SESGO Y CAMPANA DE GAUS

SESGO DE INVESTIGACION

El sesgo de investigación, también denominado sesgo del experimentador, constituye un proceso en el cual los científicos que realizan la investigación influyen en los resultados, con el fin de representar un determinado resultado.

Algunos sesgos de investigación surgen del error experimental y de no tomar en cuenta todas las variables posibles.

Otro sesgo surge cuando los investigadores seleccionan sujetos que tienen más probabilidades de generar los resultados deseados, un retroceso en los procedimientos normales que rigen la ciencia.

El sesgo es el factor que hace que la investigación cualitativa dependa mucho más de la experiencia y la opinión que la investigación cuantitativa.

Sesgo de investigación cuantitativa: negación de cualquier sesgo

Sesgo de investigación cualitativa: aceptación y reconocimiento de sesgo.

Por ejemplo, cuando se utilizan sujetos de investigación social es mucho más fácil apegarse a un determinado punto de vista, poniendo en peligro la imparcialidad.

Lo que siempre hay que tener en cuenta sobre el sesgo es que es inevitable en muchas disciplinas. Cualquier proceso de diseño experimental incluye la comprensión de los sesgos inherentes y la reducción de sus efectos.

En la investigación cuantitativa, el investigador trata de eliminar el sesgo por completo, mientras que en la investigación cualitativa todo se trata de comprender que va a suceder.

S puede decir que es como un error que aparece en dicho resultado de alguna investigación, esto puede deberse a los factores que dependen de la recolección de datos que nos podrían conducir a conclusiones que pueden ser verdaderas o falsas de lo podríamos llamar la realidad.

Asimetría: esta medida nos permite identificar si los datos que se están analizando o investigando se distribuyen de alguna forma uniforme o con cabalidad, existen tres tipos de estado las cuales pueden ser:

Asimetría positiva: se dice que esta ocurre cuando la mayoría de los datos recolectados se encuentran por encima del valor de la media aritmética.

Simetría: esta sucede cuando los datos recolectados se distribuyen de una forma igual de ambos lados, o sea que aproximadamente quedan con los mismos datos de los dos lados con respecto a la media.

Asimetría Negativa: en este caso es cuando la mayoría de los datos recopilados se juntan o aglomeran en los valores menores que la media.

Ejemplo de los 3 tipos de Asimetría:

Campana de Gauss

Es una representación gráfica de la distribución normal de

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