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Hoy vamos a explorar un tema que a menudo se pasa por alto, pero que es fundamental para entender cómo funcionan los análisis: el sesgo en los datos.
El dato del día.
Nuestro dato del día es este: según una investigación publicada en la revista ‘Nature’, hasta el 50% de los conjuntos de datos científicos pueden contener algún tipo de sesgo.
Análisis del dato.
Pero, ¿qué es exactamente el sesgo en los datos?
El sesgo en los datos se refiere a una tendencia sistemática en la recopilación, interpretación, análisis, o presentación de datos que pueden conducir a conclusiones erróneas. Esta tendencia puede ser producto de una variedad de factores, como, por ejemplo:
Sesgo de selección: Esto ocurre cuando los datos recolectados no representan adecuadamente la población que se está estudiando. Por ejemplo, si haces una encuesta sobre la salud general, pero solo seleccionas participantes de una clínica de salud, los resultados estarán sesgados y no reflejarán la salud de la población general.
Sesgo de medición: Esto ocurre cuando los datos se recogen de manera incorrecta, ya sea por error humano, instrumentos de medición defectuosos, o preguntas de la encuesta mal diseñadas.
Sesgo de confirmación: Esto ocurre cuando los investigadores interpretan o seleccionan datos de una manera que confirma sus expectativas o hipótesis previas.
Sesgo de supervivencia: Esto ocurre cuando los datos están sesgados debido a que solo se observan «supervivientes» o aquellos que han pasado algún tipo de selección. Por ejemplo, si analizas solo las empresas que han tenido éxito para determinar las claves del éxito, te perderás la información valiosa de las empresas que fracasaron.
Sesgo de publicación: Esto ocurre cuando los resultados de los estudios que muestran un efecto significativo o positivo son más propensos a ser publicados que los estudios que no lo hacen. Esto puede llevar a una sobreestimación de la eficacia de un tratamiento en la literatura publicada.
En el análisis de datos, es fundamental tener en cuenta estos y otros posibles sesgos para garantizar que las conclusiones a las que se llega sean lo más precisas y justas posible. La detección y mitigación del sesgo en los datos es un paso crucial en cualquier proceso de investigación o análisis de datos.
Veamos algunos ejemplos de sesgo de datos:
Sesgo de confirmación en las redes sociales: Las redes sociales a menudo muestran a los usuarios contenido que está en línea con sus creencias y actitudes existentes, lo que puede reforzar el sesgo de confirmación. Este es un ejemplo de cómo los datos sobre el comportamiento del usuario pueden estar sesgados por los algoritmos que determinan qué contenido ven los usuarios.
Sesgo en la recopilación de datos de salud: Los investigadores han encontrado que las personas mayores, las personas de color y las personas con bajos ingresos a menudo están infrarrepresentadas en los estudios de investigación médica. Esto puede sesgar los datos y hacer que los resultados de la investigación sean menos aplicables a estos grupos.
Sesgo de género en las reseñas de productos: Un estudio de 2019 publicado en la revista ‘Nature’ encontró que las mujeres son más propensas que los hombres a comprar productos con altas calificaciones, mientras que los hombres son más propensos a comprar productos con un gran número de reseñas. Esto puede sesgar los datos sobre las preferencias de compra basadas en el género.
Sesgo de género en la investigación farmacológica: Históricamente, muchos ensayos clínicos han excluido a las mujeres o han limitado su participación. Esto se debe en parte a la creencia de que los cambios hormonales durante el ciclo menstrual de las mujeres pueden afectar los resultados del estudio. Sin embargo, esta práctica ha llevado a un sesgo de género en la investigación farmacológica, con menos datos disponibles sobre cómo los medicamentos afectan a las mujeres en comparación con los hombres. Además, algunas investigaciones han mostrado que las mujeres pueden responder de manera diferente a los medicamentos que los hombres, lo que significa que este sesgo puede tener consecuencias reales para la salud de las mujeres.
Estos ejemplos ilustran por qué el sesgo en los datos es tan importante. Cuando los datos están sesgados, nuestras conclusiones basadas en esos datos también estarán sesgadas. Y en un mundo donde cada vez dependemos más de los datos para tomar decisiones, desde el diagnóstico médico hasta la contratación de empleados, el sesgo en los datos puede tener consecuencias muy reales y perjudiciales.
Por eso es tan importante ser conscientes del sesgo en los datos, y trabajar para mitigarlo tanto como sea posible.
