El Bias es una tendencia o inclinación sistemática que se presenta en los datos que se están analizando, de manera que se produce una distorsión en los resultados obtenidos. Es importante conocer los distintos tipos de bias que pueden afectar a un estudio para poder intentar evitarlos o reducir su impacto.
Cuantos son los tipos de Bias?
En total existen 12 tipos de bias. A continuación, se mencionan cada uno de ellos:
- Bias de selección
- Bias de información
- Bias de confusión
- Bias de medición
- Bias de supervivencia
- Bias de publicación
- Bias de recuerdo
- Bias de participación
- Bias de exclusión de pacientes
- Bias de tiempo
- Bias de modelo
- Bias de reporte
Cuales son los tipos de Bias y sus características?
1. Bias de selección
Se produce cuando la selección de los participantes del estudio no es representativa de la población en la que se está interesado. Por ejemplo, si se quiere estudiar la prevalencia de una enfermedad en una población, pero se seleccionan únicamente los pacientes que acuden a un hospital, se estará sesgando los resultados.
2. Bias de información
Se produce cuando la información que se recoge es incorrecta o incompleta. Por ejemplo, si se quiere conocer la cantidad de alcohol que consume una persona, pero esta no recuerda con exactitud cuánto bebe, los datos obtenidos estarán sesgados.
3. Bias de confusión
Se produce cuando una variable confunde los resultados obtenidos. Por ejemplo, si se quiere estudiar la relación entre el consumo de café y el riesgo de enfermedad cardiovascular, pero no se tiene en cuenta que los bebedores de café también suelen ser fumadores, se estará sesgando los resultados.
4. Bias de medición
Se produce cuando la forma en que se mide una variable no es adecuada. Por ejemplo, si se quiere medir la obesidad utilizando el índice de masa corporal (IMC), pero este no es una medida adecuada para ciertas poblaciones, como los deportistas, se estarán obteniendo datos sesgados.
5. Bias de supervivencia
Se produce cuando los resultados obtenidos se basan únicamente en aquellos que han sobrevivido a un evento. Por ejemplo, si se quiere estudiar la eficacia de un tratamiento para el cáncer, pero se excluyen a aquellos pacientes que han fallecido durante el estudio, se estará sesgando los resultados.
6. Bias de publicación
Se produce cuando la publicación de los resultados depende de su significación estadística. Por ejemplo, si se realizan varios estudios sobre un mismo tema, pero sólo se publican aquellos que han obtenido resultados significativos, se estará sesgando los resultados.
7. Bias de recuerdo
Se produce cuando los participantes del estudio no recuerdan con exactitud los eventos que se les preguntan. Por ejemplo, si se quiere estudiar la relación entre el consumo de alimentos ricos en grasas y el riesgo de enfermedad cardiovascular, pero los participantes no recuerdan con exactitud lo que comieron en los días previos, se estarán obteniendo datos sesgados.
8. Bias de participación
Se produce cuando los participantes del estudio no representan a la población en la que se está interesado, ya que pueden haber sido seleccionados por su disponibilidad o interés en el estudio. Por ejemplo, si se quiere estudiar la relación entre el consumo de alcohol y el riesgo de enfermedad hepática, pero los participantes son únicamente personas que acuden a un centro de desintoxicación, se estará sesgando los resultados.
9. Bias de exclusión de pacientes
Se produce cuando se excluyen a ciertos pacientes del estudio por alguna razón, lo que puede sesgar los resultados
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