SESGO, EL "ERROR SISTEMÁTICO"

En toda variable que se mida de forma experimental, puede existir error o sesgo en su medición:

Error: es aquel inherente a la naturaleza de la observación y difícilmente puede ser evitado. Dado que se presenta por azar, es esperable que se distribuya en forma balanceada entre diferentes grupos, por lo que generalmente no influye en los resultados de manera importante (ejemplo)

Ejemplo: En un estudio observacional se pretende determinar la estatura promedio de los chilenos. Para esto, se toma una muestra representativa de la población en las diferentes regiones y se procede a medir la estatura de los seleccionados. Pese a todas las precauciones que se tomen, es posible que ocurran errores en el proceso de medición: mala lectura de la estatura, errores de transcripción, etc. Sin embargo, dado que esto errores ocurren por mero azar, existe más o menos la misma probabilidad de que se sobreestime o se subestime la estatura de una persona en particular. Al acumularse estos errores, tienden a anularse, pues ocurren en distintas direcciones: Las lecturas sobreestimadas se anularán con las lecturas subestimadas. De esta manera, el efecto del error en la promedio final es muy discreto.

Sesgo: es aquel que se produce sistemáticamente en la misma dirección y dado que no se presenta por azar, es esperable que se distribuya asimétricamente en los diferentes grupos, y afecte los resultados (ejemplo)

Ejemplo: En un estudio observacional se pretende determinar la estatura promedio de los chilenos (hombres y mujeres). Para esto, se toma una muestra representativa de la población en las diferentes regiones y se procede a medir la estatura de los seleccionados, sin embargo, por alguna razón se decide realizar la medición sólo a las mujeres. En este escenario, al no haber hombres en las mediciones, se obtiene una estatura promedio más baja que la real. Esta imprecisión no fue por azar, y claramente introdujo una dirección en el resultado final (redujo el valor medido), por lo cual constituye un sesgo, en este caso, un sesgo de selección.