La selección rigurosamente “probabilística” de la persona a encuestar, y en general de las unidades de muestreo, en el contexto de una operación estadística por muestreo, es fundamental en cualquier estudio de investigación, y en especial en aquellos que buscan analizar características sociodemográficas de una población determinada. La elección de una muestra representativa y confiable es clave para garantizar que los resultados obtenidos sean aplicables a toda la población del universo de estudio y puedan ser generalizados con precisión.
De otra parte, Statistics Canada enfatiza en que la razón principal para preferir una encuesta por muestreo (sobre un censo) consiste en que es una forma más rápida y económica de obtener datos de calidad que satisfagan las necesidades de información. Dicha calidad, en buena medida depende de que se tenga en cuenta el hecho de que la selección probabilística, es una condición necesaria y suficiente para que los resultados de la encuesta sean utilizados para tomar decisiones y definir estrategias que impactarán a la población en cuestión. Por lo tanto, si se sacrifica la rigurosidad de la inferencia estadística y, como consecuencia, se introducen sesgos o se realiza el análisis con tamaños de muestra insuficientes que implican estimaciones imprecisas, se pueden tomar decisiones erróneas y despilfarrar los recursos económicos, afectando la credibilidad del estudio, de la entidad y de las personas a cargo. Es por esto por lo que la representatividad estadística de la muestra, es decir, el diseño de muestreo y estimador adecuado, así como el tamaño óptimo de muestra para garantizar el error de muestreo adecuado para al parámetro trazador del estudio (total, razón, etc.) es clave para obtener resultados precisos y confiables.
Considerando lo antes mencionado, es claro que la selección rigurosa del encuestado debe seguir un proceso metodológico adecuado. En primer lugar, es importante definir el universo de estudio, es decir, la población que se desea analizar. Una vez definido el universo de estudio, se debe seleccionar una muestra probabilística con base en métodos y algoritmos aleatorios que refleje de manera adecuada las características de dicha población. Para ello, se debe tener en cuenta que el tamaño de la muestra debe minimizar el margen de error o coeficiente de variación estimado del estimador escogido, como para ser representativa y, que todos los miembros de la población tengan una probabilidad (de selección o inclusión) conocida, mayor a cero, que la selección consista en la implementación de un mecanismo aleatorio y que se pueda definir el conjunto de muestras posibles a partir del diseño propuesto, para garantizar que las unidades seleccionadas cumplen con las condiciones exigidas por la inferencia estadística para considerarse probabilística.
Ahora, teniendo en cuenta los objetivos y/o las necesidades de información del estudio, la selección probabilística de las personas puede tener en cuenta características como: la edad, el género, el nivel socioeconómico, la educación, la zona geográfica y otros factores relevantes que puedan influir en las respuestas de los encuestados.
Es importante destacar que la selección de la muestra debe ser rigurosa y no debe incluir ningún tipo de sesgo que pueda afectar la representatividad de esta. Por ejemplo, no se deben incluir únicamente a personas que estén de acuerdo en participar en la encuesta o que tengan ciertas características que no reflejen adecuadamente a la población en cuestión.
Una vez seleccionada la muestra, se deben aplicar técnicas estadísticas que permitan analizar los datos obtenidos y generalizar los resultados a toda la población del universo de estudio. Es importante tener en cuenta que la extrapolación de los resultados solo es posible si la muestra es representativa y si los datos fueron recolectados y analizados de manera rigurosa.
En conclusión, la selección probabilística de la persona (y de todas las unidades de muestreo) a encuestar es fundamental para garantizar la representatividad estadística de la muestra y la posibilidad de generalizar o inferir los resultados de esta a toda la población de estudio.
Si tiene dudas sobre la representatividad estadística de la muestra para su estudio, consulte a nuestros expertos en [email protected]