Metodología de Investigación Cuantitativa: Identificación de Sesgos y Estandarización de Tasas

Sesgos Metodológicos en la Investigación Cuantitativa

Sesgos de Selección

Los sesgos de selección se producen al inicio del estudio y se refieren a la distorsión en la estimación del efecto derivada de la forma en que se seleccionan los sujetos. La población seleccionada no es representativa. Ocurren con más frecuencia en los estudios retrospectivos.

Contextos Específicos

• En Casos y Controles, los dos grupos deben ser similares, excepto en la exposición.
• En Cohortes, los sujetos expuestos y no expuestos deben ser seleccionados de manera equivalente.

Orígenes del Sesgo de Selección

Se originan por:

• Mala selección del grupo control en la fase de diseño.
• Autoselección.
• Pérdidas de seguimiento (especialmente en estudios de cohortes).
• Muestra no representativa (paradoja de Berkson).
• Supervivencia selectiva (sesgo de Neyman).

Sesgos de Información

También llamado de clasificación o diagnóstico, el sesgo de información es una distorsión en la estimación de un efecto atribuido a errores en la recogida, análisis y presentación de datos en los individuos. Ocurre después de la selección inicial.

Tipos de Sesgo de Información

Sesgo No Diferencial (Aleatorio)

El grado de error es el mismo para los grupos comparados. Puede deberse a:

• Inaceptabilidad.
• Error en la especificación de la exposición.
• Fallo en el registro.

Sesgo Diferencial (No Aleatorio)

El grado de error es más intenso en un grupo que en otro. Según su origen, puede ser de tres tipos:

1. Sesgo del Observado (Recuerdo o Memoria): Diferencias a la hora de recordar de forma precisa los hechos o experiencias. Es muy importante en estudios de casos y controles.
2. Sesgo del Observador (Detección): Diferentes criterios o prácticas de estudio producen diferencias artificiales en la incidencia y prevalencia.
3. Sesgo Protopático: Las manifestaciones precoces de la enfermedad condicionan un cambio en la exposición de los casos.

Sesgos de Confusión

Ocurre cuando se observa una asociación no causal entre la exposición y el evento en estudio, o cuando no se observa una asociación real entre el objeto de estudio y la exposición debido a una tercera variable no controlada (factor de confusión).

Criterios para un Factor de Confusión

Un factor de confusión debe cumplir las siguientes condiciones:

• Debe ser un factor de riesgo por sí mismo.
• Debe estar asociado a la enfermedad o a la exposición.
• Debe predecir la enfermedad en los no expuestos.
• No debe ser afectado por la exposición a la enfermedad.

Estandarización y Ajuste de Tasas

Ajuste de Tasas

El ajuste de tasas tiene como efecto la eliminación de diferencias entre los grupos comparados en estructuras de edad (u otras variables) al calcularse una tasa, a fin de obtener tasas que resuman la mortalidad de las poblaciones y que sean comparables entre sí.

Procedimiento General

Para el ajuste de tasas se sigue el siguiente proceso:

1. Obtenemos el número de sujetos en cada grupo de edad de la población de referencia y hallamos las diferentes proporciones.
2. Obtenemos las tasas de mortalidad específicas por grupo.
3. Realizamos el promedio ponderado de dichas tasas y sumamos el conjunto de los productos. (Se multiplica por $10^n$ para obtener la tasa por unidad de población).

Método Directo de Ajuste

Consiste en calcular el promedio ponderado de las tasas específicas por cada grupo de edad, utilizando la distribución de la población de referencia como ponderador. Obtenemos la tasa de estandarización directa, que representa la tasa de mortalidad que tendría la población en estudio si hubiese tenido la misma distribución por edades que la población de referencia.

Método Indirecto de Ajuste

Se utiliza cuando se desconocen las tasas específicas por cada grupo de edad o cuando estas tasas son inestables. En este método de ajuste, se halla el promedio ponderado de las tasas específicas por grupos de edad, usándose para la ponderación la distribución de la población en estudio.

Seguidamente, se hace el cociente entre la tasa bruta de la población y el promedio ponderado, obteniéndose el Cociente Estándar de Mortalidad (RME).