Descripción: El sesgo cuantitativo se refiere a un tipo de sesgo que ocurre cuando los datos numéricos se utilizan de una manera que tergiversa la verdadera naturaleza de los datos. Este fenómeno puede surgir en diversas etapas del análisis de datos, desde la recolección hasta la interpretación de los resultados. A menudo, se manifiesta cuando se seleccionan métricas inapropiadas, se ignoran variables relevantes o se presentan los datos de manera que favorecen una conclusión específica. El sesgo cuantitativo puede tener consecuencias significativas, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), donde los algoritmos dependen de datos para aprender y tomar decisiones. Si los datos están sesgados, los modelos resultantes pueden perpetuar o incluso amplificar esas distorsiones, lo que lleva a decisiones injustas o inexactas. Este tipo de sesgo es particularmente preocupante en aplicaciones que afectan a la vida de las personas, como en la contratación, la justicia penal y la atención médica. Por lo tanto, es crucial abordar el sesgo cuantitativo mediante prácticas éticas en la recopilación y análisis de datos, asegurando que se utilicen métodos estadísticos adecuados y que se realicen revisiones críticas de los resultados para mitigar su impacto.
