Los estudios que se publican se hacen con muestras, y la calidad de un estudio depende más de cómo se eligió esa muestra que de su tamaño. Aquí están los sesgos que más se repiten.
Por qué se usan muestras
Preguntar a toda la población suele ser imposible: demasiado caro, demasiado lento o directamente inviable (nadie prueba todas las bombillas fabricadas, porque probarlas las gasta). Se estudia una muestra y se extienden las conclusiones.
Qué hace buena a una muestra
| Requisito | Por qué |
|---|---|
| Representativa | debe parecerse a la población en lo que importa |
| Aleatoria | todos deben poder salir elegidos |
| Suficientemente grande | muestras pequeñas dan resultados inestables |
Sesgos típicos
- De selección: preguntar a la salida de un gimnasio cuánto deporte hace la gente.
- De respuesta voluntaria: solo contestan los que tienen una opinión fuerte.
- De pregunta: «¿No cree usted que…?» empuja hacia una respuesta.
- De supervivencia: estudiar solo a los que quedan, olvidando a los que abandonaron.
Preguntas para juzgar un estudio
- ¿A quién se ha preguntado y cómo se eligió?
- ¿Cuántos son?
- ¿Quién paga el estudio?
- ¿La conclusión es de correlación o de causa?
- ¿El gráfico tiene los ejes bien puestos?
Gráficos que engañan
Un eje vertical que no empieza en cero exagera las diferencias; un eje que salta tramos las esconde. También engañan los pictogramas donde se dobla el ancho y el alto de un dibujo: parece cuatro veces mayor cuando el dato solo se ha duplicado.
Fiarse de una encuesta en la que responde quien quiere. Quien contesta voluntariamente suele tener una opinión más fuerte que la media: es el sesgo de autoselección.
«Han votado 20.000 personas en la encuesta de la web, así que es representativa»Han votado los interesados en el tema; una muestra aleatoria de 1.000 describiría mejor a la poblaciónPreguntas de control: quién paga, a quién se preguntó, cómo se eligió y cuántos contestaron.