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SESGOS O ERROR DE MEDICIÒN - Coggle Diagram
SESGOS O ERROR DE MEDICIÒN
INTRODUCCIÒN
En los estudios epidemiológicos y en la investigación en general, se persigue la validez, precisión y confiabilidad de la medición. Se desea medir la o las variables de interés y hacerlo de manera correcta, es decir, con poco error.
SIN EMBARGO
la mayoría de las observaciones de un fenómeno variarán según las circunstancias en las que se miden, en tanto que los errores pueden surgir de las siguientes
FUENTES:
sujeto u objeto que será medido
instrumento de medición y observador o persona que efectúa la medición.
INTENCION DE LA INVESTIGACIÒN
Es brindar conclusiones válidas con respecto a la hipótesis bajo escrutinio, en la realización del estudio sobre una muestra de individuos es posible cometer errores tanto en su selección, como en la medición de las variables de interés, en el análisis de las mismas o en su interpretación.
TALES ERRORES
tienen el potencial de limitar los resultados de la investigación. Existen dos tipos de errores principales: aleatorio y sistemático.
error aleatorio
es el grado de incertidumbre en los resultados, por haber observado una muestra de la población de interés.
Sesgos de selección
Son errores sistemáticos que se introducen durante la selección o el seguimiento de la población en estudio y que propician una conclusión equivocada sobre la hipótesis en evaluación.
Los errores de selección pueden ser originados por el mismo investigador o ser el resultado de relaciones complejas en la población en estudio que pueden no ser evidentes para el investigador y pasar desapercibidas.
Sesgos de información
El sesgo de información se refiere a los errores que se introducen durante la medición de la exposición, de los eventos u otras covariables en la población en estudio, que se presentan de manera diferencial entre los grupos que se comparan, y que ocasionan una conclusión errónea respecto de la hipótesis que se investiga.
Una posible fuente de sesgo de medición puede ser cualquier factor que influya de manera diferencial sobre la calidad de las mediciones que se realizan en los grupos expuesto y no expuesto en el contexto de los estudios de cohorte o entre los casos y controles en el contexto de los estudios de casos y controles.
Sesgos de confusión
Todos los resultados derivados de estudios observacionales están potencialmente influenciados por este tipo de sesgo. El sesgo de confusión puede resultar en una sobre o subestimación de la asociación real.
Existe sesgo de confusión cuando observamos una asociación no causal entre la exposición y el evento en estudio o cuando no observamos una asociación real entre la exposición y el evento en estudio por la acción de una tercera variable que no es controlada.