El sesgo de selección es un error con las metodologías detrás del reclutamiento y retención de los participantes en los estudios, o el análisis de los datos obtenidos, que hace que los resultados sean menos confiables. Es uno de los sesgos que pueden alterar un estudio si los investigadores no los anticipan y toman medidas para evitarlos. En una reseña de un estudio científico sólido, los investigadores pueden discutir todos los métodos utilizados para permitir a los lectores juzgar si los sesgos pueden haber contaminado los resultados.
Un ejemplo de sesgo de selección es un sesgo de muestreo, en el que los candidatos para un estudio no se eligen al azar, lo que tendería a sesgar los datos. Un método de muestreo verdaderamente aleatorio atrae a una amplia variedad de personas de la población objetivo para evitar problemas que puedan surgir con una muestra reducida, como correlaciones falsas que son en realidad el resultado de quién participó, en lugar de lo que se está estudiando. Por ejemplo, la contratación para un estudio sobre la salud de las mascotas que se centra en los consultorios veterinarios crearía un sesgo de muestreo, porque no se reclutaría a personas con mascotas sanas.
Un sesgo de selección también puede entrar en juego con la retención. En el transcurso de un estudio, especialmente uno largo, tiende a ocurrir una cierta cantidad de deserción a medida que las personas abandonan o dejan de ser elegibles por diversas razones. Si esta tasa es alta, puede sesgar los resultados finales al reducir la muestra y hacerla menos aleatoria. Si un estudio no cuenta con las medidas adecuadas para alentar a los participantes a llevarlo hasta el final, podría tener un problema de sesgo de selección.
Detener una prueba antes de tiempo puede interferir con el intervalo de tiempo y puede generar datos falsos o engañosos. Asimismo, no controlar los datos de forma adecuada y utilizar métodos deficientes de análisis estadístico puede crear un sesgo de selección. Los investigadores también pueden confundir causa y efecto, crear correlaciones falsas o malinterpretar los resultados del estudio. Si analizan los datos de una manera que confirme las conclusiones falsas, sus resultados finales pueden ser menos valiosos.
Puede ser difícil evitar cierto grado de sesgo con la investigación científica. Antes de que comience un proyecto, los investigadores pueden sentarse a discutir posibles sesgos y formas de lidiar con ellos, de modo que puedan planificar con anticipación para abordar problemas como el sesgo de selección. Supervisan el estudio a medida que se lleva a cabo para comprobar si hay signos de sesgo emergente y tienen cuidado con la forma en que evalúan y discuten los datos. La revisión por pares es una parte importante de este proceso, ya que permite la aportación de terceros que es menos probable que estén interesados en los resultados y, por lo tanto, pueden ser honestos en sus evaluaciones de la validez de un proyecto.