Se produce un error lógico como consecuencia de la falta de visibilidad, y los resultados finales están sesgados.
Ejemplo de sesgo de supervivencia
Un estudio sobre el éxito de una empresa en un sector específico puede excluir a las empresas que han fracasado y ya no existen. Los resultados pueden parecer positivos debido al sesgo de supervivencia, pero es posible que no representen plenamente a todo el sector.
Sesgo de falta de respuesta
Los encuestados que se niegan a participar en los estudios y optan por no participar en ellos producen un sesgo de no respuesta. Cuando una parte del grupo objetivo no puede o no quiere participar en una encuesta, se habla de falta de respuesta. El sesgo de participación puede ser causado por una variedad de factores, y puede conducir a un sesgo significativo en la investigación. Muchos encuestados deciden abandonar la encuesta debido a la longitud o la estructura de las preguntas.
Ejemplo de sesgo de no respuesta
Pedir a la muestra información sensible es una de las causas más comunes del sesgo de falta de respuesta. Muchas personas pueden dudar en responder a preguntas sobre su familia, sus finanzas, sus preferencias sexuales, su consumo de drogas y otros detalles personales, lo que puede provocar un sesgo de respuesta.
Sesgo de recuerdo
El sesgo de recuerdo se produce cuando las personas son incapaces de recordar la información correctamente. No hay mucho que se pueda hacer para evitar el sesgo de recuerdo; es simplemente otro problema de recopilación de datos. El sesgo de recuerdo es especialmente común en las encuestas, ya que la memoria humana es defectuosa y las personas tienen una memoria selectiva por naturaleza. Es indiferente que una persona sea buena o mala recordando cosas. El mejor método para evitar el sesgo de recuerdo es entrevistar a los encuestados cuando sus recuerdos del acontecimiento están todavía frescos.
Sesgo del observador
Cuando los investigadores afectan, intencionadamente o no, a las expectativas de la investigación, introducen el sesgo del observador. Sucede cuando se elige un conjunto específico de estadísticas o cuando se influye en los participantes de la entrevista. Un buen diseño de la encuesta, sobre el que el investigador tiene un control total, puede disminuir este sesgo.
Cómo evitar el sesgo de muestreo
Aunque no es realista esperar poder evitar por completo el sesgo de muestreo, es posible limitarlo hasta cierto punto. A continuación se ofrecen algunas indicaciones sobre cómo evitar el sesgo de muestreo.
- Definir el tamaño de la muestra y la población.
- Asegúrese de que la población objetivo y el marco de muestreo son los mismos. Mantener la duración de la encuesta al mínimo.
- Hacer que las encuestas sean sencillas de completar.
- Realizar seguimientos.
- El muestreo de conveniencia no es la mejor opción.
- Establecer los objetivos de la encuesta.
- Permitir que todas las respuestas participen en igualdad de condiciones.
Corrección y reducción del sesgo de muestreo
Los dos pasos más cruciales en el diseño de un estudio o experimento para eliminar el sesgo de muestreo son:
- evitar el juicio o el muestreo de conveniencia
- asegurarse de que la población objetivo está bien definida y de que el marco de la muestra se ajusta a ella en la medida de lo posible.
Cuando los recursos limitados o la eficiencia restringen el muestreo de toda la población, hay que tener cuidado para garantizar que las estadísticas que se van a evaluar no difieren entre las poblaciones excluidas y la población completa. En las ciencias sociales, las encuestas representativas de la población se basan con frecuencia en diseños muestrales más complicados que el simple muestreo aleatorio. Por ejemplo, una encuesta de hogares típica selecciona una muestra de hogares en dos etapas: en la primera se eligen pueblos o partes de ciudades (clusters) y en la segunda se seleccionan los hogares. Cuando se utilizan diseños de muestreo tan complicados, es fundamental verificar que la información del marco de muestreo se emplea correctamente, y que la probabilidad y la selección aleatoria se aplican y documentan en cada etapa del proceso de muestreo.
Las soluciones al sesgo de falta de respuesta se comprenden mucho mejor y pueden separarse en soluciones ex-ante y ex-post. En una variedad de enfoques, las soluciones ex-ante tratan de evitar y reducir la falta de respuesta (por ejemplo, probando la formación o haciendo varios intentos de entrevistar al encuestado). Las soluciones ex-post tratan de reunir más información sobre los que no responden, que luego se utiliza para generar una probabilidad de respuesta para distintos subgrupos de población y reponderar los datos de respuesta para la inversa de esa probabilidad, o alguna otra estratificación y calibración.
Por qué es importante el muestreo aleatorio estratificado
Utilizar el muestreo aleatorio estratificado para eliminar el sesgo en su investigación es una buena manera de hacerlo. Permite a los investigadores realizar un examen exhaustivo de la población y generar una muestra representativa.
Por ejemplo, si la población es de 5.000 habitantes y se necesitan 100 participantes para realizar el estudio, deben reclutarse 50 hombres y 50 mujeres para representar adecuadamente la división demográfica. El muestreo estratificado ayuda a los investigadores a prevenir el sesgo desde el principio al mejorar el conocimiento de la mezcla de muestreo.
