Sesgo de autoselección: qué es, métodos y ejemplos

La mayoría de las veces, los investigadores tienen problemas para obtener resultados que no coincidan con lo que sucede en la población objetivo. Aunque hay muchas razones para esto, el sesgo de autoselección es uno de los más importantes.

Cuando decimos " sesgo de selección", queremos decir que un experimento salió mal y provocó que la población de interés estuviera mal representada o insuficientemente representada.

Este sesgo es un problema cuando se investigan programas o productos. La autoselección dificulta la investigación de mercado y la evaluación de programas.

En este blog, analizaremos la definición de sesgo de autoselección y qué métodos debemos seguir para reducir el sesgo, y también daremos algunos ejemplos de este sesgo.

¿Qué es el sesgo de autoselección?

El sesgo de autoselección ocurre cuando las personas eligen unirse a un grupo por su cuenta. Provoca una muestra sesgada cuando se utiliza un muestreo no probabilístico. A menudo se usa para describir situaciones en las que los rasgos de las personas del grupo, que los llevaron a elegir estar allí, hacen que sucedan cosas extrañas o malas en el grupo.

Es similar al sesgo de no respuesta , que es cuando el grupo de personas que respondió la encuesta dio respuestas diferentes al grupo que no respondió.

Ahora discutiremos los métodos para reducir este sesgo. También daremos algunos ejemplos de ello. Para obtener más información, quédese con nosotros hasta el final.

Métodos para reducir el sesgo de autoselección

La forma más obvia de eliminar el sesgo de autoselección es no permitir que las personas se elijan a sí mismas para una encuesta. Para obtener una muestra, una técnica de muestreo probabilístico es ideal.

Método de muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico es un método para elegir una población para un estudio sistemático basado en la teoría de la probabilidad. Aquí, el investigador elige un pequeño grupo de personas de toda la población cuyas características quiere estimar.

El muestreo probabilístico se basa en el principio de aleatorización, lo que significa que todos los miembros de la población de investigación tienen las mismas posibilidades de estar en la población de muestra.

Por ejemplo, si el tamaño de la población es 500, cada persona de la población tiene una probabilidad de 1 en 500 de estar en la muestra de investigación.

La idea básica detrás de este método es que si puede elegir una muestra aleatoria representativa del todo, sus estimaciones serán precisas. Cuando la población de la muestra es lo suficientemente grande, puede usar técnicas estadísticas para concluir que toda la población se basa en la muestra.

Estos son algunos ejemplos de métodos de muestreo probabilístico:

• Muestra aleatoria simple: la Encuesta sobre la comunidad estadounidense recopila información sobre la vida en los Estados Unidos seleccionando personas al azar.

La Oficina del Censo de los Estados Unidos solicita información detallada a una muestra aleatoria de personas en el país. Luego usan esta información para concluir a toda la población.

• Muestreo sistemático: El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico en el que el investigador utiliza un punto de partida aleatorio e intervalos fijos para encontrar miembros de la población de investigación. Esto es lo que está sucediendo en este momento. Ejemplo de muestreo sistemático

Digamos que las personas que le interesan son 800. Puede elegir a la sexta persona al azar como punto de partida y elegir un intervalo de muestreo aleatorio de 10 personas. Significa que la población de investigación estará compuesta por cada décimo elemento en una fila.

• Muestreo estratificado: La idea de la estratificación es lo que hace que el muestreo estratificado funcione. Cuando la población de estudio se divide en subgrupos (llamados "estratos") según el género, la edad, el nivel de ingresos y otros factores similares, esto se denomina "estratificación". A cada capa se le asigna un peso en función de su tamaño. Luego, se selecciona una muestra dando a cada estrato un lugar aleatorio para comenzar.
• Muestreo por conglomerados: El muestreo por conglomerados es una forma de elegir muestras de investigación de una gran población basada en el azar. En este caso, el investigador divide a la población en grupos existentes, como barrios y ciudades. También se conoce como muestreo de etapas múltiples. También se conoce como muestreo de etapas múltiples.

Para agrupar una muestra de investigación, el investigador divide la muestra en subgrupos naturales con diferentes rasgos. Luego, eligen grupos al azar para usarlos como muestras y obtener la información necesaria.

Ejemplos de sesgo de autoselección

Los siguientes ejemplos muestran algunas situaciones en las que es probable que ocurra un sesgo de autoselección:

Ejemplo 1

Un maestro quiere saber si un nuevo curso sobre cómo rendir bien en los exámenes ayuda a los estudiantes a mejorar. Ella pone una hoja de inscripción fuera de su salón de clases y deja que los estudiantes decidan por sí mismos si quieren tomar la clase.

El sesgo de autoselección es probable porque los estudiantes que se toman más en serio la escuela tienen más probabilidades de inscribirse. Significa que la muestra de estudiantes que toman el curso probablemente no se parece a todo el grupo que podría tomarlo.

Ejemplo 2

Imagine que un gobierno local envía una encuesta preguntando a las personas si los letreros de las calles también deberían estar escritos en otros idiomas además del inglés para facilitar el desplazamiento de las personas que no hablan inglés.

El sesgo de autoselección es probable porque solo los residentes que pueden leer inglés responderán la encuesta. Significa que las opiniones de las personas que respondieron la encuesta probablemente no sean las mismas que las de todas las personas que viven en el pueblo.

Ejemplo 3

Si un biólogo quiere averiguar la altura promedio de una especie específica de venado, podría poner comida para venado en un prado abierto y tomar fotografías de los venados que vienen a comerla.

En este caso, es probable que ocurra un sesgo de autoselección porque solo los ciervos a los que les gusta ese tipo de comida para ciervos o que se sienten más cómodos al aire libre probablemente ingresen al prado y se incluyan en los datos de la muestra.

Por lo tanto, es poco probable que la altura promedio del venado en esta muestra sea la misma que la altura promedio de todos los venados.

Conclusión

Aprendimos sobre el sesgo de autoselección y los métodos para reducir este sesgo. Además, dimos algunos ejemplos de ello. El sesgo de autoselección es un gran problema en la investigación. Hace una muestra sesgada cuando se utiliza un muestreo no probabilístico. Discutimos el método de muestreo probabilístico, que puede ayudar a prevenir este sesgo en su negocio.

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