El sesgo muestral
Encontré esta diapositiva en Internet y me pareció una genial descripción de las consecuencias del sesgo muestral (recomiendo también visitar el website origen de la lámina: https://sketchplanations.com/). También es conocido como el sesgo de elección de la muestra. En ocasiones caemos en la trampa sin querer. Pero hemos de reconocer que este sesgo es uno de los favoritos de aquellos que quieren sólo respaldar su postura con un «estudio serio».
¿Qué es el sesgo muestral?
Aunque existen muchos tipos de sesgos muestrales, todos ellos se relacionan con una forma errónea de elección de la muestra a encuestar, de forma que ésta no represente al universo. Parece que es uno de los primeros puntos en los que todo investigador ha de poner especial cuidado. Pero incluso detrás de un muestreo aleatorio simple, se puede cometer un sesgo muestral. Y es algo que el analista ha de vigilar con cuidado.
Imaginemos por un momento que queremos conocer la opinión que tiene la ciudadanía sobre un servicio público que presta un Ayuntamiento. Y realizamos, lógicamente, una encuesta en la página web de ese servicio público. Sería lo más lógico, conocer la opinión del servicio entre aquellos que usan ese servicio, ¿no?. Y, sin embargo, se está cometiendo un sesgo muestral accidental. Se está estableciendo una preselección de la muestra al elegir la forma de encuestación (sólo aquellas personas que tienen internet). Y se encuesta sólo a aquellas personas que desean realizar la encuesta (las que responden voluntariamente). Aparte de que una forma de encuestación así puede ser fácilmente falseada o manipulada, por ejemplo, si un encuestado repite la encuesta.
El resultado, en todo caso, es que todas las conclusiones que salgan del estudio o investigación pueden estar mal, porque la muestra no representa la población de estudio.
¿Cómo evitar el sesgo muestral o de elección de muestra?
Si utilizamos solamente el análisis estadístico, vamos a tener muy complicado evitar el sesgo muestral. Puesto que los resultados sólo nos van a arrojar datos sesgados sin que podamos ver, en ellos, la presencia del sesgo. Sin embargo, se puede citar:
- Hay métodos relacionados con estudio de la regresión lineal que arrojan las variables entre sí que pueden ayudar a descubrir sesgos ya presentes en los resultados (pero no a corregirlos).
- El uso de muestreo aleatorio simple entre la población objeto de estudio también puede ayudar a corregir éste y otros sesgos.
- Evitar el cherry picking (¿no sabes lo que es?)
- Trabajar encuesta y diseño del estudio para conseguir la participación de aquellos reacios a responder a la encuesta, facilitando su acceso, favoreciéndolo o simplemente asegurando la confidencialidad y el anonimato. Una de las acciones posibles es evitar preguntar cualquier aspecto que pueda hacerles identificables.
- Diseñando la muestra de tal manera que todos los estratos y clusters de población se encuentren representados convenientemente.
- Eligiendo un método de encuestación que no facilite la respuesta de algunos grupos o estratos poblacionales frente a otros.
- Otros investigadores establecen que los estudios con grupo de control de doble ciego (aquellos en los que ni los participantes ni investigadores conocen quienes forman parte del grupo de control), que tan usados son en ciencia, pueden, según los casos, corregir el sesgo muestral.
Sin embargo, y según nuestra experiencia, creemos que sólo una aproximación honesta hacia el estudio, junto con un análisis en profundidad de los objetivos de información que se persiguen, puede evitar el sesgo muestral. Porque es un error que se comete en el proceso de diseño del estudio de mercados o de la investigación sociológica. Y que, a veces, es inducido por el propio cliente o el investigador para corroborar prejuicios u opiniones previas.
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En Eureka! Marketing estamos constantemente vigilando nuestra labor y auditándola para evitar cometer este tipo de errores cuando realizamos nuestras investigaciones sociológicas o nuestros servicios de estudios de mercado. Contacta con nosotros sin compromiso y pídenos presupuesto. Estaremos encantados de colaborar contigo.