Sesgo de deserción

Actualizado por ultima vez el 13 de agosto de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es el sesgo de desgaste?

sesgo de deserción
El sesgo de deserción ocurre cuando los participantes abandonan un estudio; Los abandonos tienen características únicas relacionadas con el estudio, lo que da como resultado una diferencia entre las muestras inicial y final. El sesgo de desgaste selectivo ocurre cuando las diferencias son entre los grupos de control y los grupos de tratamiento (a diferencia de las muestras iniciales y finales). Si las características relacionadas con el estudio son completamente aleatorias sin un patrón sistemático, entonces el sesgo de deserción no ocurre.

Efecto sobre la validez

Los datos de resultados faltantes o incompletos debido al sesgo de deserción pueden debilitar la validez interna y la validez externa . La validez interna debilitada significa que las interacciones entre las variables del estudio (es decir, las variables en su experimento o estudio) cambian y pueden incluso perder su sentido. Por ejemplo, se pueden encontrar correlaciones donde no las hay, o se pueden pasar por alto correlaciones importantes por completo. La validez externa debilitada significa que el estudio no se puede generalizar a otras poblaciones.

¿Cuánto desgaste es demasiado?

La cuestión de «cuánto» resulta en el sesgo de la deserción está abierta a debate. Una tasa de deserción inferior al 5 % no suele ser motivo de preocupación (Schulz y Grimes, 2002), mientras que las tasas superiores al 20 % pueden ser motivo de preocupación. Sin embargo, estas no son reglas estrictas: un estudio con una tasa de deserción baja podría ser más susceptible al sesgo que un estudio con una tasa de deserción más alta si los abandonos tienen características muy singulares.

Prevención

Las siguientes medidas pueden ayudar a disminuir los efectos de (o prevenir por completo) la pérdida de datos por desgaste:

  • Crear una identidad de proyecto,
  • Mantenga las entrevistas de seguimiento lo más breves posible,
  • Ofrecer incentivos (por ejemplo, efectivo),
  • Utilice un buen sistema de seguimiento con información de contacto detallada,
  • Recuerde a los participantes sus citas con postales y llamadas telefónicas.

Referencias
Mason, M. (1999). Una revisión de los métodos estadísticos y de procedimiento para manejar la deserción y los datos faltantes en la investigación clínica. Medición y Evaluación en Consejería y Desarrollo, 32, 111–118.
Schulz KF, Grimes DA. Deslizamientos de tamaño de muestra en ensayos aleatorios: exclusiones y los perdidos y rebeldes. Lanceta 2002; 359:781–85.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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