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¿Qué es el error de muestreo y por qué es importante?

Para entender qué es el error de muestreo, primero hay que saber un poco sobre el muestreo y lo que significa en la investigación de encuestas. (Si ya está familiarizado con el muestreo, no dude en pasar a la siguiente sección.)

Cuando se realiza una encuesta, normalmente se está interesado en un grupo de personas mucho mayor del que se puede alcanzar. La solución práctica es tomar una muestra representativa, es decir, un grupo que represente a toda la población de su investigación.

Para asegurarse de que su muestra es una representación justa, debe seguir algunas de las mejores prácticas de muestreo de encuestas. Tal vez la más conocida de ellas sea conseguir que el tamaño de la muestra sea el adecuado. (Si es demasiado grande, estará invirtiendo mucho trabajo para no obtener ningún beneficio significativo; si es demasiado pequeña, no podrá estar seguro de que su muestra es representativa). Por esta razón, es importante entender tanto el error de muestreo como los errores ajenos al muestreo para que pueda evitar que causen problemas en su investigación.

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Errores ajenos al muestreo frente a errores de muestreo: definiciones

Un poco confuso, el término «error de muestreo» no se refiere a los errores que los investigadores han cometido al seleccionar o trabajar con una muestra. Problemas como elegir a las personas equivocadas, dejar que el sesgo entre en escena, o no anticipar que los participantes se autoseleccionarán o no responderán: esos son errores ajenos al muestreo, y cubriremos varios de los peores infractores más adelante en el artículo.

Los errores ajenos al muestreo pueden ocurrir tanto si se trabaja con una muestra representativa (como con una encuesta nacional) como si se hace una enumeración total (como cuando se llevan a cabo encuestas sobre la experiencia de los empleados con su plantilla.)

Mientras tanto, el error de muestreo significa la diferencia entre los valores medios de la muestra y la población, por lo que sólo se produce cuando se trabaja con muestras representativas.

Interesantemente, no suele ser posible cuantificar el grado de error de muestreo en un estudio ya que -por definición- no se miden los datos relevantes de toda la población.

Como explica la OCDE, una población nunca estará perfectamente representada por una muestra porque la población es más grande y completa. En este sentido, el error de muestreo es una característica del muestreo más que un error humano, y no puede evitarse por completo.

Sin embargo, el error de muestreo puede reducirse absolutamente si se siguen las buenas prácticas – más adelante se habla de ello.

Errores de muestreo y no de muestreo: 5 ejemplos

Error de especificación de la población (error no muestral)

Este error se produce cuando el investigador no entiende a quién debe encuestar. Por ejemplo, imagine una encuesta sobre el consumo de cereales en el desayuno en las familias. ¿A quién hay que encuestar? Podría ser a toda la familia, a la persona que más veces hace la compra en el supermercado o a los niños. El comprador podría tomar la decisión de compra, pero los niños influyen en la elección de los cereales.

Este tipo de error ajeno al muestreo puede evitarse comprendiendo a fondo su pregunta de investigación antes de empezar a construir un cuestionario o seleccionar a los encuestados.

Error de marco de la muestra (error ajeno al muestreo)

Un error de marco se produce cuando se utiliza la subpoblación equivocada para seleccionar una muestra. Un error de marco clásico ocurrió en las elecciones presidenciales de 1936 entre Roosevelt y Landon. El marco de la muestra procedía de las matrículas de los coches y de las guías telefónicas. En 1936, muchos estadounidenses no tenían coches ni teléfonos, y los que sí los tenían eran mayoritariamente republicanos. Los resultados predijeron erróneamente una victoria republicana.

El error aquí reside en la forma en que se ha seleccionado la muestra. El sesgo se ha introducido inconscientemente porque los investigadores no preveían que sólo ciertos tipos de personas aparecerían en su lista de encuestados, y se han excluido partes de la población de interés. Un equivalente moderno podría ser el uso de números de teléfono móvil y, por lo tanto, omitir inadvertidamente a los adultos que no poseen un teléfono móvil, como las personas mayores o las que tienen graves problemas de aprendizaje.

Los errores de marco también pueden ocurrir cuando se incluyen incorrectamente encuestados de fuera de la población de interés. Por ejemplo, digamos que un investigador está realizando un estudio nacional. Su lista puede extraerse de una zona del mapa geográfico que accidentalmente incluye un pequeño rincón de un territorio extranjero y, por lo tanto, incluye encuestados que no son relevantes para el ámbito del estudio.

Error de selección (error ajeno al muestreo)

Se produce cuando los encuestados autoseleccionan su participación en el estudio: sólo responden los que están interesados. También puede introducirse desde el lado del investigador como un error de muestreo no aleatorio. Por ejemplo, si un investigador hace un llamamiento para obtener respuestas en las redes sociales, va a obtener respuestas de personas que conoce, y de esas personas, sólo responderán los individuos más serviciales o afables.

El error de selección puede controlarse haciendo un esfuerzo adicional para conseguir la participación. Un proceso de encuesta típico incluye el inicio de un contacto previo a la encuesta para solicitar la cooperación, la encuesta propiamente dicha y el seguimiento posterior a la misma. Si no se recibe una respuesta, sigue una segunda solicitud de encuesta, y tal vez entrevistas utilizando modos alternativos como el teléfono o de persona a persona.

No respuesta (error de no muestreo)

Los errores de no respuesta se producen cuando los encuestados son diferentes a los que no responden. Por ejemplo, supongamos que una empresa realiza un estudio de mercado antes de lanzar un nuevo producto. Es posible que obtenga un nivel de participación desproporcionado de sus clientes actuales, ya que saben quién es usted, y que se pierda de escuchar a un grupo más amplio de personas que todavía no le compran.

Esto puede ocurrir porque no se contactó con el encuestado potencial o porque se negó a responder. El alcance de este error de falta de respuesta puede comprobarse mediante encuestas de seguimiento que utilicen modos alternativos.

Errores de muestreo

Como se ha descrito anteriormente, los errores de muestreo se producen por la variación en el número o la representatividad de la muestra que responde. Los errores de muestreo pueden controlarse y reducirse mediante (1) diseños de muestra cuidadosos, (2) muestras suficientemente grandes (consulte nuestra calculadora de tamaño de muestra en línea) y (3) contactos múltiples para asegurar una respuesta representativa.

Asegúrese de estar atento a estos errores de muestreo y ajenos al muestreo para poder evitarlos en su investigación.