Luego del éxito de los MOOCS en los últimos años, la baja retención, pone en duda su efectividad. La presente investigación analiza los datos de diferentes MOOCs con los objetivos de determinar los estudiantes y MOOCs con perfiles desertores y encontrar patrones de estudiantes finalizadores, a través de distorsiones de la realidad (sesgos). Se utilizó la técnica de estratificación y predicción, árbol de decisión de tipo CHAID (Chi-square automatic interaction detector). Los resultados indican que las variables interés por el certificado, sesgos de elección y edad son las que mejor predicen los perfiles de los estudiantes desertores. Para el caso de los perfiles de los cursos que favorecen la deserción; la duración del MOOC, los sesgos de elección, la cantidad de módulos y el número de profesores muestran el curso con mayor probabilidad de abandono. Los mayores predictores en el interés el certificado final se encuentran descritos por los estudiantes con estudios de licenciatura y del área de interés de negocios. Contrario a lo esperado, se encontró como mayor predictor de la deserción el número incremental de preguntas a lo largo de las diferentes evaluaciones durante el MOOC. La discusión presenta estrategias pedagógicas que benefician directamente la supervivencia de los MOOCs.