Significado del Sesgo

El sesgo es la diferencia entre el valor verdadero y el promedio de mediciones en muchas determinaciones obtenidas por el mismo sistema de medición. Como el valor verdadero no es accesible, en sentido estricto solo es posible hablar sobre sesgo relativo entre laboratorios, analistas o sistemas de medición.

En cualquier tipo de medición analítica se puede distinguir entre dos tipos de error: error sistemático y error aleatorio. Estas dos fuentes de error se identifican con los términos de sesgo y precisión. Un ejemplo de la diferencia entre estos dos tipos de errores puede leerse en el Cuadro 2.

Ejemplo 1: Diferencia entre el error sistemático (Sesgo) y el error aleatorio (Precisión)

Imaginemos que se quiere introducir un nuevo método de medición más rápido, de una determinada cualidad de un material, en una empresa que tiene cinco plantas de producción diferentes con un laboratorio de medición en cada una de ellas. Se organiza un ensayo inter-laboratorio para comprobar la calidad de medición con el nuevo sistema en todos los laboratorios de la empresa. Cada laboratorio realiza la medición del material estándar cinco veces. Por otro lado, la cualidad del material estándar se ha determinado por el método antiguo, lento y caro, en 100 unidades. Los resultados del ensayo inter-laboratorio se pueden observar en la Figura 1.

Figura 1. Resultados de las cinco determinaciones del material de 100 unidades en cada laboratorio. Fuente: Elaboración propia, basado en: Mullins, 2003.

Observando la Figura 1 podemos ver que los laboratorios difieren en los resultados de sus mediciones. Podemos ver diversos ‘tipos de diferencias’. Por una parte, unos laboratorios están ‘sesgados’ unos respecto a los otros, y algunos con respecto a la determinación estándar de 100 unidades. Pero, además, los laboratorios presentan diferencias unos con otros en la distancia entre sus propias determinaciones (amplitud de sus mediciones). Vamos a utilizar este ejemplo para describir la diferencia entre el sesgo y la precisión.

Error Sistemático

Cualquier medición realizada de forma individual estará sujeta a una determinada cantidad de variabilidad aleatoria. Sin embargo, es claramente deseable que un sistema de medición (que comprende el instrumento, el analista, el procedimiento, etc.), obtenga, una vez realizada la media de un conjunto de mediciones sobre el mismo material, el valor verdadero. Si esto no
ocurre, se dice que el sistema de medición esta sesgado.

El sesgo entre dos laboratorios, entre dos analistas o entre dos sistemas de medición, aparece porque existen diferencias sistemáticas en, por ejemplo, los procedimientos, los materiales o el equipamiento. Por ejemplo, dos analistas pueden obtener de forma consistente resultados diferentes cuando están haciendo la misma determinación porque uno utiliza 5 minutos para que la solución vuelva a temperatura ambiente mientras que el otro utiliza 30 minutos. Esto puede ocurrir porque el procedimiento no está especificado de forma adecuada, es posible que en el procedimiento aparezca la frase ‘la solución debe volver a temperatura ambiente’, y cada analista interprete esta frase vaga de forma distinta.

Por lo tanto, el sesgo es producto del error sistemático (diferencias sistemáticas entre procedimientos, instrumentos, analistas, etc.), y es persistente. Esto quiere decir que no se obtiene ninguna ventaja en cuanto al sesgo al repetir los análisis un número determinado de veces y calcular la media de las determinaciones obtenidas.

En el ejemplo descrito podemos ver como los laboratorios 2 y 3 tienen unos resultados promedio cercanos a 100. Por lo tanto, estos dos laboratorios no parecen sesgados con respecto a la medida estándar. Por otro lado, el laboratorio 1 y el laboratorio 4 están claramente sesgados. Los resultados del laboratorio 5 no están tan claros. Cuatro de las mediciones de este laboratorio son muy cercanas a 100, pero una de sus mediciones se aleja mucho de 100, tanto que se puede considerar una puntuación extrema en relación a las cuatro restantes. Este resultado extremo puede ser simplemente un error, es decir, un error no relacionado con los pequeños errores aleatorios esperables en cualquier sistema de medición.

Podría ser, por ejemplo, un error de codificación. Si el laboratorio 5 determina que la causa de esta puntuación extrema es un error especifico, entonces se podrá justificar el eliminar el resultado de esta medición y asumir que este laboratorio no está sesgado.

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