Encuesta

Cuando se quiere saber una cosa, lo mejor que se puede hacer es preguntarla. 

Georges Duhamel 

En general, el interés por la investigación en nuestro país es algo reciente, sobre todo porque antes no nos hacía falta. El enfoque cuantitativo se encuentra en el medio de la investigación comercial, enfocada siempre a la pregunta de para qué se investiga. Cobra su valor como excelente método exploratorio, no exento de suposiciones y limitaciones.

En la investigación observamos, con distintas metodologías, diferentes dimensiones de la realidad:

• Criterios de Tipología de Estudios por Encuesta (Desde el uso de la Investigación):
• Propósito.- Estratégico (Planeación) Táctico (Desarrollo / Evaluación)
• Área de Interés.- Mercadotecnia (Consumidores o Usuarios) Salud (Población)
• Demografía (Población) Cultura (Sociedad) Medios (Audiencias)
• Organizaciones (Entidades)
• Opinión Pública (Ciudadanos)
• Tipo de Muestreo.- Probabilístico (Representativo)
• No Probabilístico
• Tipo de Levantamiento.- Personal
• Telefónico
• Por Correo
• Periodicidad.- Transversales
• De Seguimiento.- Continuo
• Discontinuo
• Destino de la Información.- Encuestas Ad-Hoc
• Multicliente
• Difusión Pública
• Naturaleza del Conocimiento Buscado (Desde el hacer Investigación):
• Exploratorio (Identificar)
• Descriptivo (Dimensionar)
• Explicativo (Asociar)
• Causal (Origen – Efecto).- Experimental
• Cuasi-experimental
• Muestreo:

El muestreo formal le da a la encuesta la representatividad (o no se la da).

Para ser representativa, una encuesta debe reproducir todas las características del universo estudiado. Esto se logra cuando existe aleatoriedad (cuando todos pueden entrar a formar parte de la muestra). Además, la probabilidad de que cada elemento entre en la muestra debe ser conocida.

Un marco muestral contiene las características del universo. Permite lograr la probabilidad idéntica. Puede ser un mapa, un directorio, un padrón, etc.

Por otra parte, el peso de las personas en la representación lo obtenemos de dividir el número de muestra entre el total de la población (cada miembro de la muestra representa la opinión de Notros miembros del universo).

La suma de las representatividades de cada miembro de la muestra debe dar el total de la población o universo.

El muestreo formal es caro, pero siempre se busca el cumplimiento de su lógica.

¿Cómo Diseñar una Muestra?

a).- Definimos el universo, o conjunto de elementos a los que se desea extrapolar los resultados de la muestra. Todos deben ser homogéneos en cuanto a su definición operativa.

b).- Determinamos el tamaño; no es un porcentaje; los fenómenos son finitos. En universos pequeños, las muestras son similares al propio universo. En grados diversos, el número mágico ronda los 380, cuando el fenómeno ha sido suficientemente explorado. De todos modos, para elaborar nuestra muestra, debemos revisar:

Determinantes Fundamentales:

– Tamaño del Universo.- Como una relación asintótica, no proporcional.
– Precisión o Margen de Error.- Distancia entre lo medido y la medición (Descripción: como una diana, a la que tira un arquero).
– Exactitud o Nivel de Confianza.- Capacidad de repetir la medición.
– Homogeneidad – Heterogeneidad.- Lo común que es el fenómeno a medir.

Conciliaciones:

• Número de Estratos.- Se debe determinar una muestra para cada estrato (partición por diseño). Es diferente de un segmento (partición por pendientes).
• Etapas de Diseño.- A veces, cuando no se cuenta con un marco muestral, se deben seguir diversas etapas de “cierre”, hasta llegar al nivel buscado.
• Conglomeración de Unidades.- Cuando conglomeramos, reducimos la posibilidad de encontrar valores reales. Eso aumenta el tamaño de la muestra, para compensar el posible error.
• Estado del Marco Muestral / Efectividad.- El marco puede ser una lista o un mapa; puede tener errores (sobrecobertura, subcobertura o duplicación). Eso debe medirse y compensarse con el tamaño de la muestra.
• Técnicas de Recolección de Datos.- Al medir, desarrollamos los puntos anteriores. La aplicación de técnicas implica imprecisiones que impactan al tamaño de la muestra.
• Recursos.- Costos y tiempo que impactan el diseño de nuestra muestra.

Fórmula para Realizar el Cálculo de una Muestra de un Tamaño n:

n = Tamaño de la Muestra
N = Tamaño del Universo o población estudiada
Me = Margen de Error
Nc = Nivel de Confianza
p = Probabilidad de Ocurrencia
q = Probabilidad de No-ocurrencia

Recomendaciones: Se deben pasar los porcentajes a probabilidad El nivel de confianza se traduce al Z (parámetro)

Para comparar las probabilidades se usa la curva de distribución normal; es un parámetro que sirve para comparar diferentes fenómenos, uno contra otro.

Pongamos un ejemplo. Supongamos que deseamos establecer el tamaño de una muestra para un caso imaginario, en donde:

El universo (N) es de 3’000,000 de personas.

La probabilidad de ocurrencia (p) es desconocida, por lo que asumimos el más alto punto de incertidumbre, que es del 50 por ciento, lo cual debe ser expresado como probabilidad (.5)

De la misma manera, la probabilidad de no ocurrencia (q) es de 1-.5= .5

El margen de error es de +/- 5 por ciento; expresado como probabilidad: (.05)

El nivel de confianza o exactitud, expresado como valor z que determina el área de probabilidad buscada es de: (1.96)

Al sustituir esos valores, la fórmula quedará como sigue:

Cuando realizamos las operaciones indicadas, obtenemos el tamaño de la muestra; n es igual a 384.1.

c).- Forma de Selección: Para seleccionar la muestra, hay que tomar varias decisiones sobre:

Estratificación.- ¿Hay sub-universos o grupos? De ser así, se necesitan muestras independientes y proporcionales.

Etapas del Muestreo.– Son pasos de la selección (Localidad, AGEB, Sub-ageb, manzanas, viviendas, personas)

Conglomeración.– Es un agrupamiento, que se elabora por falta de un marco muestral o por cuestiones prácticas.

Tipo de Selección.- Se diseña para cada etapa, cuando éstas se usan.

Puede ser:

Aleatorio Simple (Todos pueden ser seleccionados)
Aleatorio Sistemático (A partir de una razón sistemática; dispersa la muestra)
Cuotas (Criterios para construir una muestra propositiva. Debe tener reglas para eliminar la subjetividad).
Desproporcionadas.- Eficientan la muestra. Necesitan una ponderación posterior.
Proporcionales.- Las proporciones de la muestra son iguales a las de la población.
Intencional.- Al gusto del investigador (sondeo de opinión).
Randomización.- Como parte de un diseño experimental. Es la construcción de grupos experimentales iguales.
El Proceso de Medición.- Para medir, debemos operacionalizar. Lo importante de nuestra medición es que logremos validez (medir lo que queremos) y confiabilidad (medirlo bien). Operacionalizar significa convertir nuestros conceptos en variables y asignarles un nivel de medición. Esto último puede hacerse de distintas maneras:

• Nominal
• Ordinal
• Intervalar

El Cuestionario.- Es la forma de recopilación de datos en que incluímos más de una variable. Para elaborarlo, debemos tener definidos los niveles de medición. Debemos tratar de usar preguntas cerradas.

Un cuestionario bien diseñado debe tener una lógica de construcción; es decir, unos Principios de Orden y Secuencia:

• Ir de lo General a lo Específico.
• Ir de lo Simple a lo Complejo.
• Ir de lo Espontáneo a lo Ayudado.
• Ir de lo Público a lo Privado.

Levantamiento de la Información.- Existen las siguientes técnicas para la aplicación de un cuestionario:
a).- De Contacto Directo:

1).- Casa por Casa.
2).- Locación de Flujo
3).- Lugar de Intercepción
4).- Concentraciones

b).- Mediatizadas:

5).- Por Teléfono
6).- Por Correo
7).- Por Internet

Esas técnicas tienen distintos grados de eficiencia con respecto a algunas características del trabajo de campo.

Podemos agruparlas y darles un valor:

En la presentación misma de los cuestionarios, debemos dar al informante la oportunidad de contestar realmente con la verdad. A ese respecto, existen algunos errores en la construcción de cuestionarios, derivados de la redacción:

• Preguntas no Focalizadas, demasiado generales; obtienen respuestas de tipo exploratorio.
• Preguntas Largas o Complejas.
• Preguntas con criterios de respuesta que no son claramente definidos. Preguntas no aplicables.
• Preguntas que contienen otras preguntas; a veces, por un mal uso de las “o”.
• Preguntas Dirigidas, sugerentes de la respuesta. Preguntas que usan Negativas o dobles negativas.
• Por otra parte, encontramos errores derivados del informante, que pudieran contrarrestarse con el uso de una redacción adecuada del cuestionario:
• Deseabilidad Social; respuestas que se basan en una cierta aprobación. Para evitarlo, conviene “introducir” a la pregunta.
• Sesgo de Cortesía; esa cortesía debe ser estimada antes de aplicar el cuestionario.
• Tendencia al “Sí” y al “No”; muchas veces se deriva del tamaño del cuestionario.
• Prestigio; respuestas por presunción, como las que se obtienen a veces en preguntas sobre la sexualidad.
• Hostilidad / Tabú; se encuentra en relación con temas valorados socialmente.
• Patrocinio; saber quién paga el estudio puede generar respuestas.
  Polarización de Respuestas; una característica del pensamiento humano es que tiende a ser dicotómico.

A continuación, veamos una serie de sugerencias para evitar sesgos:

• Refraseamiento
• Instrucciones
• Cambio de la Escala de respuesta
• Ordenamiento de las preguntas
• Estructuración de la sección o del cuestionario completo.

Recordemos que siempre es necesario realizar una prueba piloto de nuestros cuestionarios; eso permite evaluar; ver el comportamiento de los datos, las incidencias; analizar nuestras escalas. Es conveniente realizar entre 30 y 60 aplicaciones piloto de nuestros cuestionarios.