¿Qué consecuencia podría tener un estudio con alto sesgo en comparación con uno con bajo sesgo?

• Ambos estudios tendrán resultados igualmente válidos.
• El estudio con alto sesgo puede llevar a conclusiones erróneas.
• El estudio con bajo sesgo será más costoso.
• El estudio con alto sesgo será más fácil de interpretar.

¿Por qué es importante mitigar el sesgo en la investigación?

• Para aumentar el número de participantes.
• Para mejorar la validez y credibilidad de los resultados.
• Para hacer que el estudio sea más complejo.
• Para reducir el tiempo de análisis de datos.

¿Cómo puede influir el sesgo en la toma de decisiones en investigaciones futuras?

• Puede hacer que se ignoren los resultados positivos.
• Puede llevar a decisiones basadas en datos erróneos.
• Siempre mejora la calidad de las decisiones.
• No tiene ningún impacto en las decisiones futuras.

¿Cuál de los siguientes describe mejor el sesgo en la investigación?

• Un método para seleccionar participantes al azar.
• Una técnica para mejorar la validez de un estudio.
• Un error sistemático que puede influir en los resultados de un estudio.
• Un error aleatorio que no afecta los resultados.

¿En qué etapa del proceso de investigación puede introducirse el sesgo?

• Solo en la recolección de datos.
• En ninguna etapa, es un problema externo.
• Solo en la fase de análisis de resultados.
• En cualquier fase, desde la formulación de la pregunta hasta la interpretación de los datos.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando los participantes no representan adecuadamente a la población general?

• Sesgo de medición
• Sesgo de selección
• Sesgo de información
• Sesgo de confusión

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el sesgo de información es correcta?

• Sucede cuando hay errores en la medición de las variables.
• Aparece solo en la fase de análisis de datos.
• Ocurre cuando los participantes son seleccionados al azar.
• Es un tipo de sesgo que no afecta la validez del estudio.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de sesgo de confusión?

• Un factor externo que influye en los resultados del estudio.
• Un error en la recolección de datos.
• Un estudio que no mide correctamente la variable de interés.
• Un investigador que elige solo a sus amigos como participantes.

¿Qué puede causar sesgo en la recolección de datos?

• Métodos de recolección deficientes o subjetivos.
• La asignación aleatoria de participantes.
• La revisión por pares de los resultados.
• Un diseño de estudio bien estructurado.

¿Cuál de las siguientes estrategias puede ayudar a minimizar el sesgo en una investigación?

• Randomización en la asignación de participantes a grupos.
• Recolección de datos subjetiva.
• Evitar la revisión por pares.
• Uso de muestras pequeñas.