Sesgo de muestreo: ¿Qué es y por qué es importante?
El sesgo de muestreo se produce cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros. También se denomina sesgo de constatación en el ámbito médico.
El sesgo de muestreo limita la generalizabilidad de los hallazgos porque es una amenaza para la validez externa, concretamente para la validez de la población. En otras palabras, los hallazgos de las muestras sesgadas sólo pueden generalizarse a las poblaciones que comparten características con la muestra.
Causas del sesgo de muestreo
La elección del diseño de la investigación o del método de recogida de datos puede conducir al sesgo de muestreo. El sesgo de muestreo puede ocurrir tanto en el muestreo probabilístico como en el no probabilístico.
Sesgo de muestreo en las muestras probabilísticas
En el muestreo probabilístico, cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. Por ejemplo, puede utilizar un generador de números aleatorios para seleccionar una muestra aleatoria simple de su población.
Aunque este procedimiento reduce el riesgo de sesgo de muestreo, puede no eliminarlo. Si su marco de muestreo -la lista real de individuos de la que se extrae la muestra- no coincide con la población, esto puede dar lugar a una muestra sesgada.
Ejemplo de sesgo de muestreo en una muestra aleatoria simpleUsted quiere estudiar los niveles de procrastinación y ansiedad social en los estudiantes universitarios de su universidad utilizando una muestra aleatoria simple. Asigna un número a cada estudiante de la base de datos de participantes en la investigación, del 1 al 1.500, y utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar 120 números.
Aunque ha utilizado una muestra aleatoria, no todos los miembros de su población objetivo -los estudiantes de grado de su universidad- han tenido la oportunidad de ser seleccionados. Su muestra no incluye a nadie que no se haya inscrito para ser contactado para participar en la investigación. Esto puede sesgar su muestra hacia las personas que tienen menos ansiedad social y están más dispuestas a participar en la investigación.
Sesgo de muestreo en las muestras no probabilísticas
Una muestra no probabilística se selecciona basándose en criterios no aleatorios. Por ejemplo, en una muestra de conveniencia, los participantes se seleccionan en función de la accesibilidad y la disponibilidad.
El muestreo no probabilístico suele dar lugar a muestras sesgadas porque algunos miembros de la población tienen más probabilidades de ser incluidos que otros.
Ejemplo de sesgo de muestreo en una muestra de convenienciaQuieres estudiar la popularidad de los alimentos de origen vegetal entre los estudiantes universitarios de tu universidad. Por conveniencia, envía una encuesta a todos los matriculados en los cursos de Introducción a la Psicología de su universidad. Todos ellos la completan a cambio de créditos del curso.
Debido a que se trata de una muestra de conveniencia, no es representativa de su población objetivo. Las personas que toman este curso pueden ser más liberales y atraídas por los alimentos de origen vegetal que otras personas de su universidad.
Tipos de sesgo muestral
Tipo
Explicación
Ejemplo
Autoselección
Las personas con características específicas tienen más probabilidades de aceptar participar en un estudio que otras.
Las personas que buscan más la emoción tienen más probabilidades de participar en estudios de investigación sobre el dolor. Esto puede sesgar los datos.
Falta de respuesta
Las personas que se niegan a participar o abandonan un estudio difieren sistemáticamente de las que participan.
En un estudio sobre el estrés y la carga de trabajo, los empleados con una alta carga de trabajo tienen menos probabilidades de participar. La muestra resultante puede no variar mucho en cuanto a la carga de trabajo.
Subcobertura
Algunos miembros de una población están inadecuadamente representados en la muestra.
La administración de encuestas nacionales generales en línea puede pasar por alto a grupos con acceso limitado a Internet, como los ancianos y los hogares con menores ingresos.
Supervivencia
Las observaciones, personas y objetos que han tenido éxito tienen más probabilidades de estar representados en la muestra que los que no lo han tenido.
En las revistas científicas, existe un fuerte sesgo de publicación hacia los resultados positivos. Los resultados exitosos de la investigación se publican con mucha más frecuencia que los hallazgos nulos.
Selección previa o publicidad
La forma en que se preseleccionan los participantes o el lugar en el que se anuncia un estudio pueden sesgar una muestra.
Cuando se buscan voluntarios para probar una intervención novedosa sobre el sueño, se puede acabar con una muestra que esté más motivada para mejorar sus hábitos de sueño que el resto de la población. Como resultado, es probable que mejoren sus hábitos de sueño independientemente de los efectos de su intervención.
Usuario saludable
Los voluntarios de las intervenciones preventivas son más propensos a seguir comportamientos y actividades que mejoran la salud que otros miembros de la población.
Una muestra en una intervención preventiva tiene una mejor dieta, mayores niveles de actividad física, se abstiene de beber alcohol y evita fumar más que la mayoría de la población. Los hallazgos experimentales pueden ser el resultado de la interacción del tratamiento con estas características de la muestra, y no sólo del tratamiento en sí.
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Cómo evitar o corregir el sesgo de muestreo
Utilizar un diseño de investigación y unos procedimientos de muestreo cuidadosos puede ayudarle a evitar el sesgo de muestreo.
Defina una población objetivo y un marco de muestreo (la lista de individuos de la que se extraerá la muestra). Haga coincidir el marco de muestreo con la población objetivo en la medida de lo posible para reducir el riesgo de sesgo de muestreo.
Haga que las encuestas en línea sean lo más breves y accesibles posible.
Haga un seguimiento de las personas que no respondan.
Evitar el muestreo de conveniencia.
Sobremuestreo para evitar el sesgo
El sobremuestreo puede utilizarse para evitar el sesgo de muestreo en situaciones en las que los miembros de grupos definidos están infrarrepresentados (subcobertura). Se trata de un método que consiste en seleccionar a los encuestados de algunos grupos para que constituyan una parte mayor de una muestra que la que realmente tienen en la población.
Una vez recogidos todos los datos, las respuestas de los grupos sobremuestreados se ponderan con respecto a su parte real en la población para eliminar cualquier sesgo de muestreo.
Ejemplo de sobremuestreo para evitar el sesgo de muestreoUn investigador quiere estudiar las opiniones políticas de los diferentes grupos étnicos de Estados Unidos y centrarse en profundidad en los asiático-americanos, que sólo representan el 5,6% de la población estadounidense. El investigador quiere estudiar cada grupo étnico por separado, pero también reunir suficientes datos sobre los asiático-americanos para obtener conclusiones precisas.
Reúnen una muestra representativa a nivel nacional, con 1500 encuestados, que sobremuestan a los asiático-americanos. Se utiliza la marcación aleatoria para contactar con los hogares estadounidenses, y se toman muestras desproporcionadamente mayores en las regiones con más estadounidenses de origen asiático. De los 1.500 encuestados, 336 son asiático-americanos. Basándose en este tamaño de la muestra, el investigador puede confiar en sus conclusiones sobre los asiático-americanos.
Se aplica una ponderación para garantizar que las respuestas de los asiático-americanos representen el 5,6% del total. Esto permite realizar estimaciones precisas de la muestra en su conjunto.
Preguntas frecuentes sobre el sesgo de muestreo
¿Qué es el muestreo?
Una muestra es un subconjunto de individuos de una población mayor. El muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente va a recoger datos en su investigación. Por ejemplo, si está investigando las opiniones de los estudiantes de su universidad, podría encuestar a una muestra de 100 estudiantes.
En estadística, el muestreo le permite probar una hipótesis sobre las características de una población.
¿Qué es el sesgo de muestreo?
El sesgo de muestreo se produce cuando algunos miembros de una población tienen sistemáticamente más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros.
¿Por qué es importante el sesgo de muestreo?
El sesgo de muestreo es una amenaza para la validez externa: limita la generalización de los resultados a un grupo más amplio de personas.
¿Cuáles son algunos tipos de sesgo de muestreo?
Algunos tipos comunes de sesgo de muestreo son la autoselección, la falta de respuesta, la infracobertura, la supervivencia, la preselección o la publicidad y el sesgo del usuario sano.
¿Cómo se evita el sesgo de muestreo?
Utilizar un diseño de investigación y unos procedimientos de muestreo cuidadosos puede ayudarle a evitar el sesgo de muestreo. El sobremuestreo puede utilizarse para corregir el sesgo de infracobertura.
¿Por qué se utilizan las muestras en la investigación?
Las muestras se utilizan para hacer inferencias sobre las poblaciones. Las muestras son más fáciles de recoger datos porque son prácticas, rentables, convenientes y manejables.
