¿Cómo reducir el efecto del bias De insensibilidad al tamaño de muestra?

Este tipo de bias, como muchos otros, es difícil de controlar y puede tener grandes efectos, pero lo importante al final es simplemente :

No subestimar la cantidad de riesgo que se asocia a cada decisión. Si una decisión es poco importante, podemos usar una muestra más pequeña y probar el resultado aun con el riesgo de fallar. Simplemente porque usar ese tiempo para otras cosas puede ser más efectivo

Subestimar el riesgo. Del mismo modo que sobreestimar el riesgo puede llevar a ineficiencia, subestimarlo puede llevar a peores problemas. Por eso antes de decidir cuánto tiempo dedicar a resolver algo es importante entender el riesgo asociado a la decisión. Cuanto más importante el resultado, más nos importa el riesgo asociado y por lo tanto más recursos puede requerir.

Confianza excesiva. Puede darse la situación de asumir que simplemente porque algo haya funcionado hasta ahora vaya a funcionar en el futuro. Esto no es para nada cierto, hay cosas que pueden funcionar aún mejor en un futuro y otras que pueden funcionar peor. 

Por lo que es importante saber el riesgo asociado a cada opción ya que podemos lanzar una moneda y obtener cara 15 veces seguidas, pero no tiene porque significar que la siguiente vaya a salir cara. Así que todo depende de si estamos dispuestos a apostar, cuando las probabilidades pueden no llegar al 50%

Visión de túnel. Tener confianza excesiva en los resultados hasta el momento puede hacer que perdamos de vida todo el contexto, pero no existe respuesta sin contexto. Aunque un experimento salga bien en ciertas condiciones es posible que simplemente con cambiar factores como la temperatura o humedad ya no funcione. Por eso, debemos tener en cuenta siempre los factores que han afectado y el resultado para entender cuales son los realmente importantes.

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