CÓMO EL PERIODISMO PUEDE APROVECHAR LOS MÉTODOS SOCIOLÓGICOS

PERIODISMO DE PRECISIÓN:

José Luis Dader

Catedrático de Periodismo

Univ. Complutense

COMPOSICIÓN Y LECTURA DE CUADROS ESTADÍSTICOS:

PROBLEMAS EN SU PRESENTACIÓN PERIODÍSTICA

EJEMPLO: DATOS CRUZADOS DEL COLOR PREFERIDO EN LOS COCHES SEGÚN PAÍS DE

LOS ENCUESTADOS

VARIABLE 1: Color preferido en los coches (Claros / Oscuros)

VARIABLE 2: País de Nacimiento (Italia / España)

B) Variable Independiente en Filas

Coches Claros

Coches Oscuros

Italia

España

Colocación de las VARIABLES en cuadros estadísticos

A) Variable Independiente en Columnas

Italia España

Coches Claros

Coches Oscuros

Variable Independiente: La que puede producir un cambio. La más antigua en el tiempo. Ej. País de Nacimiento

Variable Dependiente: La que puede ser modificada. La más reciente en el tiempo. Ej. Compra de coches según colores

País de Nacimiento y Color Preferido de Coches

Italia España Total

Coches Claros

220 480 700

Coches Oscuros

2050 1620 3670

Total 2270 2100 4370

B) País de Nacimiento por Color Preferido de Coches

Italia España Total

Coches Claros

31% 69% 100%

Coches Oscuros

58% 42% 100%

A) Color Preferido de Coches por País de Nacimiento

Italia España

Coches Claros

9% 24%

Coches Oscuros

91% 76%

Total 100% 100%

¿ Cálculo de % por Columnas o Filas / V. Ind –V. Dep?

B) País de Nacimiento por Color Preferido de Coches

Italia España Total

Coches Claros

31% 69% 100%

Coches Oscuros

58% 42% 100%

A) Color Preferido de Coches por País de Nacimiento

Italia España

Coches Claros

9% 24%

Coches Oscuros

91% 76%

Total 100% 100%

¿ Lectura por Columnas o Filas / V. Ind –V. Dep?

• Si se calcula sobre la vertical se compara en horizontal

• Si se calcula sobre la horizontal se compara en vertical

Suicidios/Muerte Natural por Viudedad y Sexo

(Total Muertes del Grupo: 730)

Viudos Fallecidos

Viudas Fallecidas

Totales

Suicidas 38 (43,1%)

50 (56,9%)

N= 88 (100%)

Resto de Fallecidos

192 (30,0%)

450 (70,0%)

N= 642 (100%)

Total de Viud.Fallecidos

N= 230 N =500 N = 730(100 %)

Ejemplo de construcción problemática: ¿Se suicidan más los viudos o las viudas?

Suicidios/Muerte Natural por Viudedad y Sexo

(Total Muertes del Grupo: 730)

Viudos Fallecidos

Viudas Fallecidas

Totales Fallecidos

Suicidas 38 (16,5%)

50 (10,0%)

N= 88

Resto de Viud. Fallecidos

192 (83,5%)

450 (90,0%)

N= 642

Total de Viud. Fallecidos

N = 230(100 % )

N =500(100 % )

N = 730(100 %)

¿Se suicidan más los viudos o las viudas? Versión 2ª

El DISEÑO GRÁFICO CONTRA LA PRECISIÓN DE LECTURA

ESTADÍSTICA

EJEMPLOS DE ELECCIONES USA 2004

Colocación de las VARIABLES en cuadros estadísticos

A) Variable Independiente en Columnas (con expansión horizontal)

Italia España Francia UK RFA

Coches Claros

Coches Oscuros

DISEÑO PERIODÍSTICO: ¿Qué hacer cuando la variable independiente tiene muchos grupos?

Colocación de las VARIABLES en cuadros estadísticos

DISEÑO PERIODÍSTICO: ¿Qué hacer cuando la variable independiente tiene muchos grupos?

A) Variable Independiente en Columnas (con expansión vertical)

Coches Claros

Coches Oscuros

Italia

España

Francia

UK

RFA

Suiza

REGLAS PARA EL ANÁLISIS DE ENCUESTAS Y SONDEOS

ELECTORALES

Datos básicos que la Ficha Técnica debe aportar

• Mención de selección aleatoria / probabilista de la muestra

• ¿Qué margen de error tienen los datos? Ej. +/- 3,0%

• ¿A qué proporción de la población se pueden extrapolar los resultados? (Coeficiente de Probabilidad o Nivel de Confianza) El más habitual (95,5%).

Y en encuestas electorales

• ¿Qué margen de error tienen los datos sobre votantes (descontados NS/NC y abstención)? POCAS VECES MENCIONADO

•Margen de error: El problema del ‘empate técnico’

Si tenemos un margen de error de +/- 3% y los siguientes datos en un sondeo electoral:

CANDIDATO A: 48% CANDIDATO B: 46%

Las opciones se cruzan, porque:

CANDIDATO A podría tener 45% (-3%)

y el CANDIDATO B: 49% (+3%)

El aparente perdedor puede ser incluso el ganador. Luego no es correcto titular que “El Candidato A lleva 2 puntos de ventaja”.

COEFICIENTE DE PROBABILIDAD / NIVEL DE CONFIANZA:¿A qué proporción de la población

se pueden extrapolar los resultados?

La variación máxima entre los datos muestrales y los de la población real no son aplicables al 100%.

Si el nivel de confianza es del 95,5% (equivale a 2 “sigmas de precisión”), hay un 95,5% de probabilidades de que los resultados de la población total se mantengan dentro de la variación que el margen de error expresa respecto al resultado obtenido en la muestra.

PERO HAY un 4,5% de probabilidades de que los

resultados globales rompan la barrera superior o inferior que dice el margen de error.

EJEMPLO DE OCULTACIÓN DE DATOS

¿Y qué margen de error tienen los datos sobre votantes (descontados NS/NC y abstención)?

(1)

Las fichas técnicas publicadas por los medios suelen indicar el % de error para el tamaño total de su muestra.

-Ej. 1.200 encuestados, e = +/- 2,9%

Pero los cuadros de intención de voto que publican han descontado antes las cifras de

abstenciónabstención y no-respuestano-respuesta. Los porcentajes no se calculan ya sobre la Base Inicial.

* Luego esa distribución ya no corresponde a la base indicada en la ficha técnica (1.200), sino a

la parte de los votantes decididos realmente (por ej. 800). Con lo que el margen de error real

ha subido a 3,5% (y casi ningún medio lo aclara).

EJEMPLO

EJEMPLO

La encuesta de 1.000 entrevistados ha podido quedar reducida a 400 votantes declarados. El error habría subido del +/- 3,1% al +/- 5,0%

Problema adicional del valor de los resultados por subcategorías

En muchas encuestas se añade la comparación de resultados por subcategorías o grupos.

Ej. Al dato general de que el Candidato A obtendrá un 48% y el B un 40% se añade que la distribución por regiones es:

Región A%

Región B%

Región C%

Región D%

Candidato A 46 % 50 % 45 % 47 %

Candidato B 42 % 40 % 43 % 44 %

Otros 12 % 10 % 12 % 9 %

PERO…

Problema adicional del valor de los resultados por subcategorías

PERO…Región A

%Región B

%Región C

%Región D

%

Candidato A 46 % 50 % 45 % 47 %

Candidato B 42 % 40 % 43 % 44 %

Otros 12 % 10 % 12 % 9 %

El tamaño muestral de cada subgrupo es ya muy inferior: Si la muestra total era de 1.200 individuos y se han descontado también los NS/NC, puede haber quizá unos 150 encuestados por región. El error de representatividad para cada uno de los subgrupos sube a más de 8%

En términos de significación en las comparaciones, las diferencias de menos de 5 puntos pueden ser por casualidad.

dader@ccinf.ucm.es

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