sesgo de selección

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El sesgo de selección es un sesgo estadístico en el que hay un error al elegir a los individuos o grupos para participar en un estudio científico. A veces se conoce como el efecto de selección. El término» sesgo de selección » a menudo se refiere a la distorsión de un análisis estadístico, resultante del método de recolección de muestras. Si no se tiene en cuenta el sesgo de selección, algunas conclusiones pueden ser erróneas.,

tipos

hay muchos tipos de sesgo de selección posibles, incluyendo:

sesgo de muestreo

el sesgo de muestreo es un error sistemático debido a una muestra no aleatoria de una población, causando que algunos miembros de la población sean menos propensos a ser incluidos que otros, lo que resulta en una muestra sesgada, definida como una muestra estadística de una población (o factores no humanos) en la que todos los participantes no están igualmente equilibrados u representados objetivamente., Se clasifica principalmente como un subtipo de sesgo de selección, a veces específicamente denominado sesgo de selección de muestras, pero algunos lo clasifican como un tipo separado de sesgo.

una distinción, aunque no universalmente aceptada, del sesgo de muestreo es que socava la validez externa de una prueba (la capacidad de sus resultados para generalizarse al resto de la población), mientras que el sesgo de selección aborda principalmente la validez interna de las diferencias o similitudes encontradas en la muestra en cuestión., En este sentido, los errores que ocurren en el proceso de recolección de la muestra o cohorte causan sesgo de muestreo, mientras que los errores en cualquier proceso posterior causan sesgo de selección.

Los ejemplos de sesgo de muestreo incluyen la autoelección, la preselección de los participantes del ensayo, el descuento de los sujetos/pruebas del ensayo que no se completaron y el sesgo de migración al excluir a los sujetos que se han mudado recientemente al área de estudio o fuera de ella.

intervalo de tiempo

• terminación temprana de un ensayo en un momento en que sus resultados apoyan una conclusión deseada.,
• Un ensayo puede ser terminado temprano en un valor extremo (a menudo por razones éticas), pero el valor extremo es probable que sea alcanzado por la variable con la varianza más grande, incluso si todas las variables tienen una media similar.

exposición

• sesgo de susceptibilidad
  • sesgo de susceptibilidad clínica, cuando una enfermedad predispone a una segunda enfermedad, y el tratamiento para la primera enfermedad parece erróneamente predisponer a la segunda enfermedad., Por ejemplo, el síndrome posmenopáusico da una probabilidad más alta de desarrollar también cáncer endometrial, así que los estrógenos dados para el síndrome posmenopáusico pueden recibir una culpa más alta que real para causar cáncer endometrial.
  • sesgo Protopático, cuando un tratamiento para los primeros síntomas de una enfermedad u otro resultado parece causar el resultado. Es un sesgo potencial cuando hay un tiempo de retraso desde los primeros síntomas y el inicio del tratamiento antes del diagnóstico real. Puede ser mitigado por el retraso, es decir, la exclusión de las exposiciones que ocurrieron en un cierto período de tiempo antes del diagnóstico.,
  • sesgo de indicación, una posible mezcla entre causa y efecto cuando la exposición depende de la indicación, por ejemplo, se administra un tratamiento a personas con alto riesgo de contraer una enfermedad, lo que puede causar una preponderancia de personas tratadas entre las que adquieren la enfermedad. Esto puede causar una apariencia errónea de que el tratamiento es una causa de la enfermedad.

Data

• particionar datos con conocimiento del contenido de las particiones, y luego analizarlos con pruebas diseñadas para particiones elegidas a ciegas.,
• rechazo de datos» malos » por motivos arbitrarios, en lugar de según criterios previamente establecidos o generalmente acordados.
• rechazo de» valores atípicos «por motivos estadísticos que no tienen en cuenta información importante que podría derivarse de observaciones» salvajes».

estudios

• Selección de los estudios a incluir en un meta-análisis (Véase también meta-análisis combinatorio).,
• realizar experimentos repetidos e informar solo de los resultados más favorables, tal vez reetiquetado registros de laboratorio de otros experimentos como «pruebas de calibración», «errores de instrumentación» o «encuestas preliminares».
• presentar el resultado más significativo de una draga de datos como si se tratara de un único experimento (que es lógicamente el mismo que el elemento anterior, pero se ve como mucho menos deshonesto).

desgaste

el sesgo de desgaste es un tipo de sesgo de selección causado por desgaste (pérdida de participantes), descontando a los sujetos del ensayo/pruebas que no se completaron., Incluye abandono, falta de respuesta (menor tasa de respuesta), retirada y desviaciones del protocolo. Da resultados sesgados cuando es desigual con respecto a la exposición y/o el resultado. Por ejemplo, en una prueba de un programa de dieta, el investigador puede simplemente rechazar a todos los que abandonan el ensayo, pero la mayoría de los que abandonan son aquellos para quienes no estaba funcionando. La diferente pérdida de sujetos en el grupo de intervención y comparación puede cambiar las características de estos grupos y los resultados independientemente de la intervención estudiada.,

selección del observador

Los datos se filtran no solo por el diseño y la medición del estudio, sino por la condición previa necesaria de que haya alguien haciendo un estudio. En situaciones donde la existencia del observador o el estudio se correlaciona con los datos se producen efectos de selección de observación, y se requiere razonamiento antrópico.,

Un ejemplo es el registro de eventos de impacto en el pasado de la tierra: si los grandes impactos causan extinciones masivas e interrupciones ecológicas que impiden la evolución de los observadores inteligentes durante largos períodos, nadie observará ninguna evidencia de grandes impactos en el pasado reciente (ya que habrían impedido que los observadores inteligentes evolucionaran). Por lo tanto hay un sesgo potencial en el registro de impacto de la Tierra. Los riesgos existenciales astronómicos podrían subestimarse de manera similar debido al sesgo de selección, y se debe introducir una corrección antrópica.,

evitación

en el caso general, los sesgos de selección no se pueden superar con el análisis estadístico de los datos existentes solo, aunque la corrección de Heckman se puede utilizar en casos especiales. Se puede realizar una evaluación informal del grado de sesgo de selección examinando las correlaciones entre las variables exógenas (de fondo) y un indicador de tratamiento., Sin embargo, en los modelos de regresión, es la correlación entre los determinantes no observados del resultado y los determinantes no observados de la selección en la muestra lo que sesga las estimaciones, y esta correlación entre los determinantes no observados no puede ser evaluada directamente por los determinantes observados del tratamiento.,

cuestiones relacionadas

El sesgo de selección está estrechamente relacionado con:

• sesgo de publicación o sesgo de Reporte, la distorsión producida en la percepción de la comunidad o meta-análisis al no publicar resultados no interesantes (generalmente negativos), o resultados que van en contra de los prejuicios del experimentador, los intereses de un patrocinador o las expectativas de la comunidad.
• sesgo de confirmación, la distorsión producida por experimentos que están diseñados para buscar evidencia confirmatoria en lugar de tratar de refutar la hipótesis.,
• sesgo de exclusión, resultado de la aplicación de diferentes criterios a los casos y controles en cuanto a la elegibilidad de participación para un estudio / diferentes variables que sirven de base para la exclusión.,

Véase también

• paradoja de Berkson
• muestreo sesgado
• Teoría del Cisne Negro
• Selección de cerezas (falacia)
• sesgo de financiación
• lista de sesgos cognitivos
• sesgo de muestreo
• profecía autocumplida
• sesgo de participación
• sesgo de supervivencia

notes