miniaturadeimagen|Formas de distribución de frecuencias según su grado de asimetría o sesgo (izquierdo, nulo y derecho). Según el Diccionario de la lengua española de la Real Academia Española (RAE), la palabra sesgo cuenta con una acepción formal para el ámbito de la estadística: Error sistemático en el que se puede incurrir cuando al hacer muestreos o ensayos se seleccionan o favorecen unas respuestas frente a otras.

En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado.

En notación matemática, dada una muestra y un estimador del parámetro poblacional , el sesgo es:

El no tener sesgo es una propiedad deseable de los estimadores. Una propiedad relacionada con esta es la de la consistencia: un estimador puede tener un sesgo pero el tamaño de este converge a cero conforme crece el tamaño muestral.

Dada la importancia de la falta de sesgo, en ocasiones, en lugar de estimadores naturales se utilizan otros corregidos para eliminar el sesgo. Así ocurre, por ejemplo, con la varianza muestral.

En matemática y estadística, cuando se hace un estudio se pretende que los datos no se "desvíen" o nos den una idea equivocada de la realidad. A este error constante se le conoce como sesgo estadístico. Según los matemáticos Casella y Berger (2002), el sesgo es simplemente la diferencia entre el resultado promedio que obtenemos en un experimento y el valor real que intentamos medir. Ellos lo expresan mediante la siguiente fórmula: Sesgo = Resultado Promedio - Valor Real. Si esta diferencia es cero, significa que nuestro cálculo es insesgado o totalmente imparcial, exactamente como cuando lanzamos una moneda justa al aire.

Fuentes del sesgo en las ciencias experimentales

En el diseño y elaboración de un estudio de investigación en clínica, puede haber distintos tipos de sesgos:

de selección: debido a que los grupos no son comparables a causa de cómo se eligieron los pacientes o sujetos. de información: debido a que los grupos no son comparables a causa de cómo se obtuvieron los datos. de confusión: debido a una mezcla de efectos debido a una tercera variable (variable de confusión).

Véase también Aleatorización Consistencia Doble ciego Escala de Jadad Wikipedia:Sesgo intrínseco

Referencias

Categoría:Inferencia estadística Categoría:Sesgos