¿Cuáles son los tipos de sesgo en estadística Big Data?

Autor: | Última modificación: 19 de julio de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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El sesgo en estadística Big Data (en inglés bias) sirve para indicar la diferencia entre el valor del estimador esperado y el estimador real y, por ello, forma parte de de las propiedades de un muestreo estadístico. Debido a esto, existen tipos de sesgo en estadística Big Data según el carácter específico de los valores y el tratamiento a partir del que se propone extraer su valor.

De esta manera, conocer a qué se dedica y con qué tipo de datos se estudia cada uno de los tipos de sesgo se propone como un conocimiento indispensable a la hora de desarrollar un análisis estadístico. Por este motivo, en este post, te exponemos cuáles son los tipos de sesgo en estadística Big Data.

¿Cuáles son los tipos de sesgo en estadística Big Data?

Dado que los tipos de sesgo en estadística Big Data forman parte de las propiedades de un estimador, te recordamos que un estimador hace referencia a un estadístico, es decir, una función de la muestra, que se usa para estimar un parámetro desconocido de la población de datos.

Ahora, los tipos de sesgo en estadística Big Data son las diversas formas de analizar un valor estimado con el resultado real. A continuación, te compartimos cuáles son los principales:

Sesgo de selección

Este es un tipo de sesgo en el que hay un error en la selección de elementos de la población de datos. Por ejemplo, si se planea establecer la estatura promedio de personas españolas, pero los datos se recogen de una muestra desequilibrada. En este caso, el sesgo de selección sería ir a coger jugadores de baloncesto esperando que sean una muestra representativa de la altura española, cuando es evidente que no sería asertivo.

En definitiva, este sesgo es un error sistemático que no depende del azar, por lo que es necesario identificarlo y tratar de neutraliza su efecto.

Sesgo del superviviente

El sesgo del superviviente es uno de los tipos de sesgo en estadística Big Data que se encuentra dentro del sesgo de selección, es decir, también hace referencia a un error sistemático.

Este tipo de sesgo se produce ya que muchas veces los datos que se disponen no representan una parte fiable de la población que se quiera medir, sino una parte de aquellos que han superado ciertos filtros.

Como, por ejemplo, pretender estudiar cuál es el alcance académico de una provincia con base a los estudiantes que ya han superado una gran de pruebas académicas, sin considerar la población que no ha podido acceder a ningún nivel de educación.

Sesgo por omisión de variable

Este sesgo en estadística Big Data ocurre cuando se crea un modelo incorrecto porque no se han tenido en cuenta las variables más importantes.

Por ejemplo: considerar la brecha de género presentada en el salario.
Un estudio llevado a cabo en 2007 en EEUU por el departamento de trabajo, calculó que la brecha de género respecto al salario entre hombres y mujeres era de un 20.4%. Es decir, las mujeres en media ganan un 20.4% menos que los hombres. Pero si tenemos en cuenta variables ocultas como: interrupción de la carrera profesional, edad, número de hijos, estudios… En ese caso, la brecha de género podría estar entre el 4.8% y el 7.1%.

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