8.3: Métodos de muestreo
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Como mencionamos en una sección anterior, lo primero que debemos hacer antes de realizar una encuesta es identificar la población que queremos estudiar. Supongamos que somos contratados por un político para determinar la cantidad de apoyo que tiene entre el electorado en caso de que decida postularse para otro mandato. ¿Qué población debemos estudiar? ¿Cada persona en el distrito? No todas las personas son elegibles para votar, e independientemente de lo fuerte que le guste o no le guste a alguien el candidato, no tienen mucho que ver con que sea reelecto si no es capaz de votar.
¿Qué pasa con los electores elegibles en el distrito? Eso podría ser mejor, pero si alguien es elegible para votar pero no se registra antes de la fecha límite, tampoco tendrá voz en la elección. ¿Qué pasa con los votantes registrados? Muchas personas están registradas pero optan por no votar. ¿Qué pasa con los “probables votantes”?
Este es el criterio utilizado en gran parte de las encuestas políticas, pero a veces es difícil definir a un “votante probable”. ¿Es alguien que votó en la última elección? ¿En la última elección general? ¿En la última elección presidencial? ¿Deberíamos considerar a alguien que acaba de cumplir 18 años como un “votante probable”? No eran elegibles para votar en el pasado, entonces, ¿cómo juzgamos la probabilidad de que voten en la próxima elección?
En noviembre de 1998, el ex luchador profesional Jesse “The Body” Ventura fue electo gobernador de Minnesota. Hasta justo antes de las elecciones, la mayoría de las encuestas mostraron que tenía pocas posibilidades de ganar. Hubo varios factores que contribuyeron a las encuestas que no reflejaban la intención real del electorado:
- Ventura se ejecutaba con un boleto de terceros y la mayoría de los métodos de votación son más adecuados para una carrera de dos candidatos.
- Muchos encuestados a las encuestas pueden haber tenido vergüenza de decirles a los encuestadores que planeaban votar por un luchador profesional.
- El mero hecho de que las encuestas mostraran que Ventura tenía pocas posibilidades de ganar podría haber llevado a algunas personas a votar por él en protesta para enviar un mensaje a los candidatos del partido mayor.
Pero uno de los principales factores contribuyentes fue que Ventura reclutó una cantidad sustancial de apoyo de jóvenes, particularmente estudiantes universitarios, que nunca antes habían votado y que se registraron específicamente para votar en la elección para gobernador. Las encuestas no consideraron a estos jóvenes como votantes probables (ya que en la mayoría de los casos los jóvenes tienen una menor tasa de registro de votantes y una tasa de participación para las elecciones) y por lo que las muestras de sondeo fueron sujetas a sesgo de muestreo: omitieron una porción del electorado que se ponderó a favor de la candidato ganador.
Un método de muestreo es sesgado si cada miembro de la población no tiene la misma probabilidad de estar en la muestra.
Entonces, incluso identificar a la población puede ser un trabajo difícil, pero una vez que hemos identificado a la población, ¿cómo elegimos una muestra adecuada? Recuerde, aunque preferiríamos encuestar a todos los miembros de la población, esto suele ser poco práctico a menos que la población sea muy pequeña, por lo que elegimos una muestra. Hay muchas formas de muestrear una población, pero hay un objetivo que debemos tener en cuenta: nos gustaría que la muestra fuera representativa de la población.
Volviendo a nuestro hipotético trabajo como encuestador político, no esperaríamos resultados muy precisos si sacáramos todas nuestras muestras de entre los clientes en un Starbucks, ni esperaríamos que una muestra extraída completamente de la lista de miembros del club local Elks proporcionaría una imagen útil de apoyo de todo el distrito para nuestro candidato.
Una forma de asegurar que la muestra tenga una probabilidad razonable de reflejar la población es emplear aleatoriedad. El método aleatorio más básico es el muestreo aleatorio simple
Una muestra aleatoria es donde cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
Una muestra aleatoria simple es donde cada miembro de la población y cualquier grupo de miembros tiene la misma probabilidad de ser elegido.
Si de alguna manera pudiéramos identificar a todos los votantes probables en el estado, poner cada uno de sus nombres en una hoja de papel, arrojar los resbalones en un sombrero (muy grande) y sacar mil resbalones del sombrero, tendríamos una simple muestra aleatoria.
En la práctica, las computadoras son más adecuadas para este tipo de esfuerzos que millones de hojas de papel y sombreros extremadamente grandes.
Siempre es posible, sin embargo, que incluso una muestra aleatoria pueda terminar por no ser totalmente representativa de la población. Si tomamos repetidamente muestras de 1,000 personas de entre la población de probables votantes en el estado de Washington, algunas de estas muestras podrían tender a tener un porcentaje ligeramente mayor de demócratas (o republicanos) que la población general; algunas muestras podrían incluir más personas mayores y algunas muestras podría incluir a personas más jóvenes; etc. En la mayoría de los casos, esta variabilidad muestral no es significativa.
La variación natural de las muestras se denomina variabilidad de muestreo.
Esto es inevitable y esperado en el muestreo aleatorio, y en la mayoría de los casos no es un problema.
Para ayudar a explicar la variabilidad, los encuestadores podrían usar una muestra estratificada.
En el muestreo estratificado, una población se divide en varios subgrupos (o estratos). Luego se toman muestras aleatorias de cada subgrupo con tamaños de muestra proporcionales al tamaño del subgrupo en la población.
Supongamos en un estado particular que datos anteriores indicaban que el electorado estaba compuesto por 39% demócratas, 37% republicanos y 24% independientes. En una muestra de mil personas, entonces esperarían obtener alrededor de 390 demócratas, 370 republicanos y 240 independientes. Para lograrlo, podrían seleccionar al azar 390 personas de entre aquellos votantes conocidos por ser demócratas, 370 de los que se sabe son republicanos y 240 de aquellos sin afiliación partidista.
También se puede utilizar el muestreo estratificado para seleccionar una muestra con personas en grupos de edad deseados, una proporción de mezcla especificada de machos y hembras, etc. Una variación de esta técnica se denomina muestreo de cuotas.
El muestreo de cuotas es una variación del muestreo estratificado, donde se recolectan muestras en cada subgrupo hasta que se cumpla la cuota deseada.
Supongamos que los encuestadores llaman a la gente al azar, pero una vez que han cumplido su cuota de 390 demócratas, sólo reúnen a personas que no se identifican como demócratas.
Es posible que hayas tenido la experiencia de ser llamado por un encuestador telefónico que comenzó preguntándote tu edad, ingresos, etc. y luego te agradeció tu tiempo y colgó antes de hacerte cualquier pregunta “real”. Lo más probable es que ya se hayan contactado con suficientes personas de tu grupo demográfico y buscaban personas mayores o menores, más ricas o pobres, etc. El muestreo de cuotas suele ser un poco más fácil que el muestreo estratificado pero tampoco asegura el mismo nivel de aleatoriedad.
Otro método de muestreo es el muestreo por conglomerados, en el que la población se divide en grupos, y uno o más grupos se seleccionan aleatoriamente para estar en la muestra.
En el muestreo por conglomerados, la población se divide en subgrupos (clusters), y se selecciona un conjunto de subgrupos para estar en la muestra
Por ejemplo, si el colegio quisiera encuestar a los alumnos, ya que los alumnos ya están divididos en clases, podrían seleccionar al azar 10 clases y dar la encuesta a todos los alumnos justo en esas clases. Las clases son los clústeres, y podemos seleccionar aleatoriamente clústeres (clases en este caso) para encuestar
Otros métodos de muestreo incluyen el muestreo sistemático.
En el muestreo sistemático, cada\(n^{th}\) miembro de la población es seleccionado para estar en la muestra.
Para seleccionar una muestra mediante muestreo sistemático, un encuestador llama a cada 100 nombres en la libreta telefónica.
El muestreo sistemático no es tan aleatorio como una simple muestra aleatoria (si tu nombre es Albert Aardvark y tu hermana Alexis Aardvark está justo después de ti en la guía telefónica, no hay forma de que ambos puedan terminar en la muestra), pero puede producir muestras aceptables.
Quizás los peores tipos de métodos de muestreo son muestras de conveniencia y muestras de respuesta voluntaria.
El muestreo de conveniencia es muestras elegidas seleccionando a quien sea conveniente.
El muestreo de respuesta voluntaria permite que la muestra sea voluntaria.
Un encuestador se para en una esquina de calle y entrevista a las primeras 100 personas que acceden a hablar con él. Esta es una muestra de conveniencia.
Un sitio web tiene una encuesta en la que se pide a los lectores que den su opinión sobre una propuesta fiscal. Se trata de una muestra autoseleccionada, o muestra de respuesta voluntaria, en la que los encuestados se ofrecen como voluntarios para participar.
Por lo general, las muestras de respuesta voluntaria están sesgadas hacia las personas que tienen una opinión particularmente fuerte sobre el tema de la encuesta o que simplemente tienen demasiado tiempo libre y disfrutan tomando encuestas.
En cada caso, indicar qué método de muestreo se utilizó.
a. Cada 4ª persona de la clase fue seleccionada
b. Se seleccionó una muestra que contenía 25 hombres y 35 mujeres
c. Se pide a los espectadores de un nuevo programa que voten en el sitio web del programa
d. Un sitio web selecciona aleatoriamente a 50 de sus clientes para enviar una encuesta de satisfacción a
e. Para encuestar a los votantes de un pueblo, una empresa de encuestas selecciona al azar 10 manzanas de la ciudad y entrevista a todos los que viven en esas cuadras.