El sesgo en ciencias es probablemente uno de los errores más comunes y a la vez uno de los más peligrosos, porque al sesgar estamos introduciendo un error que luego no será tenido en cuenta en nuestro resultado. En estadística, el sesgo de un estimador (lo que medimos) es la diferencia entre el valor esperado y el valor numérico real de la variable estimada. Pero como suele ocurrir con las definiciones estrictamente matemáticas, no nos dice mucho. El sesgo por tanto sólo quiere decir que por alguna razón cuando tomamos medidas y buscamos cómo se distribuyen, el valor esperado de esa distribución no es el valor real. Es decir, que el sesgo se da cuando la metodología científica no es correcta.
Dependiendo de la disciplina científica tendremos un sesgo mayor o peor, pero creedme cuando os digo que ninguna ciencia experimental se libra. En física, por ejemplo, nos vemos sesgados por ideas preconcebidas y postulados básicos, tratamos de reproducir conocimientos adquiridos previamente porque la maquinaria utilizada es tan compleja que necesariamente hay que filtrar y quizá, tristemente, sesgar la medida. Es posible que la ciencia de la nutrición sea más sensible a los sesgos, si cabe, por varias razones:
- - Sesgo muestral: Los seres humanos somos tremendamente complejos y el afán de aislar las causas puede provocar la pérdida de factores que puedan ser de vital importancia. Es común la eliminación de datos que parece que sean incorrectos, y es correcto hacerlo siempre que los criterios sean los adecuados, pero a veces esta eliminación resulta totalmente arbitraria, eliminando la aleatoriedad de la medida.
- - Mal aislamiento de las variables causales: A veces se da el caso contrario en el que no se aislan todas las variables de importancia. Por ejemplo factores como la edad o el sexo son importantes a tener en cuenta. Un caso bastante sonado fue el del estudio que afirmaba que la gente obesa no tenía una mayor mortalidad, porque no tuvieron en cuenta que la gente que fallece debido a alguna enfermedad terminal suele adelgazar mucho. También aquí podríamos encontrar el caso de los vegetarianos, que suelen superar a los consumidores de carne en todos los indicadores de salud, pero es difícil discernir si eso se debe al hecho de que no consumen carne o más bien al hecho de que por el hecho de ser vegetarianos llevan un estilo de vida en general más saludable que entorpece la medida.
- - Sesgo cognitivo: Los estudios en humanos a menudo incluyen cuestionarios y normalmente solemos pensar mejor de nosotros mismos. Un clásico ejemplo al respecto es que si nos preguntan cuánto comimos ayer probablemente infravaloremos la cantidad.
- - Sesgo de selección: A la hora de escoger una muestra que estudiar, puede que estemos buscando en algún lugar en el que la incidencia sea más baja o más grande. Por ejemplo si buscáramos la incidencia de enfermedades asociadas a factores genéticos, encontraríamos que en poblaciones insulares la incidencia es mayor. También puede ocurrir a la hora de hacer metaanálisis que la selección sea involuntariamente sesgada debido a un problema de sesgo de comunicación científica (explicado más abajo).
- - Sesgo de autoselección: Es posible que los sujetos de estudio tengan algún tipo de interés personal al respecto del tema estudiado, lo cual podría tener consecuencias. Por ejemplo alguien podría estar interesado en participar en un estudio de prevención de una enfermedad con desconocida componente genética debido a que algún familiar cercano padece de la misma. También en el tema de la pérdida de peso es lo que puede provocar que los individuos que abandonan un estudio sobre dietas sea a aquéllos a quienes no les está yendo bien y prefieren ahorrarse el esfuerzo.
- - Sesgo en la comunicación: Cuando se le pide a una persona que lleve cierto tipo de dieta, hay que convencerla convenientemente de ello. Es de esperar que si un científico a favor de las dietas bajas en grasa quiere comparar la misma con una baja en carbohidratos, al tratar de convencer a cada sujeto de que lleve una dieta o la otra, es de esperar que sea más convincente al explicar la dieta que le parece la correcta.
- - Extrapolación errónea de datos: Esto se refiere al hecho de que a veces se hace un estudio en cierto rango de variables, por ejemplo no hace tanto se trataba de reducir el colesterol a toda costa porque se veía que tener altos niveles de colesterol en sangre se relacionaba con una mayor incidencia de enfermedades cardíacas, pero con ese afán de disminuir no se dieron cuenta de que en el caso contrario también había peligro, ya que se relacionaban varias enfermedades a un colesterol en sangre muy bajo. Ésta es la razón por la que por ejemplo los estudios en ratas no sean del todo fiables: que a una rata la grasa saturada no le siente bien no significa que a los humanos les vaya a pasar lo mismo.
- - Efecto del sujeto expectante: Por el hecho de esperar que pueda ocurrir algo, el sujeto del experimento puede forzar los resultados en una dirección. Por ejemplo si piensa que cierto tipo de dieta le ayudará a controlar el hambre, es probable que sepa controlar mejor sus ganas de picar entre horas o coma raciones más pequeñas. Es el efecto placebo y es por eso que para cierto tipo de estudios es necesario un ensayo de doble ciego.
- - Sesgo de confirmación: Sólo nos creemos los datos científicos que confirmen nuestras creencias o ideologías previas. Esto tiene múltiples consecuencias, por ejemplo si realizamos un estudio sobre dietas LCHF (bajas en hidratos y altas en grasas) es posible que los sujetos no realicen bien esta dieta porque los preceptos de la dieta no están entre sus creencias preestablecidas. También
- - Sesgo de información científica: Cuando un científico busca obtener un resultado y no obtiene lo esperado, puede pensar que su método científico ha sido incorrecto y por tanto no publicar sus resultados a menos que obtenga lo que se encuentra en la dirección esperada. También es posible que simplemente no lo quiera publicar por temor a la repercusión en su prestigio científico, aunque crea que su metodología ha sido la correcta. De esta manera la bibliografía puede acabar siendo en una sola dirección, como ha ocurrido con el caso de la hipótesis de los lípidos como causantes de las enfermedades cardiovasculares.
- - Sesgo de autoridad: El argumento de autoridad es también de los de calidad científica más baja. Aún así, podemos pensar que porque un científico de prestigio ha realizado cierta afirmación, ésta va a ser necesariamente correcta no importa cómo de fundada sea su afirmación.
- - Sesgo de grupo: A la hora de dar una información personal, podríamos sentir presión de grupo para desplazar lo que digamos en un sentido u otro. Es un hecho reconocido en psicología que no nos comportamos igual como individuos que como parte de un grupo. Por ejemplo si se pregunta a un grupo de amigos cuánto deporte se realiza, probablemente se exagere la cantidad para lograr la aceptación grupal. En el caso de los científicos eso puede dar lugar al falso consenso, si uno de los autores de un estudio tuviera dudas respecto a las conclusiones es probable que no dijera nada por temor a perder prestigio entre sus colegas. Ésta es la razón por la que las conclusiones llevadas a cabo por organizaciones de salud suelen tener un bajo valor científico.
Para los que hayáis llegado hasta el final, gracias por leerme. Sí que querría aclarar que aunque parte de la información la he obtenido parte en wikipedia y parte de mis propias lecturas respecto a la epistemología, otra parte es de creación propia y quizá discutible. Por supuesto se aceptan comentarios, correcciones y demás, como buen científico trato de no ser prejuicioso ;). Para este miércoles publicaré la siguiente entrada donde introduciré una pequeña guía rápida sobre cómo leer artículos científicos y no fallar en el intento.
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