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Datos sesgados por selección ("Cherry-Picked Data")

Datos sesgados por selección se refiere a la inclusión selectiva de datos o estudios que apoyan una conclusión específica, mientras se omite la evidencia que la contradice.

📌 Características clave

⚠️ Por qué es importante

🧠 Ejemplos

Contexto Comportamiento de selección sesgada
Ensayos clínicos Reportar resultados positivos y omitir eventos adversos
Revisiones Excluir estudios neutros o negativos del análisis
Informes técnicos Mostrar solo imágenes o resultados óptimos
Editoriales Referenciar solo literatura que apoya la tesis

✅ Buena práctica