Los 7 sesgos científicos más discutidos
Sesgo de confusión = Cuando crees que estás midiendo el efecto de la variable X en la variale Y, pero en realidad existe otra variable Z que se correlaciona con X y también afecta a Y, y que no habías considerado.
Sesgo de selección = Cuando crees que todos los varios subgrupos de la población están representados proporcionalmente en tu muestra, pero en realidad es más probable que ciertos grupos estén mejor representados, debido al modo en que reunes los datos.
Sesgo de publicación = Cuando es más probable que publiques, o que cuentes a otros tus resultados si 1) se conforman con lo que esperas, o 2) son lo que piensas que los demás prefieren escuchar.
Sesgo de respuesta = Cuando responden a tus preguntas del modo en que quieres que respondan, más que de acuerdo con sus auténticas creencias. Esto también podría ocurrir en investigación animal si recompensas a los animales para que respondan de un cierto modo fuera del test principal.
Sesgo de atención = Cuando te fijas solamente en los datos que apoyan tus hipótesis e ignoras los datos que podrían hacer menos probable tu hipótesis.
Sesgo de recuerdo = Cuando quienes responden están más dispuestos a recordar el contenido de tu pregunta si sostienen cierta creencia sobre ella.
Sesgo de muestreo = Cuando crees que tu muestra es representativa de la población, pero en realidad no lo es, porque está sesgada por la etnicidad, el atractivo, la edad, el género, o bien, porque pone en duda tus generalizaciones de la muestra a la población. En realidad esta es una subcategoría del sesgo de selección, con la distinción de validez externa vs interna que suena bien pero también es problemáticamente posmoderna.
Publicado por Andy McKenzie (que advierte que su selección del artículo también tiene sus propios sesgos)
Chavalarias, David. (2010-11) Science mapping analysis characterizes 235 biases in biomedical research. Journal of Clinical Epidemiology, 63(11), 1205-1215. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2009.12.011
Sesgo de selección = Cuando crees que todos los varios subgrupos de la población están representados proporcionalmente en tu muestra, pero en realidad es más probable que ciertos grupos estén mejor representados, debido al modo en que reunes los datos.
Sesgo de publicación = Cuando es más probable que publiques, o que cuentes a otros tus resultados si 1) se conforman con lo que esperas, o 2) son lo que piensas que los demás prefieren escuchar.
Sesgo de respuesta = Cuando responden a tus preguntas del modo en que quieres que respondan, más que de acuerdo con sus auténticas creencias. Esto también podría ocurrir en investigación animal si recompensas a los animales para que respondan de un cierto modo fuera del test principal.
Sesgo de atención = Cuando te fijas solamente en los datos que apoyan tus hipótesis e ignoras los datos que podrían hacer menos probable tu hipótesis.
Sesgo de recuerdo = Cuando quienes responden están más dispuestos a recordar el contenido de tu pregunta si sostienen cierta creencia sobre ella.
Sesgo de muestreo = Cuando crees que tu muestra es representativa de la población, pero en realidad no lo es, porque está sesgada por la etnicidad, el atractivo, la edad, el género, o bien, porque pone en duda tus generalizaciones de la muestra a la población. En realidad esta es una subcategoría del sesgo de selección, con la distinción de validez externa vs interna que suena bien pero también es problemáticamente posmoderna.
Publicado por Andy McKenzie (que advierte que su selección del artículo también tiene sus propios sesgos)
Chavalarias, David. (2010-11) Science mapping analysis characterizes 235 biases in biomedical research. Journal of Clinical Epidemiology, 63(11), 1205-1215. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2009.12.011