Reducir el sesgo en la recopilación de datos

Cómo vencer el sesgo en los datos

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Identificar sesgos en la recopilación de datos

  • Sesgo de selección, sesgo histórico y sesgo de medición
  • Entender estos sesgos crea conciencia, permitiendo a especialistas de datos identificarlos y actuar proactivamente

Comparación entre dos análisis

  • El análisis de sensibilidad explora cómo diferentes supuestos, subgrupos alternativos o estrategias de ponderación afectan los resultados
  • La validación externa compara los datos con fuentes independientes para comprobar consistencia y exactitud
Cómo vencer el sesgo en los datos

Muestreo aleatorio y estratificado

Diagrama sobre muestreo aleatorio y estratificado

  • Elegir una técnica de muestreo adecuada es importante
  • El muestreo aleatorio selecciona individuos o puntos de datos al azar de una población
  • El muestreo estratificado divide la población en subgrupos y toma muestras de cada uno
Cómo vencer el sesgo en los datos

Equilibrar la representación de subgrupos

Diagrama con submuestreo y sobremuestreo

  • El sobremuestreo aumenta deliberadamente la representación de ciertos grupos o clases para equilibrar la distribución
  • El submuestreo reduce la representación de grupos sobre-representados para equilibrar el conjunto
  • La ponderación asigna pesos distintos según la importancia, compensando desequilibrios en la muestra
Cómo vencer el sesgo en los datos

Aumento de datos

  • Para abordar el sesgo histórico, esta técnica enriquece el conjunto con datos adicionales
  • Su objetivo es cubrir periodos o eventos infrarrepresentados
  • Incluye:
    • Rellenar huecos de datos
    • Diversificar perspectivas
    • Actualizar y corregir errores

Rompecabezas rellenando huecos

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Prácticas de medición de datos

Cuatro prácticas de medición de datos

  • Estandarización de herramientas y protocolos de medición
  • Formación y calibración del personal recopilador
  • Las pruebas piloto evalúan la exactitud y consistencia de los procedimientos
  • Controles de calidad periódicos y automatización mejoran aún más la calidad
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Monitorización y ajuste continuos

Panel de monitorización de datos

  • La monitorización y el ajuste continuos son clave para abordar sesgos emergentes
  • Revisiones periódicas de métricas de calidad de datos
  • Evaluaciones de sesgo
  • Permiten identificar sesgos al instante
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¡Vamos a practicar!

Cómo vencer el sesgo en los datos

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