Son aquellos que aparecen durante el proceso de selección de las unidades que ingresaran al estudio y también durante el seguimiento.
1. Sesgo de admision
Aparecen por una mala identificación del marco muestral sobre todo cuando no existe marco muestral como la población de mujeres trabajadoras sexuales si quisiéramos realizar un estudio sobre esta población podríamos acudir al hospital al programa de control de enfermedades de transmisión sexual y sacar un listado de aquellas que acuden a este programa pero las mujeres registradas en este programa no necesariamente son representativas de la población por otro lado podríamos utilizar el muestreo en bola de nieve identificando a una de ellas y esperando que nos presente a sus compañeras hasta lograr el punto de saturación esto tampoco es representativo de la población en estos casos se presentara el sesgo de admisión.
2. Sesgo de la autoselección
Vamos a suponer que hemos elegido adecuadamente un marco muestral incluso tenemos un listado de las unidades de estudio es decir contamos con un verdadero marco muestral y ahora vamos a elegir a las unidades que van a participar en nuestro estudio si hacemos un llamado a voluntarios las respuestas que ellos nos den no necesariamente representan a las respuestas de toda la población por esta razón no podemos esperar que ellos se autoseleccionen sino que tenemos que aplicar una técnica de muestreo la forma de elegir a las personas que ingresaran al estudio tiene que ser necesariamente aleatoria para ello existen las técnicas de muestreo aleatorio .
3. Sesgo de pertenencia
Esto ocurre cuando hay una falla en la identificación de las variables intervinientes recordemos que hay algunos elementos que entorpecen el estudio llamadas variables de confusión intermedias o control en la medida en que podamos identificarlas y eliminarlas controlaremos este sesgo si queremos hacer un estudio acerca del nivel de conocimientos que tienen sobre signos de alarma las gestantes y en nuestro grupo de estudio hay mujeres gestantes que son profesionales de la salud ellas saben bastante sobre este tema incluir sus respuestas en nuestras conclusiones sesgara los resultados porque este conjunto de mujeres tiene una condición particular que lo distingue de la población y que no debiera ser incluidos en el estudio pero que pasa si no las podemos identificar y se filtran hacia nuestro grupo de estudio aparecerá el sesgo de pertenencia.
4. Sesgo del procedimiento de aleatorización
Esto ocurre por ausencia de aleatorización o un mal procedimiento de aleatorización se observa en los diseños de investigación experimentales en los cuales no se respeta el principio de aleatoriedad en la asignación de los grupos de experimentación y de estudio sobre todo si estamos contraveniendo las normas éticas porque los pacientes deben recibir un tratamiento a propósito de su enfermedad y no a propósito del estudio por tanto se ve limitada la intervención sobre las unidades de estudio en este caso debemos agregar las variables que entorpecen nuestro estudiopara realizar un análisis estratificado .
5. Sesgo de prevalencia
Este es el sesgo que aparece durante el seguimiento del grupo en estudio vamos a utilizar el siguiente ejemplo 30 personas que tienen obesidad y diabetes se inscriben a un programa de dieta y ejercicios de 3 meses con la finalidad de bajar 10 kilos 20 de ellas al no observar resultados se retiran del programa al final quedan únicamente 10 las cuales han logrado el objetivo deseado disminución de 10 kilos y llegaremos a la conclusión de que el programa es efectivo pero no lo fue en aquellas 20 personas que se retiraron y precisamente por eso se retiraron el sesgo aparece cuando existe una perdida prematura de las unidades de estudio la única forma de controlar esto es evitar que las personas se retiren del estudio y en el caso de que no podamos evitar este acontecimiento realicemos un análisis estadístico denominado análisis de supervivencia.
