A veces hablo con investigadores que estudian la relación entre variables en muestras de psicología clínica. Un ejemplo típico es el siguiente:
Los investigadores a menudo quieren desarrollar modelos de lo que predice la depresión.
Sin embargo, el problema es que la muestra se seleccionó porque ya se había considerado que poseía un cierto nivel de umbral de depresión. Aún permanece una variación sustancial en la depresión, siendo algunos participantes más severos que otros.
Por lo tanto, existen problemas al tratar de generalizar las relaciones observadas para describir lo que predice la depresión, porque no se trata de una muestra aleatoria de la población.
Uso la depresión como un caso específico, pero el problema se aplica a muchos estudios de poblaciones clínicas (p. ej., niños con problemas de conducta, niños con discapacidades intelectuales, TOC, etc.).
No sé si se puede eliminar por completo el sesgo de selección de dicha muestra.
Parece que te refieres (en cierto sentido, al menos) a la regresión hacia la media. Este es uno de los mayores (si no el mayor) problema con muchas investigaciones sobre muestras clínicas.
Lo que haría (suponiendo recursos) sería tomar una muestra del mismo tamaño (o más grande) de la población general y administrarles todas las mismas medidas y pruebas. Esto le permitiría separar los predictores del resultado clínico frente a la variación debida a otros factores. Probablemente emplearía el emparejamiento de la muestra clínica con la muestra general (Gelman y Hill tienen un gran capítulo en su libro sobre el emparejamiento, y todo el libro está lleno de consejos útiles para problemas análogos.
En mi investigación (sobre predictores de la respuesta al placebo) tomé grandes muestras de la Universidad donde estaba realizando mi investigación sobre todas mis medidas de autoinforme y comparé mi población experimental con ellas para determinar si mi muestra era representativa de la población más grande. , que es un enfoque algo similar a un problema común.
Desafortunadamente, aparte del libro de Gelman y Hill, no conozco ninguna literatura sobre el tema (pero eso puede ser culpa mía).
Espero que esto ayude.