Concepto
El sesgo de selección ocurre cuando los individuos o elementos de una muestra estadística no se eligen de manera completamente aleatoria, lo que puede distorsionar los resultados y provoca que la muestra no sea representativa de la población. Este tipo de sesgo afecta la validez de los estudios, ya que las conclusiones pueden no reflejar la realidad de todo el grupo que se ha analizado, sino de solo una parte específica que fue seleccionada de manera inadecuada.
Ejemplos
Supongamos que un negocio quiere conocer las preferencias de sus consumidores y realiza una encuesta a través de sus redes sociales. Sin embargo, solo participan aquellos que siguen la página de la empresa. Esto crea un sesgo de selección, ya que la muestra no incluye a las personas que no usan redes sociales o que no siguen a la marca, lo cual podría llevar a resultados que no reflejan las preferencias de toda la base de clientes.
En una investigación sobre los efectos de un nuevo medicamento, si los participantes del estudio son principalmente personas jóvenes y sanas, los resultados podrían estar sesgados. Esta muestra no sería representativa de la población general, la cual incluye a personas de diversas edades y diferentes condiciones de salud.
Por último, en un proceso de selección de empleados, si una empresa solo considera a los candidatos provenientes de ciertas universidades prestigiosas, puede estar cayendo en este sesgo. Al excluir a los estudiantes de otras instituciones, la compañía podría estar perdiendo talento valioso y, por lo tanto, obteniendo una visión sesgada de las capacidades y habilidades del mercado laboral.
