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Actualizado el 16 de julio de 2024, por Luis Benites.
¿Qué es el sesgo de verificación?
El sesgo de verificación ocurre cuando los resultados de su estudio están sesgados debido a factores que no tuvo en cuenta, como el conocimiento de un investigador sobre qué pacientes reciben qué tratamientos en ensayos clínicos o Métodos de recopilación de datos deficientes que conducen a muestras no representativas .
Ensayos clínicos
El efecto placebo solo funciona si las personas no saben que están recibiendo un placebo.
El sesgo de verificación en los ensayos clínicos ocurre cuando una o más personas involucradas en el ensayo saben qué tratamiento está recibiendo cada participante . Esto puede dar lugar a que los pacientes reciban diferentes tratamientos o cotratamientos, lo que distorsionará los resultados del ensayo. Es menos probable que un paciente que sabe que está recibiendo un placebo notifique los beneficios percibidos (el “ efecto placebo ”).
El efecto no se limita a la persona que administra el tratamiento y la persona que lo recibe : incluso la persona que escribe los resultados del ensayo puede introducir un sesgo de verificación si sabe qué personas reciben qué tratamientos. La mejor manera de evitar que esto suceda es mediante el cegamiento y la ocultación de la asignación .
Problemas con la recopilación de datos
El sesgo de verificación puede ocurrir en los experimentos durante la recopilación de datos; es una falla en recolectar una muestra representativa, lo que distorsiona los resultados de sus estudios. Por ejemplo, la proporción de sexos[1] para toda la población mundial es de aproximadamente 101 hombres por 100 mujeres. Supongamos que desea volver a calcular esta cifra tomando una muestra de 1000 mujeres en su universidad solo para mujeres y preguntándoles cuántos niños y niñas hay en su familia. El resultado de esta encuesta mostrará un fuerte sesgo hacia las mujeres, por el simple hecho de que todas las mujeres tienen al menos una mujer (ellas mismas) en su familia. La encuesta excluye a cualquier familia en la que solo haya hijos varones. Aunque este es un ejemplo extremo, tener números impares (es decir, 400 mujeres y 600 hombres) aún introducirá un sesgo en sus resultados.
Referencias
Libro mundial de hechos de la CIA. Recuperado el 23 de mayo de 2019 de: https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/fields/2018.html
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