autoselección

Autoselección, o sesgo por autocandidatura, es un sesgo de muestreo que ocurre cuando la participación en una muestra depende de las características de los individuos, de modo que la muestra resultante no es representativa de la población objetivo. Esto puede surgir cuando los participantes voluntariamente deciden unirse a un estudio, comprar un producto, o consumir un servicio, introduciendo sesgos en estimaciones sobre preferencias, efectos de tratamientos o comportamientos.

En investigación, la autoselección se observa en encuestas con respuestas voluntarias, ensayos clínicos con pacientes que aceptan participar, o plataformas digitales donde los usuarios eligen qué contenido ver. También aparece en econometría y evaluación de programas cuando la decisión de participar está correlacionada con resultados observados, sesgando las conclusiones.

Las consecuencias incluyen estimaciones sesgadas, afectación de la validez externa y limitaciones para generalizar resultados. En algunos casos, la autoselección es parte del fenómeno estudiado (p. ej., adopción de una tecnología por quienes más la demandan), por lo que debe interpretarse con cuidado.

Para mitigarla, se pueden adoptar enfoques de diseño, como muestreo aleatorio y asignación aleatoria en experimentos, o métodos analíticos, como modelos de selección (por ejemplo, el modelo de Heckman), ponderación y estratificación, o imputación de datos. En encuestas, aumentar la tasa de respuesta, usar pesos de postestratificación y hacer ajustes basados en variables observables ayuda a reducir el sesgo. En plataformas, entender y modelar el proceso de selección puede mejorar la interpretación de métricas.