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Son errores que se dan al seleccionar o al seguir a la población de estudio y que promueven una conclusión errónea sobre la hipótesis evaluada.

Los errores de selección pueden ser causados por el investigador o pueden ser el resultado de relaciones en la población  del estudio y pueden ser evidentes o no. Puede ser cualquier factor que tenga un efecto sobre la población seleccionada o que se relacione con la exposición o el evento. Se da frecuentemente en estudios transversales, retrospectivos y de encuesta. (1)

Se obtienen resultados de una asociación inexistente entre la exposición y el resultado.

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1. Efecto del trabajador sano: se da cuando las personas reclutadas  en el entorno laboral son más sanos y activos que la población general.

2. Pérdidas diferenciales: se da por la pérdida de datos de los participantes que se "pierden" durante el estudio por falta de interés, efectos adversos, mejora clínica, etc.

3. Falta de respuesta: se da cuando las personas que no responden (al estudio) no se diferencian de las que sí lo hacen, afectando la representatividad de la muestra.

4. Sesgo de Berkson: se da cuando las personas se escogen de un segmento específico de la población que tiene más o menos riesgo de presentar el resultado que la población en general.

(2).

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Ejemplos

1. Se realiza una encuesta sobre hábitos alimenticios en personas que asisten voluntariamente a una jornada de nutrición.

Problema: los voluntarios son personas que están más interesadas en su salud y en tener mejores hábitos que el resto de la población. Posiblemente se encontrarán solo datos positivos de la encuesta.

2. Se estudia la probabilidad de enfermedades cardiacas en el país. Se recopilan datos haciendo entrevistas en un centro comercial.

Problema: el método de recolección de datos no incluye a personas que pueden estar graves en un hospital o en su casa a causa de estas enfermedades.

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- Seleccionar aleatoriamente a los participantes de la población para que sea una representación equitativa.

- Dividir la población en subgrupos, conociendo previamente las características de cada uno y escogiendo el que mejor se adapte a la investigación.

-Usar grupos de control para comparar con el grupo estudiado.

(5).

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Puede ser por el conocimiento previo (del investigador) sobre la hipótesis investigada o sobre la exposición o estado de salud de las personas estudiadas. Esto puede tener efecto en la forma en la que el investigador obtiene los datos, mide o interpreta la información de cada grupo (3).

Este es más que todo un error sistemático, puede ser la forma en la que se usa un instrumento, la forma en la que se hace la entrevista o la forma en la que el investigador percibe los datos. También influyen sus creencias y expectativas del estudio (4).

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1. Se evalúa la ingesta de verduras en 2 grupos de personas: uno recibió una charla nutricional y el otro no.

Situación: el investigador espera que el grupo que si recibió la charla coma más verduras.

Problema: Cuando revisa el registro de alimentos, clasifica cuidadosamente las verduras reportadas por el grupo que si recibió la charla y es menos cuidadoso al contar las del otro grupo.

Consecuencia: sobreestimación de la diferencia real entre los grupos

2. La nutricionista compara la cantidad de grasa corporal entre un grupo de deportistas y uno de no deportistas.

Situación: ella espera que los deportistas tengan menos grasa corporal.

Problema: al tomar las medidas, presiona menos el calibrador en los deportistas y más en los sedentarios, obteniendo medidas que afirman su expectativa.

Consecuencia: sobreestimación de diferencia de la cantidad de grasa corporal entre grupos.

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-Cegamiento: los investigadores no deben estar seguros de los objetivos de estudio o la hipótesis para reducir la influencia de estos en el estudio.

- Fiabilidad entre investigadores: hace que cada uno aplique criterios adecuados para la recopilación de datos, además se obtienen datos desde diferentes puntos de vista.

- Educación: a los investigadores para que reconozcan sus errores y eviten dejarse llevar por sus creencias, preferencias o expectativas , promoviendo resultados objetivos. (5)

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Es una tendencia que favorece, buscar, interpretar, y recrodar la información que confirma hipótesis previas, mientras se ignora la evidencia que las contradice. (13)

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1. Scielosp.org. [citado el 25 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://www.scielosp.org/pdf/spm/v42n5/3995.pdf

2. Lecturio.com. [citado el 25 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://app.lecturio.com/#/article/2588

3. Biases and confounding [Internet]. Org.uk. [citado el 26 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://www.healthknowledge.org.uk/public-health-textbook/research-methods/1a-epidemiology/biases

4. Simkus J. Observer bias: Definition, examples & prevention [Internet]. Simply Psychology. 2023 [citado el 26 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://www.simplypsychology.org/observer-bias-definition-examples-prevention.html

5. Sesgos en investigación, cómo evitarlos y ejemplos [Internet]. Appinio.com. Appinio GmbH; 2024 [citado el 26 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://www.appinio.com/es/blog/investigacion-de-mercados/sesgo-investigacion

6. Runestone.academy. [citado el 28 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://runestone.academy/ns/books/published/ac1/basic_descriptive_statistics/outliers_and_skew.html

7. Bobbitt Z. 5 examples of outliers in real life [Internet]. Statology. 2021 [citado el 28 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://www.statology.org/outliers-real-life-examples/

8. Ferguson K. When should you delete outliers from a data set? [Internet]. Atlan | Humans of Data. Atlan; 2018 [citado el 28 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://humansofdata.atlan.com/2018/03/when-delete-outliers-dataset/

9. Scribbr.com. [citado el 28 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://www.scribbr.com/research-bias/omitted-variable-bias/#:~:text=El%20sesgo%20de%20variable%20omitida,factor%20importante%20en%20el%20an%C3%A1lisis.

10.Seguir EE. ¿Cuáles son los pasos para evitar el sesgo de variables omitidas en el análisis de regresión? [Internet]. Linkedin.com. [citado el 28 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://www.linkedin.com/advice/3/what-steps-avoid-omitted-variable-bias-regression-analysis-rjfbc?lang=es

11. de Frutos A. Qué es el sesgo del superviviente y cómo evitarlo [Internet]. Blog MASMOVIL Negocios. 2025 [citado el 28 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://blogempresas.masmovil.es/que-es-el-sesgo-del-superviviente-y-como-evitarlo/

12. Sesgo de supervivencia [Internet]. The Decision Lab. [citado el 28 de septiembre de 2025]. Disponible en: https://thedecisionlab.com/es/biases/survivorship-bias

13. References

Bias. (2025, March 20). Sccsc.edu. https://libguides.sccsc.edu/bias/types

No title. (n.d.). Astercapital.com. Retrieved September 28, 2025, from http://astercapital.com/es/contenido/Sesgo-de-financiacion--Sesgo-de-financiacion--la-influencia-del-dinero-en-los-resultados-de-la-investigacion.html

14. Viteri-García, A. (2022, April 7). El sesgo de publicación: La respuesta a tu pregunta de investigación puede estar en el cajón de archivos de alguien. Estudiantes por la Mejor Evidencia - ExME. https://exme.cochrane.org/blog/2022/04/07/el-sesgo-de-publicacion-la-respuesta-a-tu-pregunta-de-investigacion-puede-estar-en-el-cajon-de-archivos-de-alguien-mas/

15. (N.d.-a). Utexas.edu. Retrieved September 28, 2025, from https://ethicsunwrapped.utexas.edu/glossary/sesgo-de-confirmacion?lang=es#:~:text=El%20sesgo%20de%20confirmación%20es%20la%20tendencia%20de%20la%20mente,creencias%2C%20expectativas%20o%20hipótesis%20preexistentes.

16. (N.d.-b). Quillbot.com. Retrieved September 28, 2025, from https://quillbot.com/es/blog/logica-y-argumentacion/sesgo-confirmacion/

(N.d.-c). Quillbot.com. Retrieved September 28, 2025, from https://quillbot.com/es/blog/logica-y-argumentaci

# data[].attributes.body
1. Un estudiante que está convencido de que las dietas bajas en caerbohidratos son las mejores, solo selecciona artículos cientifícos que reportan pérdida de peso en ese tipo de dietas, sin tomar en cuenta estudios que muestran beneficios de otros enfoques.

2. Al analizar una encuesta sobre consumo de alcohol, un investigador convencido de que beber en exceso siempre causa depresión interpreta los datos ambiguos como confirmación de su idea, aunque haya evidencia en contra.

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1. formular hipótesis claras antes de recolectar los datos.

2. Utilizar revisiones sistemáticas que incluyan todos los estudios relevantes.

3. Buscar estudios con resultados negativos o contradictorios. (14)

# data[].attributes.body
Este tipo de sesgo es la tendencia de un estudio científico a presentar resultados que favorezcan los intereses de su patrocinador financiero, en especial cuando proviene de industrias o entidades con intereses económicos y políticos. (15)

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1. Estudios patrocinados por compañias tabacaleras que históricamente tendieron a minimizar la relación entre fumar y cáncer de pulmón.

2. Un estudio sobre jarabe de maíz de alta fructosa se encontró que no aumentaba la grasa hepática o la deposición de grasa ectópica, y se descubrió que un investigador del estudio recibió financiación de PepsiCo International.

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1. Publicar protocolos previos y registros de ensayos clínicos para que quede evidencia de los objetivos originales.

2. Asignar a los participantes en un estudio a grupos de tratamiento o control de manera aleatoria para garantizar que los resultados no estén influenciados por factores externos.(16)

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Es un valor o observación inusual que puede sesgar o distorsionar los resultados de un estudio o análisis, llevando a conclusiones incorrectas. (6)

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Cuando una persona tiene apendicitis suele tener dolor en la parte baja derecha del abdomen, fiebre y vómitos, si se presenta un paciente con dolor en la espalda baja y no en el abdomen, sin fiebre pero con malestar general, al realizarle exámenes se diagnostica apendicitis con localización anatómica distinta, el caso atópico se identifica a partir de que los síntomas no corresponden al cuadro clásico y mas común y dificulta el diagnóstico. (7)

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1. Utilizar el sentido común e instrumentos confiables.

2. Diagnostico anticipado.

3. Realizar evaluaciones claras y justas.

4. Metodologías inclusivas.

5. Estandarización de procedimientos. (8)

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Ocurre cuando se excluyen variables independientes relevantes que son determinantes de la variable dependiente y están correlacionadas con al menos una de las variables incluidas en el modelo. (9)

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Cuando se analiza el efecto de tener mas libros en casa sobre el rendimiento académico, pero no se toma en cuenta el coeficiente intelectual de los padres. (9)

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1. Incluir variables de control.

2. Incluir variables no observables.

3. Realizar estudios y análisis aleatorios.

4. Evaluar el impacto de las variables. (10)

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Es un tipo de fallo en la argumentación lógica que lleva a fijarse únicamente en los elementos que han superado una determinada selección. (11)

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Analizar los aviones que regresaban de la Segunda Guerra Mundial y observaban los daños, para reforzar las areas con mas impactos de bala, se determino que las areas no dañadas de los aviones generaban la perdida del avión y era mas necesario reforzar esas areas que las que si eran dañadas. (12)

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1. Evitar centrarse únicamente en un solo resultado o medida.

2. Considerar múltiples resultados, tanto positivos como negativos.

3. Recolectar datos y resultados completos.

4. Metodología adecuada. (11)