TIPOS DE ERRORES EN LAS ENCUESTAS

Las encuestas están diseñadas para producir estadísticas sobre una población objetivo . El proceso por el cual se hace esto se basa en inferir las características de la población objetivo de las respuestas dadas por una muestra de los encuestados . En este capítulo se describen los dos tipos de inferencias que se requieren. También se describen los dos tipos de errores , el sesgo y la variabilidad , que pueden limitar la exactitud de esas inferencias.Dos de los principales objetivos de la metodología de la encuesta son reducir al mínimo el error en los datos recogidos por las encuestas y medir el error que necesariamente forma parte de cualquier encuesta . Los capítulos 3 a 9 describen en detalle las estrategias para reducir al mínimo y el error de medición. Para apreciar esos capítulos , y para comprender la metodología de encuestas , primero es necesario entender lo que entendemos por error.Como hemos dicho , el propósito de la encuesta es proporcionar estimaciones estadísticas de las características de una población objetivo , un conjunto de personas. Para hacer eso designamos un subconjunto de esa población , una muestra , de quien tratamos de recopilar información . Una premisa fundamental del proceso de la encuesta es que mediante la descripción de la muestra de personas que realmente responden , se puede describir la población objetivo. La esperanza es que las características de la encuesta está diseñada para describir están presentes en el mismo grado , y se distribuyen de la misma manera , en la muestra de la respuesta como en la población objetivo en su conjunto.La otra característica definitoria de una encuesta es que los encuestados responden las preguntas . Las respuestas a las preguntas que se utilizan para describir las experiencias, opiniones y otras características de los que respondieron a las preguntas. Una segunda premisa fundamental del proceso de investigación de la encuesta es que las respuestas que da la gente se pueden utilizar para describir con precisión las características de los encuestados . El grado en que esas respuestas no son medidas precisas es la segunda fuente fundamental de error en las encuestas .Figura 2.1 muestra en forma gráfica el análisis de forma de obras de datos de la encuesta y las inferencias sobre el que se basa. El objetivo es aprender las características de la población objetivo. El material con que tenemos que trabajar se compone de las respuestas de los encuestados dieron en la encuesta. Tabulamos las respuestas y nos gustaría hacer la suposición de que las respuestas son las medidas precisas de las características de los encuestados que estamos tratando de describir. A continuación gustaría ser capaz de asumir , además, que mediante la descripción de la muestra de los encuestados , que estamos describiendo con precisión toda la población objetivo.

Algunos aspectos de la metodología de la encuesta están diseñados para hacer frente a cómo de cerca una muestra de los encuestados refleja la población. Algunos aspectos de la metodología de la encuesta están diseñados para hacer frente a lo bien que las respuestas a las preguntas recogidas en la encuesta sirven como medidas de lo que se pretende medir. El diseño de la encuesta y la forma en que se recogen los datos, puede afectar a uno o ambos de estos posibles fuentes de error .

Error asociado a QUIEN RESPONDE

Cada vez que una muestra se extrae de una población más grande , sólo por azar la muestra puede diferir de la población total de la que se ha elaborado . Un ejemplo sencillo que los estadísticos gusta usar es lanzar una moneda , que es cara de un lado y cruz en el otro. Incluso si la moneda es perfectamente justa, una muestra de 10 vueltas, no siempre produce 5 caras y 5 cruz . Mientras 5 caras y 5 cruz serán más común , un cierto número de muestras de 10 lanzamientos produce 6 caras o 4 caras ; 3 y 7 caras serán menos común; 8 ó 2 caras serán aún menos común ; aún más extremas distribuciones serán cada vez menos frecuentes , pero incluso los que se producirán si suficientes muestras de 10 lanzamientos de una moneda en realidad son intentados. De la misma manera , si una población se compone de 50 % hombres y 50 % mujeres , cualquier muestra particular puede por casualidad tener más o menos las mujeres de lo que cabría esperar de la población en su conjunto .

En una encuesta por muestreo , por lo general sólo tenemos una única muestra de la que generalizar. Por casualidad, esa muestra puede y va a diferir ligeramente de lo que se vería como si se refleja perfectamente la distribución de las características de la población. Uno de los objetivos de la metodología de encuesta es reducir al mínimo las diferencias

CARACTERISTICAS DE LA POBLACION

EJEMPLOS DE MIEMBROS DE LA POBLACION QUE

RESPONDEN LA S PREGUNTAS

RESPUESTAS QUE DAN LOS

ENCUESTADOS

AsuntoCuan cercanos están los ejemplos

de gente similar

AsuntoQue tan bien las respuestas

miden las características a ser medidas

aleatorias entre la muestra y la población. La forma en que la muestra se ha diseñado y seleccionado puede afectar de cuan cerca cerca es probable que refleje las características de la población de la que se extrajo la muestra .Un tipo de error de preocupación para encuestar metodólogos es esta variación aleatoria de las verdaderas características de la población . Esta variación , el posible error que se deriva sólo del hecho de que los datos se recogen de una muestra más que de cada miembro de la población , se denomina error de muestreo. Un segundo tipo de error que afecta a la relación entre una muestra de los encuestados y de la población es el sesgo . Bias significa que de alguna manera sistemática las personas que responden a una encuesta son diferentes de la población objetivo en su conjunto.

Hay tres pasos en el proceso de recolección de datos de una muestra , cada uno de los cuales podría , potencialmente , introducir un sesgo en la muestra :

1. El primer paso consiste en elegir el marco de la muestra , los que en realidad tienen la oportunidad de ser seleccionado. Si hay algunas personas en la población objetivo que no tienen ninguna posibilidad en absoluto de ser seleccionados para la muestra , y si son de alguna manera consistentemente diferente de aquellos que tienen la oportunidad de ser seleccionados , la muestra resultante se hará con preferencia en esas formas. A modo de ejemplo , la mayoría de las encuestas en los Estados Unidos dejan de lado las personas que viven en hogares de grupo, como las cárceles , conventos y residencias de ancianos , y dejan a las personas que no tienen domicilio en absoluto. La mayoría de las encuestas telefónicas dejan fuera los que no tienen ningún servicio telefónico en absoluto. Para las variables sobre las que las personas que se incluyen son diferentes de los que se quedan sistemáticamente , las muestras de la que se recogen los datos se hará con preferencia también.

2. Si de alguna manera el proceso de selección que está en la muestra no es aleatoria , el resultado podría ser una muestra de los encuestados que son diferentes a la población objetivo en su conjunto. Por ejemplo , si una muestra se compone de personas que trabajan como voluntarios para estar en una encuesta, es probable que tenga un perfil diferente de los intereses que los que no son voluntarios .

3. Por último , el hecho de recopilar respuestas de todo el mundo seleccionados para estar en la muestra es una tercera fuente potencial de sesgo. Algunas personas no están disponibles para contestar preguntas ; algunas personas no son capaces de responder a las preguntas , debido a su salud o sus habilidades lingüísticas ; algunas personas se niegan a responder a las preguntas . En la medida en que los que no están disponibles , no pueden , o no quieren responder a las preguntas son diferentes del resto de la población en formas que afectan a las respuestas de la encuesta , los resultados de la encuesta pueden estar sesgadas .

Es importante entender la distinción entre los dos tipos de errores en los datos . El error de muestreo , el primer tipo de error que se discutió , es el error aleatorio . Por

casualidad, a veces habrá demasiadas mujeres en la muestra , a veces demasiado pocos , pero en promedio, una serie de muestras adecuadamente dibujados tendrá muy cerca del mismo porcentaje de las mujeres que la población en su conjunto. Un reto para los especialistas en metodología es reducir al mínimo la variabilidad de muestra a muestra para aumentar la probabilidad de que las características de cualquier muestra dada son muy cercanos a los de la población como un todo.

Por el contrario , las características del diseño o la ejecución de una encuesta que las muestras de polarización puede, en promedio , producir estimaciones que son sistemáticamente diferentes de la población objetivo en su conjunto. Así que, cuando las muestras se tomen sólo de aquellos que viven en hogares , con exclusión de los que no tienen hogar y viven en alojamientos de grupo , el ingreso promedio es probable que sea mayor en aquellos que responden que entre los que no tuvo oportunidad de responder . Los que están en los hogares también tienen más probabilidades de casarse y tener puestos de trabajo que los que no tienen hogar. Las estimaciones de los que respondieron a las encuestas basadas en los dueños de casa sobrestimará sistemáticamente el porcentaje de la población que tiene esas características.

Un último punto a destacar es que la variabilidad aleatoria de estimaciones de la muestra , el error de muestreo , y el sesgo asociado con una muestra, no están necesariamente relacionados en absoluto. Si un plan encuesta deja sistemáticamente , o es poco representativo , algunas personas que son distintivas de manera relevante a los objetivos de la encuesta , es muy posible tener una estimación muy consistente y estable , con muy poco margen de error , es consistentemente sesgada y infra o sobrestima algunas características de la población .

ERROR ASOCIADO A LAS RESPUESTAS

Para entender de error asociado con las respuestas a las preguntas de la encuesta , uno primero tiene que entender lo que se está midiendo. En teoría , uno podría dividir lo que las encuestas tratan de medir en dos categorías: los hechos objetivos y estados subjetivos . Hechos objetivos incluyen la altura de una persona, sea o no una persona trabaja en un puesto de trabajo , y si es o no una persona votó en las últimas elecciones . Estados subjetivos incluyen la cantidad de tiempo que la persona se ha sentido cansado y si es o no una persona tiene ideas políticas liberales o conservadores.Conceptualmente, la forma en que evaluamos las respuestas a una pregunta es medir qué tan bien se corresponden a la "verdad ". Si estamos pidiendo a los encuestados acerca de hechos objetivos , como su altura o si o no están empleados en un trabajo , en teoría podríamos obtener información independiente contra el cual evaluar las respuestas a la pregunta de la encuesta . Podríamos medir la altura de la parte demandada ; podríamos comprobar el estado del empleo examinado registros . Podríamos evaluar directamente la precisión de las respuestas. Por el contrario , no hay forma objetiva de verificar o evaluar el informe de una persona acerca de cómo gran parte del tiempo que él o ella se ha sentido cansado. Psicometría , los que se especializan en la medición de los estados

psicológicos , piensa en respuestas como que consta de dos componentes: la puntuación verdadera , lo que un reportero perfecto con perfecto conocimiento daría como respuesta , además de algún elemento de error.

xi =ti +ei

donde xi es la respuesta dada por el individuo i

yti es el valor real del individuo i

ei es el error en la respuesta dad por el individuo i

Los errores pueden ser causados por todo tipo de cosas: no entender la pregunta , no teniendo la información necesaria para responder, y distorsionando respuestas para lucir bien son sólo unos pocos ejemplos. Algunos de los encuestados podrían no saber exactamente su altura ; otros podrían redondear su altura arriba o hacia abajo , pensando que al ser más alto o más podría ser más atractivo . Estimaciones de lo cansado que han sido durante la semana pasada los encuestados pueden verse afectados por lo cansado que se sienten en el momento en que están respondiendo a las preguntas. El punto es que en la medida en que las respuestas se ven afectados por factores distintos de los hechos en los que debería basarse la respuesta, hay un error en la respuesta.

La validez es el término que los psicólogos utilizan para describir la relación entre una respuesta y alguna medida de la puntuación verdadera . En cuanto a la ecuación, el objetivo de la psicometría y el metodólogo encuesta es hacer que el término de error ( e) tan pequeño como sea posible para que las respuestas reflejan principalmente el resultado cierto.

En cierto modo, el término de error en la psicometría es similar al error de muestreo discutido previa- mente . Si el error asociado con respuestas es al azar , dando lugar a respuestas que se desvían a veces en una sola dirección , a veces en otra dirección, el resultado es menor certeza o confianza en lo bien que las respuestas están midiendo lo que queremos medir. Cuanto mayor sea el valor de e ( en la ecuación ) , mayor es la probabilidad de que la respuesta de cualquier individuo estará en error. Sin embargo, a través de muchas respuestas de entre los individuos , la respuesta promedio debe ser el mismo que el valor verdadero de la media.

Para preguntas diseñadas para medir hechos objetivos , pero no los estados subjetivos , también existe la posibilidad de que las respuestas serán sesgados. De una manera completamente análoga al sesgo con respecto a las muestras , lo que sesgo significa en este contexto es que , en promedio, los errores en las respuestas , la forma en que las respuestas difieren de la puntuación verdadera , son más propensos a estar en una

dirección que en otra . Como ejemplos , los encuestados sobre subregistro promedio cuántos cigarrillos que fuman y la cantidad de alcohol que beben, mientras que tienden a sobre- estado o no votaron . Las estimaciones de estos comportamientos es probable que sean sesgados - sistemáticamente diferentes de las puntuaciones verdaderas .

La idea de la validez de las medidas subjetivas no se puede observar directamente, sino que se infiere de los estudios sobre cómo las respuestas están relacionadas con otras medidas similares . Los cálculos son más complicados , pero los resultados finales de las estimaciones de validez son los mismos: una estimación de lo bien respuestas reflejan la construcción que están diseñados para medir ( Cronbach y Meehl , 1955; Saris y Andrews , 1991) . Por el contrario, porque no podemos medir directamente el valor real de los estados subjetivos , tampoco podemos medir el sesgo - el grado en el que responde a diferir sistemáticamente de una puntuación verdadera en una dirección.

Recapitulando LA NATURALEZA DE ERROR EN LAS ENCUESTAS

INFERENCIA, AL AZAR Y PARCIAL

Tabla 2.1 inferencia Al azar sesgoDesde ejemplo a población Error de muestreo Ejemplo: los que son mayores de

65 años son consistentemente menos propensos a responder a las encuestas telefónicas , y por lo tanto están poco representadas en los datos de encuesta telefónica

Desde respuestas a características reales

invalidez Ejemplo: Número de cigarrillos fumados posee una baja constante en la denuncia de las encuestas.

Así, por tanto de las inferencias claves que son críticos para la calidad de las estimaciones de la encuesta , la inferencia de que las respuestas se pueden utilizar para describir con precisión una muestra de los encuestados y que podemos generalizar con precisión a partir de una muestra de encuestados a una población entera , hay dos tipos análogos de error: variabilidad aleatoria en torno a los valores verdaderos y (sesgados) diferencias sistemáticas entre la muestra de entrevistados y toda la población o entre las respuestas que se dan y los verdaderos valores para los que están respondiendo. A lo largo del libro, como se está discutiendo de error, los lectores deben estar seguros de que saben qué tipo de error que se quiere decir. ¿Es el problema de la generalización de la muestra de los encuestados en la población o la generalización de las respuestas a la la realidad

queremos describir? Es la preocupación con respecto al error de centrado en minimizar la variación aleatoria, la variación que pueden por casualidad que nuestras muestras o nuestras respuestas diferentes de los verdaderos valores de la población, o hay algún tipo de error sistemático (sesgo-ando) en nuestra de datos, ya sea proveniente de tener algunos elementos de la población insuficientemente representadas en la muestra de los encuestados o de alguna distorsión sistemática de respuestas a las preguntas que nos planteamos? Tabla 2.1 muestra gráficamente cuatro tipos de errores que afectan a nuestras estimaciones de la encuesta.

Cuando se trata de evaluar la confianza se puede tener en las estimaciones basadas en encuestas , es importante tener en cuenta todos los cuatro de este tipo de error. Ellos son diferentes , por lo general son el resultado de los diferentes aspectos de la forma en que se ejecuta una encuesta , y tienen diferentes impactos en la capacidad de una encuesta para abordar las cuestiones que está diseñado para responder. Dada esta orientación a los diversos significados de error , ahora procedemos a discutir la importancia de la forma en que una encuesta se ha diseñado y ejecutado por la confianza se puede tener en los resultados de la encuesta .