Primero, empezaremos a hablar de los errores aleatorios que se producen cuando el estudio se realiza sobre una muestra probabilística de la población, por lo que si trabajamos con muestras es muy difícil esperar que los resultado coincidan exactamente con lo que ocurre en la población. Existen varias medidas de control para evitarlos:
En la primera fase de nuestro estudio podemos calcular el mínimo tamaño muestral necesario para poder detectar si existe una diferencia respecto al resultado real en la población.
En la segunda fase podemos utilizar pruebas o test de hipótesis.
Y en la tercera fase podemos calcular intervalos de confianza para las estimaciones obtenidas.
Los errores sistemáticos o sesgos son errores que desplazan artificialmente las diferencias observadas en el estudio ya se muestren o no. Existen varios tipos de sesgos:
- En el sesgo de selección se incluyen en el estudio sujetos que se diferencian en alguna característica relevante de la población de la que se quiere sacar conclusiones. Por ejemplo: abandonos en el estudio.
- En el sesgo de clasificación podemos ver que ha habido una incorrecta medición de una variable por lo tanto, de la validez y fiabilidad del método utilizado para recoger información. Por ejemplo: temperatura medida por varios enfermeros, cada uno con criterio diferente para la fiebre. existen dos tipos de sesgo de clasificación:
- El sesgo no diferencial disminuye las diferencias realmente existentes, es el caso de la persona que oculta hábitos socialmente no admitidos.
- El sesgo diferencial exagera las diferencias realmente existentes.
- El sesgo de confusión se produce una distorsión de las estimaciones del estudio, producida por la distribución desigual en los grupos de comparación de una tercera variable, la variable confundente. Ejemplo: no tener en cuenta la exposición al tabaco en personas que llevan un dieta grasa relacionada con el cáncer de vejiga.
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