Sesgo de supervivencia

Sesgo de supervivencia: un error oculto en la ciencia de datos y las estadísticas

El sesgo de supervivencia es un error lógico que se produce cuando nos centramos en los resultados exitosos que "sobrevivieron" a un proceso y pasamos por alto aquellos que no lo hicieron, a menudo debido a su ausencia o falta de visibilidad. Esto puede resultar en una representación engañosa de los datos o la realidad.


Introducción al sesgo de supervivencia

El sesgo de supervivencia es un error común en Ciencia de Datos y Estadísticas. En su centro, Sesgo de supervivencia Se refiere al error lógico de centrarse en los sujetos que superaron algún proceso de selección y pasar por alto los que no, generalmente por su falta de visibilidad. Hay múltiples formas en las que esto puede dar lugar a conclusiones incorrectas.

In análisis de los datosPor ejemplo, el sesgo de supervivencia ocurre cuando basamos nuestra comprensión en una subconjunto no representativo de datos. Esto puede suceder porque los datos faltantes están ocultos, pasados ​​por alto o inaccesibles. El peligro de este sesgo es que pinta una imagen sesgada y potencialmente engañosa de la realidad.

sesgo de supervivencia
Sesgo de supervivencia: Sacar conclusiones a partir de un conjunto incompleto de datos, porque esos datos han "sobrevivido" a algunos criterios de selección.

Destacado

  • El sesgo de supervivencia se refiere al error lógico de considerar únicamente a los "supervivientes" en el análisis de datos.
  • El sesgo de supervivencia puede conducir a interpretaciones sesgadas y potencialmente engañosas de la realidad.
  • El impacto del sesgo de supervivencia puede ser profundo y provocar decisiones y conclusiones erróneas.
  • Detectar el sesgo de supervivencia implica cuestionar los puntos de datos faltantes y los casos fallidos.
  • Corregir el sesgo de supervivencia requiere llenar los vacíos de datos y fomentar la transparencia.

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El impacto del sesgo de supervivencia en los análisis de datos

El impacto de Sesgo de supervivencia en los análisis estadísticos puede ser profundo. Puede hacer que tomemos decisiones mal informadas o lleguemos a conclusiones incorrectas si no se aborda.

Consideremos el ejemplo de un fondo de inversión que sólo informa sobre sus carteras exitosas. Esto puede dar lugar a una visión exagerada de la capacidad del fondo, ya que no tiene en cuenta las carteras fracasadas. Sesgo de supervivencia nos ha cegado a la actuación real al centrarse sólo en los sujetos supervivientes. Esto puede llevar a una toma de decisiones errónea, como invertir en fondos basándose en una tasa de éxito inflada.

La naturaleza insidiosa del sesgo de supervivencia es que puede ser omnipresente en cualquier campo donde analicemos datos, desde estudios de salud hasta modelos de negocios e incluso eventos históricos.


Estudios de caso que demuestran el sesgo de supervivencia

Uno de los ejemplos más famosos que demuestra los efectos de Sesgo de supervivencia involucra aviones de la Segunda Guerra Mundial. Durante la guerra, los militares querían añadir blindaje a sus aviones. Analizaron los aviones que regresaban y consideraron agregar blindaje a las partes que habían recibido más fuego.

Sin embargo, un estadístico llamado Abraham Wald señaló la falacia de este plan. Los militares sólo estaban considerando los aviones que habían sobrevivido a sus misiones. Los lugares donde habían sido disparados estos aviones eran las zonas donde podían sufrir daños y regresar a casa. Fueron los aviones que no regresaron cuyos puntos de daño realmente necesitaban armadura adicional.

Otro caso involucra el ámbito del emprendimiento. Cuando estudiamos a los empresarios exitosos, a menudo escuchamos acerca de la perseverancia, la asunción de riesgos y el trabajo duro. Sin embargo, innumerables empresarios fallidos también encarnan estas cualidades. Los que tienen éxito son visibles, mientras que los que fracasan pasan desapercibidos, lo que lleva a una percepción falsa de un camino garantizado hacia el éxito.

Sesgo de supervivencia

Cómo detectar y corregir el sesgo de supervivencia

Detectar y corregir Sesgo de supervivencia requiere una planificación cuidadosa y un análisis atento. Comienza con la comprensión de que los datos, especialmente en su forma cruda, pueden contar sólo una parte de la historia.

Para detectar el sesgo de supervivencia, haga preguntas sobre los datos que no ve. ¿Faltan puntos de datos o casos fallidos que podrían proporcionar una imagen más completa? Una visión equilibrada de los escenarios exitosos y no exitosos puede brindarle una representación más veraz de los hechos.

Corregir el sesgo de supervivencia consiste en llenar estos vacíos tanto como sea posible. Busque los datos completos, comprendiendo que pueden estar en juego factores ocultos. Fomentar la transparencia y fomentar una cultura de compartir tanto los fracasos como los éxitos.

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Observaciones finales

Sesgo de supervivencia es un peligro que puede distorsionar gravemente nuestra comprensión de los datos y llevarnos a tomar decisiones mal informadas. Reconocer y abordar este sesgo es fundamental para el análisis de datos, ya que nos ayuda a interpretar el mundo con mayor precisión.


¡No te detengas aquí! Sumérgete más en el fascinante mundo de la ciencia de datos explorando otros artículos interesantes sobre temas relacionados en nuestro blog.


Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Qué es el sesgo de supervivencia?

El sesgo de supervivencia es un error lógico que se produce cuando sólo consideramos a los "supervivientes" en el análisis de datos, lo que a menudo conduce a interpretaciones sesgadas de la realidad.

P2: ¿Cómo afecta el sesgo de supervivencia al análisis estadístico?

Puede causar efectos profundos, potencialmente conduciendo a decisiones y conclusiones erróneas, centrándose sólo en los sujetos exitosos o supervivientes.

P3: ¿Puede darnos un ejemplo de sesgo de supervivencia en los fondos de inversión?

Supongamos que un fondo de inversión sólo informa sobre sus carteras exitosas. En ese caso, puede dar una visión exagerada del rendimiento del fondo.

P4: ¿Cómo afecta el sesgo de supervivencia a nuestra comprensión del emprendimiento?

Puede llevarnos a una percepción falsa del éxito al destacar únicamente a los empresarios exitosos e ignorar a los innumerables fracasados.

P5: ¿Puede darnos un ejemplo del sesgo de supervivencia de la Segunda Guerra Mundial?

En la Segunda Guerra Mundial, la decisión del ejército de añadir blindaje a partes de aviones que recibieron disparos pero que sobrevivieron es un ejemplo clásico de sesgo de supervivencia.

P6: ¿Cómo podemos detectar el sesgo de supervivencia en nuestros datos?

Podemos detectar el sesgo de supervivencia haciendo preguntas sobre los datos que no vemos, como puntos de datos faltantes o casos fallidos.

P7: ¿Cómo podemos corregir el sesgo de supervivencia en nuestro análisis de datos?

Para corregir el sesgo de supervivencia, busque datos completos, considere factores ocultos y fomente la transparencia al compartir casos exitosos y no exitosos.

P8: ¿Por qué es importante reconocer y abordar el sesgo de supervivencia?

Es fundamental garantizar una interpretación precisa de los datos y prevenir decisiones mal informadas derivadas de una comprensión sesgada de los datos.

P9: ¿El sesgo de supervivencia solo se aplica a la ciencia de datos y las estadísticas?

No, el sesgo de supervivencia puede ser omnipresente en cualquier campo donde se analicen datos, desde estudios de salud hasta modelos de negocio y eventos históricos.

P10: ¿Cuál es la principal conclusión sobre el sesgo de supervivencia?

Reconocer y abordar el sesgo de supervivencia es crucial para una interpretación precisa de los datos y puede ayudarnos a comprender mejor el mundo.

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