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Tipos de sesgos en las estadísticas Tipos de sesgos en las estadísticas

Economía y Negocios

TIPOS de SESGOS en las ESTADISTICAS ✅

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Tipos de sesgos en las estadísticas

¿Sabías que las estadísticas también cuentan con sesgos importantes? ¡Es momento de adentrarnos y conocer los tipos de sesgos, además, cómo evitarlos para tener resultados funcionales!

Al utilizar tecnología para recabar datos o información específica, se podría pensar que este tipo de resultados no tendrían que verse afectados por ciertos prejuicios de la sociedad. Sin embargo, es impresionante mencionar que esto es todo lo contrario.

Ya que algunos programas de aprendizaje tienen más riesgos de aplicar sesgos que las personas y las estadísticas tradicionales, esto porque los ordenadores crean patrones lógicos simulados. ¿Increíble, no?

¡Vamos a conocer a detalle sobre los tipos de sesgos y cómo puedes evitarlos!

¿Qué es el sesgo en estadísticas?

Seguramente has escuchado sobre las estadísticas, incluso aplicado alguna, pero, ¿conoces a que se refiere un sesgo en estadísticas? Este término se refiere a la descripción de las estadísticas que no proporcionan una representación de manera específica o precisa de la población.

Incluso, también pueden proporcionar datos incorrectos porque omitieron demasiadas variables y esto perjudica a la precisión de datos finales. De manera más precisa, podemos decir que el sesgo en estadísticas es la no representación con exactitud de la población en un análisis o estudio.

Tipos de sesgos en estadísticas

Existen diversos tipos de sesgo en las estadísticas que debes conocer para evitarlos y así tener una mejor interpretación de tus datos. ¡Conócelos!

De confirmación

Este tipo de sesgo es un error que permite que una noción “preconcebida” afecte la manera en la que priorizas o interpretas la información. Por ejemplo, si creyeras firmemente que la mayoría de la población prefiere el pastel de chocolate al pastel de vainilla.

Y por ello, como resultado le otorgarás más peso a los datos que apoyan la conclusión de la preferencia del pastel de chocolate.

De selección

Hablar de sesgo de selección es hablar de un tipo de error derivado de usar muestras de población que no representen de manera precisa a todo el grupo objetivo. Es decir, los datos que son tomados de un barro no representarán con precisión una ciudad grande.

Del caso atípico

El sesgo de caso atípico, como su nombre lo indica, son situaciones que no son normales o recurrentes y que pueden sesgar o afectar de manera significativa los datos.

Un ejemplo de esto podría ser cuando se quieren analizar los ingresos de una ciudad, pero hay unas pocas personas que son sumamente ricas, por ende sus ingresos pueden afectar cualquier cálculo de los promedios.

Del observador

Este sesgo estadístico es derivado de la subjetividad del observador. Pero, ¿cómo es esto? Sí, se sabe que ninguna persona puede ser totalmente parcial, por ende, aplicar el sesgo del observador siempre resultará un problema. Por ello es recomendable aprender a reconocerlo.

Para comprender un poco más este tipo de sesgo, te lo explicamos en un ejemplo, al realizar algún tipo de estudio, por ejemplo con algún grupo de conejos, donde se hace una clasificación de inteligentes y no tan astutos.

Por lo que, los analizadores, al tener este antecedente, no tratarán bien a los no tan astutos y no tendrán altas expectativas, por lo que afectarán las posibilidades de los conejos y afectarán sus resultados.

De financiación

Al mencionar el sesgo de financiación, hacemos referencia a la probabilidad de que un estudio favorezca a la persona que lo financió. Por ello, este tipo de estudio tiende a brindar datos no tan exactos y que pueden aplicar dificultades al negocio.

Este tipo de sesgo, es muy frecuente en la comparación de productos. Es decir, si una marca paga más que otra con las que se le está comparando, muy probablemente se favorezca a la marca que pago más.

De variable omitida

Llegamos a la variable omitida, y como su nombre lo indica, si una variable no se presenta o no se incluye dentro del estudio, esto afectará la estadística. Ejemplo de este tipo de sesgo, es al hacer un estudio sobre teléfonos celulares, si no se incluye el año o el modelo, es muy probable que arrojen resultados inexactos.

Del superviviente

Finalmente, dentro de esta lista de tipos de sesgo en las estadísticas, tenemos al sesgo del superviviente. Este se da cuando solo se consideran los datos o puntos supervivientes. Si no se considera cada fuente de datos, tendremos como resultado datos defectuosos.

Un ejemplo que podemos mencionar es el de la Segunda Guerra Mundial, cuando se realizó un estudio de los aviones denominados “supervivientes”, se analizó los lugares donde más habían recibido disparos, pero no consideraron a los aviones derribados y quizá hubiera sido mejor, revisar esos para reforzar futuros modelos en los puntos en los que recibieron impacto esos aviones.

¿Cómo pueden afectar y cómo evitar los datos sesgados en tu negocio?

Los datos son utilizados para todo negocio y más en la era digital. Por lo que diferentes tipos de sesgos pueden afectar y tener un gran impacto en tu negocio. Al comprender cada uno de los sesgos tendrás la oportunidad de evitar ciertos errores y así obtener los mejores datos para tu empresa.

Si quieres aprender más sobre los tipos de sesgos en las estadísticas y cómo sacar ventajas de tus datos al entender este proceso, visita nuestro blog oficial.

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