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# Sesgo de selección

- Sesgo

Ocurre cuando las personas que entran o se quedan en un estudio no representan a la población que se quiere estudiar, y eso distorsiona el resultado.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Depende de quién entra o se queda en el estudio.
- Berkson (de admisión hospitalaria): los controles hospitalizados no representan a la comunidad.
- Efecto del trabajador sano: los trabajadores tienen menor mortalidad que la población general, que incluye a enfermos y discapacitados.
- Sesgo del voluntario: quienes se ofrecen suelen ser más sanos y más cuidadosos de su salud.
- Se previene en el diseño; casi nunca se corrige bien en el análisis.

En esta página

- Lo básico Lo esencial
- Qué es
- Cómo se produce
- Ejemplo resuelto
- Formas frecuentes de sesgo de selección
- Marcadores
- Cómo se evita o se controla
- Errores frecuentes

- Estudio Para recordar
- Póngase a prueba

- Conexiones Conexiones

## Qué es

El sesgo de selección aparece cuando la forma de reclutar o de retener a los participantes hace que la relación entre exposición y desenlace sea distinta en el estudio que en la población de interés. Incluye el sesgo de Berkson (usar pacientes hospitalizados), el efecto del trabajador sano (comparar trabajadores con la población general), el sesgo del voluntario y la falta de respuesta. No se corrige en el análisis con facilidad: se previene en el diseño.

## Cómo se produce

- La probabilidad de entrar al estudio depende a la vez de la exposición y del desenlace.
- En casos y controles: controles mal elegidos (por ejemplo, de un hospital donde la exposición es más común).
- En cohortes: pérdidas en el seguimiento distintas entre grupos.
- En encuestas: quienes no responden difieren de quienes responden.

## Ejemplo resuelto

- Se siguen 4 000 trabajadores de una fábrica durante 10 años: mueren 120.
- Con las tasas nacionales por edad y sexo se esperaban 160 muertes.
- Razón estandarizada de mortalidad (RME) = observadas / esperadas = 120 / 160 = 0,75.
- Parece que trabajar en la fábrica protege: un 25 % menos de muertes.
- Pero para ser contratado y seguir trabajando hay que estar sano; la población general incluye a enfermos y discapacitados.
- Comparados con trabajadores de otra industria se esperaban 115 muertes: RME = 120 / 115 ≈ 1,04.
- Lectura: el aparente efecto protector era el efecto del trabajador sano, un sesgo de selección.

## Formas frecuentes de sesgo de selección

| Tipo | Qué pasa | Dónde aparece |
| --- | --- | --- |
| Berkson (admisión hospitalaria) | La hospitalización depende de la exposición y de la enfermedad | Casos y controles con controles de hospital |
| Trabajador sano | Los trabajadores son más sanos que la población general | Cohortes ocupacionales |
| Voluntario | Quienes se ofrecen tienen otros hábitos y mejor salud | Encuestas, ensayos, tamizaje |
| Falta de respuesta | Quienes no responden difieren de quienes responden | Encuestas |
| Pérdidas en el seguimiento | Los que abandonan difieren según el grupo | Cohortes y ensayos |

## Marcadores

- RME
- Berkson

## Cómo se evita o se controla

- Elegir controles de la misma población de la que salen los casos y con la misma probabilidad de ser incluidos.
- En cohortes ocupacionales, comparar con otra población trabajadora y no con la población general.
- Buscar tasas de respuesta altas y comparar a quienes responden con quienes no responden.

## Errores frecuentes

- Confundir sesgo de selección con confusión: la confusión se puede ajustar en el análisis; la selección sesgada casi nunca.
- Pensar que una muestra grande compensa una muestra mal elegida.

## Para recordar

El sesgo de selección se comete en la puerta: decide quién entra y quién se queda.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Qué es el efecto del trabajador sano?

La menor mortalidad de los trabajadores frente a la población general, porque para trabajar hay que estar relativamente sano.

## ¿Qué es el sesgo de Berkson?

Un sesgo de selección en estudios con pacientes hospitalizados: la probabilidad de hospitalización depende de la exposición y de la enfermedad y distorsiona la asociación.

## ¿Se puede corregir el sesgo de selección ajustando en el análisis?

Por lo general no; hay que prevenirlo en el diseño eligiendo bien a los participantes y reteniéndolos.

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## Conexiones

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: [Selection bias | Catalog of Bias](https://catalogofbias.org/biases/selection-bias/) (Catalogue of Bias Collaboration, 2017); [Admission rate bias | Catalog of Bias](https://catalogofbias.org/biases/admission-rate-bias/) (Catalogue of Bias Collaboration, 2018); [Chapter 25: Assessing risk of bias in a non-randomized study](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-25) (Cochrane, 2024).

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