Tipos de sesgo de muestreo

El sesgo de muestreo es un gran desafío que puede alterar los resultados de su estudio y afectar a la validez de cualquier proceso de investigación. Ocurre cuando no se tiene una presentación justa o equilibrada de las muestras de datos requeridas mientras se lleva a cabo una investigación sistemática.

Entender el sesgo de muestreo es importante para todo investigador, ya que le ayudaría a evitar esta trampa común. En este artículo, hablaremos de los diferentes tipos de sesgo de muestreo, explicaremos cómo puede evitarlos y le mostraremos cómo recoger muestras de encuestas no sesgadas con Formplus.

¿Qué es el sesgo de muestreo?

El sesgo de muestreo ocurre cuando la muestra de datos en una investigación sistemática no representa con exactitud lo que se puede obtener en el entorno de la investigación. Cuando se recogen datos de forma que algunos miembros de la población prevista tienen una probabilidad de muestreo menor o mayor que otros, el resultado es el sesgo de muestreo.

El sesgo de muestreo es un escollo común porque, muchas veces, ocurre de forma no intencionada; es decir, sin el conocimiento del investigador. Muchas veces, su diseño y metodología de investigación pueden imponer el sesgo de muestreo en su proceso de recopilación de datos, y alterar los resultados de la investigación.

• Autoselección

Como su nombre indica, el sesgo de autoselección se produce cuando individuos con características específicas se seleccionan a sí mismos en la muestra de la investigación. Cuando se produce la autoselección, se introducen condiciones anormales o indeseables en la muestra que pueden afectar a la validez de todo el proceso.

A veces, debido a la naturaleza del estudio, los individuos con determinadas características o experiencias pueden tener más ganas de participar en él, y esto también da lugar a la autoselección. El sesgo de autoselección es común en la sociología, la criminología, la psicología, la economía y otros estudios en campos similares.

Por ejemplo, cuando se realiza una encuesta de evaluación de un producto, los individuos que tienen una experiencia positiva con el producto pueden autoseleccionarse en la muestra del estudio. Esto sesgará los datos e impedirá una presentación real de las experiencias de los consumidores y clientes.

• Subcobertura

La subcobertura es un tipo común de sesgo de muestreo y ocurre cuando algunas de las variables de la población están mal representadas o no están representadas en la muestra del estudio. Una de las causas comunes de la subcobertura es el muestreo de conveniencia; es decir, cuando sólo se recogen muestras de datos de fuentes que son fácilmente accesibles.

Para obtener los mejores resultados de su estudio, debe tener una presentación justa de las muestras de datos de la población de la investigación. Esto significa que debe estar dispuesto a hacer un esfuerzo adicional y obtener los datos que necesita para obtener resultados válidos de la investigación.

Cuando sólo depende de las muestras de datos que puede encontrar fácilmente, hay una alta probabilidad de que se pierda alguna información importante que puede alterar significativamente sus hallazgos. La encuesta de Literary Digest de 1936 es quizá el ejemplo más famoso de falta de cobertura.

• Sesgo de falta de respuesta

La falta de respuesta es la incapacidad de una parte de la población de su estudio para participar en el mismo debido a un factor que les hace diferir mucho del resto de la población. También puede denominarse sesgo de participación.

Hay diferentes razones para el sesgo de no respuesta en una investigación sistemática. Por ejemplo, si su investigación tiene malas preguntas de encuesta o si su encuesta está mal construida, puede ser un gran rechazo para alguna parte(s) de su población de estudio.

También, si solicita información sensible en su encuesta, puede registrar altos casos de sesgo de no respuesta. Muchos encuestados pueden no estar dispuestos a proporcionar la información que consideran personal, como la información sobre la vida familiar, las preferencias sexuales o las finanzas.

Por ejemplo, un estudio sobre técnicas de ballet registrará la falta de respuesta de individuos que no tienen ningún conocimiento o interés en el ballet e incluso en el baile. Para evitar el sesgo de muestreo por falta de respuesta, asegúrese de que su encuesta esté bien diseñada, que incluya las preguntas correctas y que se dirija al público adecuado.

• Supervivencia

El sesgo de supervivencia se produce cuando se ignoran las variables de la investigación que no lograron superar un proceso de selección natural o no natural mientras se presta atención a las variables que sí lo hicieron. A menudo se considera un error lógico que ignora a ciertos miembros de la población de estudio debido a la falta de visibilidad.

Por ejemplo, cuando se lleva a cabo un estudio sobre el rendimiento de las empresas en un sector concreto, se pueden ignorar las organizaciones fallidas que ya no existen. Al hacer esto, sus conclusiones pueden tener una perspectiva muy positiva que no es la verdadera representación de lo que se puede obtener en la industria.

Muchos estudios tienden a ignorar las historias de fracasos olvidados dentro del contexto de la investigación. Curiosamente, el sesgo de supervivencia va más allá de la investigación y los estudios. Como seres humanos interactuamos en la vida cotidiana, tendemos a centrarnos en los supervivientes, a ignorar los fracasos y a asumir que nuestro éxito cuenta toda la historia.

• Usuario sano

Este tipo de sesgo de muestreo es común en medicina y en estudios epidemiológicos. El sesgo de muestreo del usuario sano simplemente significa que el tipo de personas que se ofrecen como voluntarias para la investigación médica y los ensayos clínicos suelen estar muy lejos de lo que se puede obtener en la población general.

Muchas veces, estas personas son más sanas y activas que los demás individuos de la población de estudio. El resultado es que se acaba estudiando a personas que están lo suficientemente sanas para realizar una actividad, en lugar de personas que realizarían la actividad si estuvieran lo suficientemente sanas.

Cuando se produce el sesgo del usuario sano, las conclusiones de ese estudio o investigación no pueden aplicarse al resto de la población. Una forma de combatir el efecto del usuario sano es animar a diferentes individuos de la población de la investigación a participar en su estudio.

• Sesgo de preselección o de publicidad

El sesgo de preselección o de publicidad ocurre cuando el proceso de selección desplegado en un estudio da como resultado una muestra que es una mala representación de la población. En ocasiones, los criterios de selección de un estudio pueden disuadir a algunos grupos de participar en la investigación.

Aunque puede haber buenas razones para decidir preseleccionar a los participantes en un estudio, esto puede distorsionar en gran medida el proceso de investigación y, en última instancia, sus resultados. Esto se debe a que puede terminar seleccionando participantes que comparten características similares que afectarán a los resultados.

Sesgo de muestreo en la investigación

En la investigación, un método de muestreo está sesgado si favorece algunos resultados de la investigación sobre otros. Como hemos mencionado anteriormente, el sesgo de muestreo en la investigación es en gran medida involuntario y puede ocurrir incluso cuando se seleccionan muestras al azar. Esto no significa que no pueda evitarse.

Para reducir el sesgo de muestreo en la investigación, debe limitar su juicio e intentar evitar el muestreo de conveniencia en la medida de lo posible. Además, identifique las variables de su investigación y defina su público objetivo con la mayor precisión posible.

Ejemplo de sesgo de muestreo en la investigación

Para averiguar la apatía de los votantes en una región concreta, una organización decide investigar para averiguar por qué la gente no vota. Para reunir los datos necesarios, el investigador decide administrar una encuesta en uno de los centros comerciales más caros de la región.

Este método de muestreo ya excluye a diferentes conjuntos de personas de la región que pueden votar. Por ejemplo, excluye a las personas que no pueden permitirse comprar en el centro comercial, además de las personas que ni siquiera estarían en el centro comercial cuando se realice la encuesta.

Los datos que resultan del muestreo de conveniencia, como vemos aquí, son una representación inexacta de los pensamientos y experiencias de la población más amplia con apatía electoral. Por lo tanto, los resultados de esta investigación serán muy defectuosos y no podrán ser calificados como válidos.

Sesgo de muestreo en psicología

La investigación y los ensayos clínicos en psicología pueden verse afectados por diferentes tipos de sesgo de muestreo; especialmente el sesgo del usuario de la salud y el sesgo de autoselección. Cuando esto ocurre, la validez interna del proceso se ve gravemente afectada y puede dar lugar a múltiples errores.

Para reducir el sesgo de muestreo en psicología, trabaje en la recopilación de datos de una población de investigación bien diversa. Puede crear un marco de muestreo; es decir, una lista de individuos de los que se recogerán los datos de la investigación y, a continuación, hacer coincidir el marco de muestreo con la población objetivo de la forma más precisa posible.

Ejemplo de sesgo de muestreo en psicología

Considere un estudio que tiene como objetivo comprender la salud mental de los individuos de un grupo determinado. Para reunir los datos necesarios, el investigador pide a los individuos que se ofrezcan como voluntarios para el estudio.

Esta acción puede llevar a un sesgo del usuario de la salud cuando las personas que se ofrecen como voluntarias son individuos con buena o gran salud mental. Por lo tanto, el resultado de esta investigación puede no ser una representación exacta de lo que se puede obtener en la comunidad.

Sesgo de muestreo en las encuestas

El diseño de su encuesta puede causar un sesgo de muestreo tanto como el tipo de preguntas que enumera en su encuesta. A veces, su encuesta puede ser elaborada de una manera que puede favorecer o desfavorecer la recolección de datos de ciertas clases de personas o individuos en ciertas condiciones.

Algo tan básico como el tipo de lenguaje utilizado en su encuesta puede excluir automáticamente a un gran número de personas de su población de investigación. Por ejemplo, si quiere que personas analfabetas o semianalfabetas completen su encuesta, debe hacerla fácil de entender.

Ejemplo de sesgo de muestreo en las encuestas

El sesgo de muestreo se cuela en las encuestas de diferentes maneras. Por ejemplo, una encuesta para medir el consumo de drogas duras entre adolescentes y adultos jóvenes estará sesgada si excluye a los adolescentes y adultos jóvenes que son pobres o no tienen educación.

Cómo evitar el sesgo de muestreo

El primer truco para evitar el sesgo de muestreo en su estudio es ser intencional en todo el proceso, desde la elección de los métodos de investigación hasta la identificación de su público objetivo y todo lo demás. Muchas veces, el sesgo de muestreo se cuela cuando no estás prestando suficiente atención o cuando ignoras los detalles más minúsculos de tu investigación.

Aquí tienes otras cosas que puedes hacer:

• Evitar el muestreo de conveniencia

Estar preparado para poner en marcha su estudio y obtener los datos adecuadamente. Puede evitar el muestreo de conveniencia trazando claramente los diferentes grupos de la población de su estudio y asegurándose de reunir suficientes datos de cada grupo.

• Seguimiento de las personas que no responden

Averiguar por qué las personas no han respondido a su encuesta o cuestionario puede proporcionar información sobre lo que puede estar haciendo mal. ¿Está haciendo las preguntas equivocadas? ¿Pedir la información equivocada? ¿O se dirige al público equivocado?

• Haga que su encuesta sea sencilla y accesible

Asegúrese de que su encuesta sea fácil de entender, concisa y directa al grano. Las encuestas complejas con demasiadas preguntas pueden desanimar a los encuestados y provocar altas tasas de abandono de la encuesta.

• Defina claramente su público objetivo

Defina una población objetivo y un marco de muestreo. Haga coincidir el marco de muestreo con la población objetivo en la medida de lo posible para reducir el riesgo de sesgo de muestreo.

• Sobremuestreo

Este es un método que se utiliza para corregir el sesgo de muestreo por falta de cobertura. En este caso, usted recopilaría deliberadamente más datos de grupos que están mal representados en la población de su investigación.

Después de recopilar todos los datos, las respuestas de los grupos sobremuestreados se ponderan a su proporción original de la población de estudio para eliminar cualquier forma de sesgo de muestreo.

Cómo recopilar muestras imparciales en las encuestas

Con Formplus, puede crear encuestas hermosas y eficaces para recopilar muestras de datos imparciales. Formplus tiene numerosas características y opciones de respuesta de campo que le ayudan a recoger y procesar muestras de datos imparciales de su población de estudio. Cree su encuesta Formplus en estos sencillos pasos:

1. Ingrese en su cuenta de Formplus. Acceda al panel de control y haga clic en el botón «crear nuevo formulario».

• Arrastra y suelta los campos preferidos en tu formulario desde las opciones de campo disponibles en el constructor. Puedes añadir campos de valoración, campos de tiempo de datos o incluso campos de carga de archivos si quieres recibirlos directamente en tu almacenamiento en la nube preferido.
• Haga clic en el pequeño icono en forma de lápiz al lado de cada campo para acceder a la pestaña de opciones de edición de campos. Esta aparecerá en la esquina derecha del constructor de formularios.
• Rellena la pregunta de tu encuesta y las opciones, si las hay. También puede hacer que el campo del formulario sea obligatorio aquí. Después de hacer esto, guarde los cambios.
• A continuación, guarda tu formulario para acceder a la sección de personalización del constructor. Aquí, puede ajustar la apariencia de su formulario añadiendo el logotipo de su organización a la encuesta, cambiando el diseño del formulario o eligiendo una nueva fuente para su encuesta.
• Copia el enlace del formulario y compártelo con los encuestados. Puede utilizar cualquiera de nuestras múltiples opciones para compartir el formulario para administrar su encuesta y reunir respuestas imparciales.

El sesgo de muestreo es una amenaza para la validez externa en la investigación porque generaliza sus hallazgos a un grupo más amplio de personas; lo que no debería ser el caso. Esto frustra el propósito de su investigación sistemática porque sus hallazgos serán presentaciones inexactas de lo que se puede obtener en el contexto de la investigación.

Es por ello que debe evitar el sesgo de muestreo o limitar su aparición al mínimo. En este artículo, le hemos mostrado diferentes maneras de asegurarse de que el sesgo de muestreo no arruine su encuesta. Puedes utilizar Formplus para crear encuestas para un muestreo no sesgado.