La mayoría de los estudios científicos están diseñados para identificar el efecto de algo, como el efecto de una afección en el desarrollo de un problema (enfermedad, lesión) o el efecto de una intervención (tratamiento, programa) en la superación de un problema. Los científicos generalmente determinan el efecto tomando dos grupos similares – la única diferencia es la exposición de los grupos a esa condición o intervención—y midiendo la diferencia en los resultados experimentados por ellos.
Pero ¿qué sucede cuando los dos grupos seleccionados no eran similares para empezar?, ¿Qué pasaría si las características clave que distinguen a los dos podrían haber desempeñado un papel en la producción de los diferentes resultados? Ese es un ejemplo de lo que se llama sesgo de selección.
el sesgo es un tipo de error que sesga sistemáticamente los resultados en una dirección determinada. El sesgo de selección es un tipo de error que ocurre cuando el investigador decide quién va a ser estudiado. Por lo general, se asocia con investigaciones en las que la selección de participantes no es aleatoria (es decir, con estudios observacionales como estudios de cohortes, casos y controles y estudios transversales).,
por ejemplo, supongamos que desea estudiar los efectos de las noches de trabajo en la incidencia de un determinado problema de salud. Usted recopila información médica sobre un grupo de 9 a 5 trabajadores y un grupo de trabajadores que realizan el mismo tipo de trabajo, pero por la noche. A continuación, se miden las tasas a las que los miembros de ambos grupos informaron el problema de salud. Podría concluir que el trabajo nocturno está asociado con un aumento en ese problema.
el problema es que los dos grupos que estudiaste pueden haber sido muy diferentes para empezar. Las personas que trabajaban de noche pueden haber sido menos calificadas, con menos opciones de empleo., Su estatus socioeconómico más bajo también estaría relacionado con más riesgos para la salud, debido a dietas menos saludables, menos tiempo y dinero para actividades de ocio, etc. Así que su hallazgo puede no estar relacionado con el trabajo nocturno en absoluto, sino un reflejo de la influencia del nivel socioeconómico.
el sesgo de selección también ocurre cuando las personas se ofrecen voluntarias para un estudio. Aquellos que eligen unirse (es decir, que se auto-seleccionan en el estudio) pueden compartir una característica que los hace diferentes de los no participantes desde el principio. Digamos que desea evaluar un programa para mejorar los hábitos alimenticios de los trabajadores por turnos., Usted pone volantes donde muchos trabajan turnos de noche y los invita a participar. Sin embargo, los que se inscriben pueden ser muy diferentes de los que no lo hacen, pueden ser más conscientes de la salud para empezar, por lo que están interesados en un programa para mejorar los hábitos alimenticios.
si este fuera el caso, no sería justo concluir que el programa fue efectivo porque la salud de los que participaron en el programa fue mejor que la salud de los que no lo hicieron. Debido a la auto-selección, otros factores pueden haber afectado la salud de los participantes de su estudio más que el programa.,
minimizar el sesgo de selección
Los buenos investigadores buscarán formas de superar el sesgo de selección en sus estudios observacionales. Tratarán de hacer que su estudio sea representativo incluyendo a tantas personas como sea posible. Coincidirán con las personas en sus grupos de estudio y control lo más cerca posible. Se «ajustarán» a los factores que pueden afectar los resultados. Hablarán sobre el sesgo de selección en sus informes y reconocerán el grado en que sus resultados pueden aplicarse solo a ciertos grupos o en ciertas circunstancias.,
otra forma en que los investigadores intentan minimizar el sesgo de selección es mediante la realización de estudios experimentales, en los que los participantes se asignan aleatoriamente al estudio o a los grupos de control (Es decir, estudios controlados aleatorios o ECA). Sin embargo, el sesgo de selección todavía puede ocurrir en ECA. Por ejemplo, puede ser que el grupo de personas asignadas al azar al grupo de intervención no sea muy representativo de la población en general. O podría ser que las técnicas de asignación del investigador no son tan aleatorias (e. g., cuando los médicos, a menudo motivados por buenas intenciones, manipulan el método de asignación para incluir a sus pacientes en un grupo de tratamiento en lugar del grupo de control).
a menudo, el sesgo de selección es inevitable. Es por eso que es importante que los investigadores examinen el diseño de su estudio para este tipo de sesgo y encuentren formas de ajustarse a él y reconocerlo en su informe del estudio.