En el mundo de la investigación de mercado y las encuestas, el sesgo de muestreo es un error relacionado con la forma en que se seleccionan los encuestados. Ocurre cuando una muestra de encuesta no es completamente aleatoria. En otras palabras, si ciertos tipos de encuestadores son más o menos probables que sean elegidos como una muestra para su investigación, es probable que se trata de un sesgo de selección de muestras.
Digamos que estás investigando sobre los viajeros. Y ha decidido realizar su encuesta en persona en las calles. Al examinar solo a las personas que conoces caminando en las calles, no es probable que obtenga una muestra representativa de todos los viajeros, ya que las personas que conducen o conducen bicicletas pueden ser excluidas de su muestra.
Dicho esto, debe asegurarse de que su encuesta se distribuya de tal manera que todos los tipos de encuestados tengan la oportunidad de responder a ella. Aunque las redes sociales pueden parecer el camino a seguir, ¿todos sus clientes tienen perfiles en las redes sociales? Incluso si lo hacen, ¿les ha gustado o seguido su página?
A menudo, deberá utilizar varios canales de distribución diferentes y métodos de recolección para garantizar la asignación adecuada de diferentes tipos de encuestados. Para asegurarnos de evitar o al menos minimizar el sesgo de muestreo en sus encuestas, hemos preparado una guía detallada del vendedor para tipos de muestreo (calculadora de tamaño de muestra incluida).
¿Qué son los sesgos en una investigación?
Por definición, una investigación en el lugar de trabajo debería ser una búsqueda imparcial de los hechos de lo que sucedió. En realidad, las personas que realizan investigaciones son susceptibles de sesgo consciente e inconsciente. Una mejor conciencia de cómo su sesgo implícito podría afectar una investigación en el lugar de trabajo es crucial para promover su objetivo de descubrir los hechos.
Cuando se le pregunta, la mayoría de las personas negarán firmemente que están parciales sobre cualquier cosa. Los investigadores tienden a enorgullecerse particular de su enfoque imparcial para las investigaciones. Sin embargo, la verdad es que todos tenemos prejuicios, y pueden interferir sutilmente con el resultado de una investigación en el lugar de trabajo. Reconocer el hecho de que puede tener prejuicios implícitos de los que desconoce es el primer paso para garantizar que no afecten los resultados de su investigación.
Un tipo de sesgo implícito se conoce como «sesgo de afinidad». Ya sea que seamos conscientes de ellos o no, todos tenemos sesgos de afinidad. El sesgo de afinidad se refiere a la tendencia a llevarse bien o relacionarse con personas que son como usted. En otras palabras, cuanto más tenga en común con alguien, más probable es que pueda relacionarse con ellos. Ya sea que comparta la misma fe religiosa, el mismo antecedentes socioeconómicos, o asistió a la misma universidad, cuando tiene puntos de referencia comunes, con frecuencia crea un sesgo implícito. Eso, a su vez, puede afectar una investigación en el lugar de trabajo de varias maneras. El sesgo de afinidad puede afectar directamente cómo interactúa con un demandante o con un testigo. Cuanto más se conecte con un entrevistado, más cómodo estará. En consecuencia, puede estar más inclinado a verlos como honestos y considerar que sus declaraciones son creíbles. También puede pasar más tiempo hablando con ellos porque hacerlo es natural y fácil. Por el contrario, puede apresurarse a través de una entrevista con alguien con quien tiene poco en común y puede verlos inconscientemente como menos creíbles.
¿Cómo saber el tipo de sesgo?
Está tratando de tomar una buena decisión y decide echar un vistazo a sus datos para ayudarlo a hacer su llamada. Tienes todo lo que necesitas para sentirte seguro y avanzar y sentirte invencible; después de todo, tus datos te respalden. Pero entonces, las cosas no salen como esperas. De repente te estás luchando, y tratando de descubrir qué salió mal.
Si eso suena familiar, podría estar lidiando con sesgos cognitivos que influyen y distorsionan cómo percibes el mundo que te rodea. Estos sesgos son universales, finalmente una parte de cómo todos procesan la información, pero adquieren complejidad adicional al trabajar y aprender de los datos.
Es cierto que trabajar con datos lo ayuda a tomar mejores decisiones, ancladas en la realidad en lugar de la opinión. Pero el hecho de que esté trabajando con datos, no significa que sus prejuicios no puedan distorsionar cómo está viendo el mundo.
Los sesgos cognitivos son errores sistemáticos en el pensamiento, generalmente heredados por experiencias culturales y personales, que conducen a distorsiones de las percepciones al tomar decisiones. Y aunque los datos pueden parecer objetivos, los datos son recopilados y analizados por humanos y, por lo tanto, pueden ser sesgados.
Y estos efectos solo crecen cuando las personas están acostumbradas a capacitar a los modelos de aprendizaje automático. Los modelos heredan el sesgo de las personas que los construyen y producen resultados inesperados y dañinos como estos:
El primer paso para superar el sesgo en su toma de decisiones es familiarizarse con los tipos más comunes de sesgo de datos. Para comenzar, hemos recopilado los seis tipos más comunes de sesgo de datos, junto con algunas estrategias de mitigación recomendadas.
¿Cómo saber si el sesgo es positivo o negativo?
Solía trabajar en un laboratorio de biomecánica. Un estudio evaluó los efectos de la actividad física sobre la densidad ósea. Medimos varias características, incluidos los niveles de actividad de los sujetos, sus pesos y densidades óseas entre muchos otros. Las teorías sobre cómo nuestros cuerpos construyen hueso sugieren que debe haber una correlación positiva entre el nivel de actividad y la densidad ósea. En otras palabras, una mayor actividad produce una mayor densidad ósea.
Al principio del estudio, quería validar nuestros datos iniciales rápidamente utilizando un análisis de regresión simple para determinar si existe una relación entre la actividad y la densidad ósea. Si nuestros datos fueran válidos, debería haber una relación positiva. Para mi gran sorpresa, ¡no hubo ninguna relación!
¿Que estaba pasando? La teoría está bien establecida en el campo. ¿Quizás nuestros datos se equivocaron de alguna manera? En pocas palabras, gracias a una variable de confusión, el modelo exhibía un sesgo variable omitido.
Para realizar la evaluación rápida, incluí el nivel de actividad como la única variable independiente, pero resulta que hay otra variable que se correlaciona con la actividad y la densidad ósea, el peso del sujeto.
Después de incluir el peso en el modelo de regresión, junto con la actividad, los resultados indicaron que tanto la actividad como el peso son estadísticamente significativas y tienen correlaciones positivas con la densidad ósea. El siguiente diagrama muestra los signos de las correlaciones entre las variables.
De inmediato vemos que estas condiciones pueden producir un sesgo variable omitido porque los tres lados del triángulo tienen correlaciones distintas de cero. Vamos a descubrir cómo dejar el peso fuera del modelo enmascaró la relación entre la actividad y la densidad ósea.
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