Sesgos: selección, información y confusión
Las tres familias de errores sistemáticos que distorsionan un estudio, cómo se reconocen y en qué etapa se puede hacer algo con cada una.
1 · Definición
Un sesgo es un error sistemático: uno que empuja el resultado siempre en la misma dirección, y que por lo tanto no se corrige agrandando la muestra.
2 · Las tres familias
Toda la literatura metodológica organiza los sesgos en tres grupos, según en qué momento del estudio se producen:
| Familia | Cuándo aparece | Qué falla |
|---|---|---|
| Selección | Al elegir a quién estudiar | Quiénes entraron o se quedaron |
| Información | Al medir | Cómo se obtuvo el dato |
| Confusión | Al interpretar | Una tercera variable explica la asociación |
Y una diferencia práctica que conviene tener presente desde el principio:
3 · Sesgo de selección
Los que participan difieren sistemáticamente de los que no.
Voluntarios. Quien responde una encuesta voluntaria tiene más interés en el tema que quien no responde. Es la razón por la que una encuesta por internet con 50.000 respuestas no vale, para inferir, lo que una muestra probabilística de 1.000.
No respuesta. Los que no contestan difieren de los que sí. En la EPH, la no respuesta de ingresos se concentra en los extremos.
Supervivencia. Se estudia solo a los que quedaron. Analizar empresas exitosas para encontrar “las claves del éxito” ignora a las que hicieron lo mismo y fracasaron.
Pérdida de seguimiento. En un longitudinal, quienes abandonan suelen ser los que peor evolucionan.
Controles mal elegidos. En casos y controles, si los controles no vienen de la misma población que los casos, la comparación no vale.
4 · Sesgo de información
El dato se obtiene de manera distinta o incorrecta entre grupos.
Memoria. Quien tuvo el problema recuerda y busca exposiciones con más intensidad que quien está sano. Es la amenaza principal de los estudios retrospectivos.
Deseabilidad social. Se subdeclara lo mal visto —alcohol, tabaco, ingresos no registrados— y se sobredeclara lo bien visto —ejercicio, lectura, voto—.
Entrevistador. Quien pregunta sabe en qué grupo está la persona e indaga distinto. Se previene con el enmascaramiento.
Mala clasificación. El instrumento clasifica mal a algunos casos. Si el error es igual en todos los grupos, la asociación se diluye; si es distinto entre grupos, puede exagerarla o invertirla.
5 · Confusión
Una tercera variable se asocia tanto a la exposición como al resultado, y produce una asociación que no es directa.
El ejemplo clásico: se observa asociación entre consumo de café y cáncer de pulmón. Pero quienes toman más café fuman más, y es el tabaco lo que produce el efecto. El tabaco es la variable de confusión.
Para serlo, una variable tiene que cumplir tres condiciones:
- Asociarse a la exposición.
- Asociarse al resultado, de manera independiente.
- No estar en la cadena causal entre ambas.
Esa tercera condición es la que más se olvida: si la variable es un paso intermedio —la exposición la produce, y ella produce el resultado— controlarla es un error, porque elimina justamente el efecto que se quería medir.
6 · Qué se puede hacer, y cuándo
| Etapa | Selección | Información | Confusión |
|---|---|---|---|
| Diseño | Muestreo probabilístico, criterios claros | Instrumentos validados, enmascaramiento | Apareamiento, restricción |
| Análisis | Casi nada | Nada | Estratificación, regresión múltiple |
| Escritura | Declararlo | Declararlo | Declarar lo no medido |
La última fila es la que siempre está disponible. Un estudio con limitaciones declaradas es un estudio honesto; uno con limitaciones ocultas es otra cosa.
7 · Errores frecuentes
- Creer que más casos corrigen el sesgo. Aumentan la precisión de un resultado equivocado.
- Confundir sesgo con error aleatorio. El margen de error publicado no incluye el sesgo.
- Controlar una variable intermedia. Elimina el efecto que se quería medir.
- No declarar la tasa de respuesta. Es el indicador que permite al lector juzgar el riesgo de sesgo de selección.
- Generalizar desde una muestra de voluntarios.
- Suponer que la regresión resuelve la confusión. Controla lo que mediste; las variables no medidas siguen ahí.
- Presentar las limitaciones como fórmula vacía. “Las limitaciones son el tamaño de la muestra” sin decir qué sesgo concreto puede haber introducido y en qué dirección.
Cómo citar esta entrada
APA (7.ª edición)
Montivero, J. L. (2026). Sesgos: selección, información y confusión. estadistica.ar. https://estadistica.ar/conceptos/sesgos-en-investigacion
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}Última actualización: 18 de septiembre de 2026. El contenido está bajo licencia CC BY-NC-SA 4.0: se puede reutilizar citando la fuente y sin fines comerciales.