Problemas de representatividad en las encuestas con muestreos

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  • Papers 74, 2004 45-66Resumen

    En el presente trabajo se exponen diversas situaciones en las que no se respeta una de las espe-cificaciones bsicas del muestreo probabilstico, la seleccin basada en la equiprobabilidad,centrando nuestra atencin en cmo este hecho influye en la capacidad de inferencia esta-dstica de los resultados obtenidos en la investigacin social mediante encuesta. Tras laexposicin de los tipos de errores susceptibles de cometerse en la investigacin medianteencuesta, centraremos nuestro anlisis en la no respuesta total, un fenmeno que alterala probabilidad de seleccin de los entrevistados y con una importancia creciente en losltimos aos. El trabajo termina presentando un modelo de reduccin de la no respuestaen la encuesta postal.

    Palabras clave: calidad en la encuesta, error de medida, error de cobertura, error muestral,error de no respuesta.

    Abstract. Nonsampling errors and survey quality

    This article provides a review of recent research on the quality of survey data. The paperreviews standard methodological treatments of survey errors and discusses the importan-ce of developing population models for measurement errors. A model is presented whichnests measurement errors within other non measurement survey errors: errors of covera-ge, sampling, and non response. The third and following section of the article focus theattention on non response.

    Key words: survey quality, measurement survey error, error of coverage, error of sampling,non response error.

    Problemas de representatividad en las encuestas con muestreos probabilsticos

    Vidal Daz de RadaUniversidad Pblica de Navarra. Departamento de SociologaCampus Arrosada, s/n. 31006 [email protected]

    Sumario

    1. Tipos de errores en la investigacin social con encuesta

    2. Problemas que genera la no respuesta

    3. Presencia de sesgos en la seleccin muestral

    4. Estrategias para reducir el efecto de la no respuesta

    5. Reduccin de la presencia de la no respuesta en una encuesta postal

    6. A modo de conclusin

    Bibliografa

  • 46 Papers 74, 2004 Vidal Daz de RadaComenzaremos este trabajo con una breve exposicin de los mtodos mues-trales, centrando nuestro anlisis en la clasificacin de los tipos de muestreo. As,la primera y ms importante divisin respecto al tipo de muestreo diferenciaentre muestreo probabilstico y no probabilstico. El primero se caracterizaporque se conoce la probabilidad que tiene cada miembro del universo parasalir seleccionado en la muestra y por utilizar un proceso de seleccin que res-peta tales probabilidades (Manzano Arrondo, 1998: 65), aspectos que permi-ten realizar inferencias estadsticas estimando las caractersticas poblacionalesde la muestra elaborada. En el muestreo no probabilstico no se conoce la pro-babilidad que tienen los miembros del universo de ser incluidos en la mues-tra, de modo que la inferencia de los resultados a la poblacin presenta mayo-res dificultades.

    La eleccin entre un tipo de muestreo u otro est determinada, funda-mentalmente, por los objetivos de la investigacin, adems de otros factorescomo los recursos disponibles, la realidad que se pretende analizar, el perodode tiempo disponible para realizar la investigacin, el grado de precisin con queel investigador (o el demandante de la misma) desea medir esta realidad, laexistencia de un marco muestral e incluso la propia experiencia y preferenciadel investigador (Ibez, 1989: 49).

    La diferencia entre ambos tipos de muestreo, volviendo a la informacinproporcionada dos prrafos ms arriba, estriba fundamentalmente en el cono-cimiento de probabilidad de ser elegido, y en que el proceso de seleccin res-peta tales probabilidades. En el muestreo probabilstico se conoce tal proba-bilidad al menos en teora y se realiza el proceso de eleccin en funcin deesta probabilidad; aspectos que no son considerados en el muestreo noprobabilstico. Si bien son stos los elementos definitores del muestreo pro-babilstico, la prctica investigadora genera que en determinados momentosestos criterios no se cumplan tal y como propone la teora muestral (ManzanoArrondo, 1998: 58).

    En el presente trabajo, se exponen diversas situaciones en las que no se res-petan estas mximas del muestreo probabilstico, centrando nuestra atencinen cmo este hecho influye en la capacidad de inferencia estadstica de losresultados obtenidos en la investigacin social mediante encuesta. Tras la expo-sicin de los tipos de errores, centraremos nuestro anlisis en la no respuesta,un fenmeno que altera la probabilidad de seleccin de los entrevistados y conuna importancia creciente en los ltimos aos. El trabajo termina presentan-do un modelo de reduccin de la no respuesta en la encuesta postal.

    1. Tipos de errores en la investigacin social con encuesta

    Siguiendo a Azorn y Snchez Crespo, en la investigacin social medianteencuesta, el error es definido como la diferencia entre el valor observado (obte-nido) y el valor desconocido (real) de la poblacin sobre la que se est reali-zando la investigacin. As, el error no es tanto una equivocacin, sino un mar-gen de incertidumbre (Azorn y Snchez Crespo, 1992: 44).

  • Problemas de representatividad en las encuestas con muestreos probabilsticos Papers 74, 2004 47Una primera distincin de los errores presentes en investigacin social nosllevara a diferenciar entre errores sistemticos y aleatorios (Latiesa, 1994: 340-341). Los errores sistemticos siguen reglas fijas y son considerados como fac-tores estables que afectan de la misma forma e intensidad cada vez que se haceuna medicin. A diferencia de stos, los errores aleatorios son azarosos y resul-ta difcil su control, puesto que se desconoce cuando aparecen y como afec-tan a cada una de las mediciones realizadas. Estos errores pueden estar originadospor factores coyunturales del entrevistado, del entrevistador, de la situacin dela entrevista, etc. El gran problema es que no influyen en todos los fenme-nos por igual, afectando as a las mediciones de forma variable. Algunos auto-res consideran que la repercusin final de los errores aleatorios es de pocaimportancia, puesto que, al estar repartidos de forma uniforme, su efecto glo-bal se compensa (entre stos Villn y Bravo, 1990: 25).

    Ambos errores tienen distintos orgenes, y por ello deben ser corregidos dedistintas formas. As, Azorn y Snchez Crespo sealan que la reduccin de loserrores aleatorios requieren hacer ms de algo, como por ejemplo la reduccindel tamao de la muestra, mientras que la reduccin de los errores sistemti-cos requieren hacer algo ms, como por ejemplo una supervisin o un pro-grama de control (1992: 45).

    La clasificacin sobre el error aleatorio y sistemtico da cuenta de los tiposde error, pero no informa de las causas originarias del mismo, aspecto funda-mental cuando el inters del investigador se centra en la reduccin del errorde su investigacin. La nica forma de reducir este nivel de incertidumbreentre el valor observado y el real ser incidir en las causas que producen elerror. Adoptando esta perspectiva, una de las mejores clasificaciones de loserrores en investigacin social es la sntesis que realiz Groves en 1989 basn-dose en la perspectiva de Leslie Kish (1965). Groves destaca la presencia decuatro errores en la investigacin social error de muestreo, de cobertura,de medida y de no respuesta, que a su vez incluyen diferentes tipos de erro-res. A continuacin, se explica cada uno de stos y su importancia en la calidadde la investigacin social.

    1.1. Error de muestreo

    Definido como el error ocasionado por entrevistar a una parte de la poblacinobjeto de estudio, y es un indicador de la precisin de las estimaciones realiza-das. El nivel de precisin est muy relacionado con el tamao de la muestra;de modo que, a medida que disminuye el tamao de la muestra, disminuyetambin la precisin de las estimaciones y, por lo tanto, aumenta el error mues-tral. Cuando aumenta el tamao de la muestra aumenta tambin la precisin delas estimaciones y disminuye el error de muestreo, aunque es preciso sealarque esta disminucin del error no es proporcional al aumento de la muestra.

    De este modo, una elevada precisin de las estimaciones est reflejandouna escasa dispersin de la distribucin del estimador en la muestra seleccio-nada o, dicho de otro modo, est reflejando una concentracin de los valores

  • 48 Papers 74, 2004 Vidal Daz de Radaestimados cerca del valor real. Si los valores estn muy concentrados, las des-viaciones respecto de la media sern pequeas. Como la precisin se mide porla varianza del estimador o su raz cuadrada, que es la desviacin tpica, en loscasos que las desviaciones respecto de la media sean pequeas tambin lo serel error muestral (Manzano Arrondo, 1998: 78-79).

    El error de muestreo es un componente esencial de los muestreos proba-bilsticos y seala, en definitiva, la probabilidad de inferir correctamente losresultados obtenidos en los sujetos analizados. El error muestral se ha analiza-do en detalle en numerosos trabajos, y adems no entra dentro de las situa-ciones referidas anteriormente y caracterizadas por el no cumplimiento de laequiprobabilidad, de modo que no dedicaremos ms atencin a este aspecto.

    1.2. Error de cobertura

    El segundo error sealado por Groves es definido como error de cobertura, yse produce cuando no son incluidos determinados elementos de la poblacinobjeto de estudio en el proceso de seleccin muestral (Kish, 1965: 528). Lafalta de cobertura impide la cooperacin de un nmero de unidades muestra-les, puesto que determinados individuos no pueden ser seleccionados en lamuestra, dificultando con ello la capacidad de inferencia de los hallazgos dela investigacin. Este error produce una subestimacin en los resultados, cuyaamplitud depende de las caractersticas de las unidades omitidas.

    Un ejemplo de no cobertura en un estudio de mercado es la eliminacinde