Los Sondeos y Muestreos

SONDEO DE OPINIÓN

Un sondeo de opinión es una medición estadística tomada a partir de encuestas destinadas a conocer la opinión pública. Estas mediciones se realizan por medio de muestreos que, usualmente, están diseñados para representar las opiniones de una población llevando a cabo una serie de preguntas y, luego, extrapolando generalidades en proporción o dentro de un intervalo de confianza.

Historia de los sondeos de opinión

El primer ejemplo conocido de un sondeo de opinión fue una encuesta de voto local, sin valor científico, realizado por el Harrisburg Pennsylvanian en 1824, que dio como ganador a Andrew Jackson sobre John Quincy Adams por 335 votos a 169 en la campaña por la Presidencia de los Estados Unidos. Tales sondeos, sin valor ni método científico, se volvieron gradualmente populares, pero manteniéndose a un ámbito local, normalmente en el área de una ciudad. En 1916, el Literary Digest se embarcó en una medición de carácter nacional, enviando millones de tarjetas postales y, simplemente, contando las que respondidas. De esta forma, se predijo correctamente la elección como Presidente de Woodrow Wilson y de las siguientes cuatro elecciones presidenciales.

En 1936, el "Literary Digest" utilizó una muestra significativa de 2,3 millones de "votantes", con la cual habían determinado que la población norteamericana tendía a simpatizar con el Partido Republicano. Una semana antes del día de las elecciones presidenciales, se informaba que Alf Landon del Partido Republicano era, de lejos, mucho más popular que Franklin D. Roosevelt del Partido Demócrata. Al mismo tiempo, George Gallup realizó una encuesta mucho más pequeña, pero con mejores bases científicas, utilizando muestras demográficas representativas. Gallup predijo correctamente la victoria arrolladora de Roosevelt. Al poco tiempo, el Literary Digest dejó de funcionar, mientras que los sondeos empezaron a incrementarse.

Elmo Roper fue otro pionero norteamericano en las predicciones políticas usando encuestas científicas. Así, predijo la elección del presidente Franklin Delano Roosevelt tres veces, en 1936, 1940 y 1944. Louis Harris había estado en el terreno de la opinió pública desde 1947 cuando se unió a la firma de Elmo Roper, convirtiéndose más tarde en su socio.


Gallup lanzó una subsidiaria en el Reino Unido, donde predijo correctamente la victoria del Partido Laborista en la elección general de 1945, en contraste con virtualmente todos los otros comentadores, quienes esperaban que el Partido Conservador, liderado por Winston Churchill, ganara fácilmente.

Ya para los años cincuenta, las encuestadoras se habían propagado por la mayoría de las democracias, llegando a estar a inicios del siglo XXI en prácticamente todos los países del mundo.

Muestra y métodos de encuesta

Por muchos años, los sondeos de opinión fueron realizados a través de las telecomunicaciones o, principalmente, cara a cara, tanto en las calles como en los hogares de las personas. Los métodos y técnicas variaban aunque están ampliamente aceptados en la mayor parte de lugares. Se pueden realizar encuestas verbales, con papeletas de votación y procesadas de manera eficiente, para contrastar otros tipos de encuesta con matrices sistemáticas y más complicadas en comparación a los procedimientos ortodoxos previos.

Los sondeos de opinión se desarrollaron en aplicaciones populares, aunque las tasas de respuesta para algunas encuestas declinaron. En algunos países se ha vuelto común la realización de sondeos de opinión mediante llamadas telefónicas, siento estas más fáciles, baratas y rápidas que el método cara a cara. Además de esto, los sondeos vía Internet se van tornando más populares, a pesar de las dificultades de tomar muestras de carácter científico en gran parte por la a Internet de ciertos sectores importantes en algunos países.

Las encuestadores que utilizan encuestas por internet, deben trazar la muestra a partir de un gran panel de voluntarios y los resultados son sopesados para reflejar la demografía de la población de interés. Esto marca una diferencia en las encuestas populares a las cuales se someten quienquiera participar, más que una muestra científica de la población y, por ello, no son generalmente considerados como precisas.
La redacción de un sondeo puede incluir sesgos, dado que el sesgo puede estar en la opinión. Por ejemplo, es más probable que el público indique su apoyo por una persona que es descrita por el operador como uno de los "candidatos que lideran la elección". Esta pregunta en sí mismo oculta un sesgo sutil por un candidato, al agrupar a algunos candidatos en una categoría "otros" o viceversa. Las herramientas que se utilizan en los sondeos del siglo XXI varían en complejidad debido a estas circunstancias.

Error de muestreo

Todos los sondeos están basados en muestras que están sujetos al error de muestreo el cual refleja la incertidumbre de exactitud del proceso de muestreo. La incertidumbre es expresada frecuentemente como margen de error. El margen de error no refleja otras fuentes de error además del error por dimensionamiento. Un sondeo con una muestra aleatoria de 1000 personas tendrá un margen de error de 3% para un porcentaje estimado de la población. un 3% de margen de error significa que el 95% del tiempo el procedimiento usado dará un estimado de 3% del porcentaje a ser estimado.

El margen de error puede ser reducido mediante una muestra más grande, por lo tanto si un encuestador desea reducir el margen de error al 1%, el necesitaría una muestra aproximada de 10.000 personas. En la práctica, los encuestadores necesitan equilibrar el costo de una muestra grande con la reducción del error de muestreo, siendo un tamaño de muestra de entre 500 y 1000 personas una cantidad típica necesaria para sondeos de carácter político. (Téngase en cuenta que para 500 respuestas completas podrían ser necesarias miles de llamadas telefónicas.)

Sin Respuesta

Como algunas personas podrían no responder llamadas de extraños, o rehusar a responder el sondeo, las muestras pueden no ser representativas de la población. A causa de esto, las características de aquellos quienes aceptan ser encuestados pueden ser marcadamente distintas a las de aquellos que se niegan convirtiendo a la muestra en una versión parcializada del universo que el encuestador quiere analizar. En estos casos, la tendencia introduce nuevos errores en el sondeo, en un sentido u otro, en adición a los errores causados por una muestra sencilla.

El error debido a la tendencia de la muestra no se vuelve más pequeño con muestras poblacionales de mayor tamaño. Si las personas que se rehúsan a responder tienen las mismas características que aquellas personas que si aceptan responder las encuestas, entonces los resultados finales serán sin tendencia parcializada, mientras que si las personas que no responden tienen diferentes opiniones que aquellas que lo hacen, entonces habrá un error de tendencia en los resultados. En términos de sondeos para elección, los estudios sugieren que los efectos de la parcialidad son reducidos, pero cada empresa encuestadora tiene sus propias fórmulas sobre como minimizar la parcialidad de tendencia de la muestra.

Respuesta Parcializada

Los resultados de la medición podrían ser afectados por las respuestas parcializadas, donde las respuestas dadas por los encuestados no reflejan sus verdaderas creencias. Esto podría ser ingeniado deliberadamente por encuestadores inescrupulosos en un sondeo de empuje, pero más frecuentemente es el resultado de un ordenamiento de preguntas (ver abajo). Los encuestados podrían tratar de manipular el éxito de un sondeo mediante, por ejemplo, tomar una posición más extrema de la que actualmente mantienen para explicar su lado del argumento de forma rápida y así terminar sin pérdida de tiempo. Además los encuestados podrían estar bajo presión social y así tratar de no dar una respuesta no popular. Si el resultado del sondeo es ampliamente publicitado, este efecto se verá aumentado. Esto se llama espiral del silencio

Redacción de preguntas

Se encuentra bien establecido que la redacción de preguntas, el orden en las cuales estas son preguntadas y el patrón en el que las respuestas alternativas son ofrecidas, puede influir en los resultados de un sondeo. Una manera en la cual los encuestadores intentan minimizar este efecto es preguntar en el mismo set preguntas para conseguir cambios en la opinión. Los controles más efectivos, usados por los investigadores de la actitud son:

Preguntar suficientes preguntas para poder cubrir todos los aspectos de un asunto y controlar los efectos debidos al patrón de las preguntas (como una redacción positiva o negativa), la adecuación de número es establecida cuantitativamente con las medidas psicometricas como los coeficientes de confiabilidad.

Analizar los resultados mediante técnicas psicométricas para sintetizar las respuestas en una cantidad pequeña pero confiable y así detectar preguntas inefectivas.

Estos controles no son ampliamente usados en la industria de las encuestadoras. Errores provocados por los grupos que son objeto de estudio.

Otro factor que induce al error es encuestar grupos sociales que no son representativos de la población como consecuencia del método usado. Por ejemplo, las encuestas telefónicas tienen un margen de error inherente puesto que en muchas épocas y lugares, los que tenían teléfono eran más ricos que los que no tenían. Asimismo, hoy en día en muchos sitios la población sólo dispone de teléfonos móviles. Los encuestadores no pueden llamar a móviles (es ilegal hacer llamadas no solicitadas a teléfonos en los que el propietario puede verse obligado a pagar por el simple hecho de coger la llamada), y por tanto, estos individuos nunca son incluidos en las encuestas. Si el subconjunto de población sin teléfonos móviles difiere bastante del resto de la población, estas diferencias pueden alterar los resultados de la encuesta. Las empresas de encuestas telefónicas han desarrollado muchas técnicas basadas en el coeficiente de ponderación para ayudar a mitigar estas deficiencias, con más o menos éxito. Un ejemplo muy utilizado para ilustrar la poca fiabilidad de las encuestas telefónicas es el de las elecciones generales del Reino Unido celebradas en 1992. A pesar de que las empresas encuestadoras utilizaron métodos distintos, prácticamente todas, tanto en los días previos a las elecciones como en los sondeos a pie de urna, daban como vencedor al Partido Laborista en la oposición. Sin embargo el voto real acabó dando la victoria al Partido Conservador, por aquel entonces en el poder. En las consideraciones posteriores a este fracaso, las empresas de sondeos presentaron varias ideas para tratar de justificar semejante error. Entre otras, figuraban:

Un cambio de opinión de última hora . El triunfo de los conservadores fue posible gracias a los votos de la gente que cambió de opinión en el último momento. Por eso, el error no es tan grave como pueda parecer.

Poca participación de los votantes. Los que votaron al partido Conservador no se mostraron tan dispuestos a participar en la encuesta como lo habían hecho otras veces, y por eso esta vez su opinión no ha quedado reflejada en el sondeo.

El voto oculto. Los conservadores han sufrido un continuo periodo de baja popularidad a causa de la recesión económica y de algunos escándalos sin importancia. Algunos de sus votantes pueden haberse sentido presionados para dar una respuesta más acorde con el pensamiento de la mayoría, sin ser esa su intención de voto.

La influencia de estos factores en el resultado final fue y sigue siendo un tema controvertido, pero desde ese momento las empresas de encuestas han mejorado sus métodos y han logrado predecir mejor los resultados de las siguientes elecciones.

La influencia de los sondeos de opinión

Al proporcionar información sobre las intenciones de voto de la población, los sondeos de opinión pueden influir en la conducta de los electores. Las diversas teorías que existen sobre el tema pueden dividirse en dos grandes grupos: los efectos de arrastre y rechazo y el voto estratégico o táctico (Emilio Lamo de Espinosa, 2001). El efecto de arrastre (bandwagon effect) ocurre cuando el sondeo provoca que los votantes respalden al candidato que se pronostica que vencerá. La idea de que los electores son susceptibles a estos efectos no es nueva, se remonta como mínimo al año 1884; William Safire (1993:43) informó de que se usó por primera vez ese mismo año en la revista de historietas políticas Puck.

Esta idea persiste a pesar de la falta de pruebas empíricas hasta finales del siglo XX. George Gallup dedicó muchos esfuerzos en vano en intentando desacreditar esta teoría en su época presentando estudios empíricos. Un reciente meta-estudio de investigación científica en este campo indica que desde los ochenta en adelante el efecto de arrastre es mucho más frecuente (Irwin y van Holsteyn, 2000).

La segunda categoría dentro de de las teorías de cómo los sondeos afectan directamente al voto es el voto estratégico o voto táctico. Esta teoría se basa en la idea que los votantes ven las elecciones como un método para elegir un gobierno. Así, algunos no eligen a su candidato por razones de afinidad política o simpatía, sino por otras no tan deseables, como puedan ser motivos estratégicos. Un ejemplo de esto se pudo ver en las elecciones generales de 1997 en el Reino Unido, cuando la victoria de Michael Portillo en la circunscripción de Enfield se daba por sentada y sin embargo los sondeos de opinión mostraban que el candidato del Partido Laborista, Stephen Twigg ganaba apoyo sin cesar. Eso pudo haber impulsado a los votantes indecisos o a los votantes de otros partidos a apoyar a Twigg para echar a Portillo. Otro ejemplo es el efecto bumerán en el que los que los supuestos votantes del candidato dan por segura su victoria y sienten que su voto no es necesario, permitiendo así la victoria al contrincante. Estos efectos sólo indican cómo las encuestas de opinión afectan directamente la decisión del electorado. También se ven afectados los periodistas, los políticos, los partidos políticos y los funcionarios entre otros, pero sobre todo el enfoque de los medios de comunicación y las ideologías políticas.

INTRODUCCIÓN AL MUESTREO


Concepto e Importancia

Es la actividad por la cual se toman ciertas muestras de una población de elementos de los cuales vamos a tomar ciertos criterios de decisión, el muestreo es importante porque a través de él podemos hacer análisis de situaciones de una empresa o de algún campo de la sociedad.

Terminología básica para el muestreo

Los nuevos términos, los cuales son frecuentemente usados en inferencia estadística son:
Estadístico:

Un estadístico es una medida usada para describir alguna característica de una muestra , tal como una media aritmética, una mediana o una desviación estándar de una muestra.
Parámetro:
Una parámetro es una medida usada para describir alguna característica de una población, tal como una media aritmética, una mediana o una desviación estándar de una población.

Cuando los dos nuevos términos de arriba son usados, por ejemplo, el proceso de estimación en inferencia estadística puede ser descrito como le proceso de estimar un parámetro a partir del estadístico correspondiente, tal como usar una media muestral (un estadístico para estimar la media de la población (un parámetro).

Los símbolos usados para representar los estadísticos y los parámetros, en éste y los siguientes capítulos, son resumidos en la tabla siguiente:

Tabla 1

Símbolos para estadísticos y parámetros correspondientes
Medida Símbolo para el estadístico Símbolo para el parámetro
(muestra) (Población)
Media X µ
Desviación estándar s
Número de elementos n N
Proporción p P

Distribución en el muestreo:

Cuando el tamaño de la muestra (n) es más pequeño que el tamaño de la población (N), dos o más muestras pueden ser extraídas de la misma población. Un cierto estadístico puede ser calculado para cada una de las muestras posibles extraídas de la población. Una distribución del estadístico obtenida de las muestras es llamada la distribución en el muestreo del estadístico.

Por ejemplo, si la muestra es de tamaño 2 y la población de tamaño 3 (elementos A, B, C), es posible extraer 3 muestras (AB, BC Y AC) de la población. Podemos calcular la media para cada muestra. Por lo tanto, tenemos 3 medias muéstrales para las 3 muestras. Las 3 medias muéstrales forman una distribución. La distribución de las medias es llamada la distribución de las medias muéstrales, o la distribución en el muestreo de la media. De la misma manera, la distribución de las proporciones (o porcentajes) obtenida de todas las muestras posibles del mismo tamaño, extraídas de una población, es llamada la distribución en el muestreo de la proporción.

Error Estándar:

La desviación estándar de una distribución, en el muestreo de un estadístico, es frecuentemente llamada el error estándar del estadístico. Por ejemplo, la desviación estándar de las medias de todas la muestras posibles del mismo tamaño, extraídas de una población, es llamada el error estándar de la media. De la misma manera, la desviación estándar de las proporciones de todas las muestras posibles del mismo tamaño, extraídas de una población, es llamada el error estándar de la proporción. La diferencia entre los términos "desviación estándar" y "error de estándar" es que la primera se refiere a los valores originales, mientras que la última está relacionada con valores calculados. Un estadístico es un valor calculado, obtenido con los elementos incluidos en una muestra.

Error muestral o error de muestreo

La diferencia entre el resultado obtenido de una muestra (un estadístico) y el resultado el cual deberíamos haber obtenido de la población (el parámetro correspondiente) se llama el error muestral o error de muestreo. Un error de muestreo usualmente ocurre cuando no se lleva a cabo la encuesta completa de la población, sino que se toma una muestra para estimar las características de la población. El error muestral es medido por el error estadístico, en términos de probabilidad, bajo la curva normal. El resultado de la media indica la precisión de la estimación de la población basada en el estudio de la muestra. Mientras más pequeño el error muestras, mayor es la precisión de la estimación. Deberá hacerse notar que los errores cometidos en una encuesta por muestreo, tales como respuestas inconsistentes, incompletas o no determinadas, no son considerados como errores muéstrales. Los errores no muéstrales pueden también ocurrir en una encuesta completa de la población.

Métodos de selección de muestras

Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las características de la población. Los métodos para seleccionar una muestra representativa son numerosos, dependiendo del tiempo, dinero y habilidad disponibles para tomar una muestra y la naturaleza de los elementos individuales de la población. Por lo tanto, se requiere una gran volumen para incluir todos los tipos de métodos de muestreo.

Los métodos de selección de muestras pueden ser clasificados de acuerdo a:

1.El número de muestras tomadas de una población dada para un estudio y
1.La manera usada en seleccionar los elementos incluidos en la muestra. Los métodos de muestreo basados en los dos tipos de clasificaciones son expuestos en seguida.
Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con el número de muestras tomadas de una población.


Bajo esta clasificación, hay tres tipos comunes de métodos de muestreo. Estos son, muestreo simple, doble y múltiple.

Bajo esta clasificación, hay tres tipos comunes de métodos de muestreo. Estos son, muestreo simple, doble y múltiple.

Muestreo simple

Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser los suficientemente grandes para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.

Muestreo doble

Bajo este tipo de muestreo, cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este método permite a una persona principiar con una muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo.

Si la primera muestra arroja una resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse.

Por ejemplo, al probar la calidad de un lote de productos manufacturados, si la primera muestra arroja una calidad muy alta, el lote es aceptado; si arroja una calidad muy pobre, el lote es rechazado. Solamente si la primera muestra arroja una calidad intermedia, será requerirá la segunda muestra. Un plan típico de muestreo doble puede ser obtenido de la Military Standard Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes, publicada por el Departamento de Defensa y también usado por muchas industrias privadas. Al probar la calidad de un lote consistente de 3,000 unidades manufacturadas, cuando el número de defectos encontrados en la primera muestra de 80 unidades es de 5 o menos, el lote es considerado bueno y es aceptado; si el número de defectos es 9 o más, el lote es considerado pobre y es rechazado; si el número está entre 5 y 9, no puede llegarse a una decisión y una segunda muestra de 80 unidades es extraída del lote. Si el número de defectos en las dos muestras combinadas (incluyendo 80 + 80 = 160 unidades) es 12 o menos, el lote es aceptado si el número combinado es 13 o más, el lote es rechazado.

Muestreo múltiple

El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras.

Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los elementos de una muestra.

Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes:
-Basados en el juicio de una persona
- Selección aleatoria (al azar)

Muestreo de juicio

Una muestra es llamada muestra de juicio cuando sus elementos son seleccionados mediante juicio personal. La persona que selecciona los elementos de la muestra, usualmente es un experto en la medida dada. Una muestra de juicio es llamada una muestra probabilística, puesto que este método está basado en los puntos de vista subjetivos de una persona y la teoría de la probabilidad no puede ser empleada para medir el error de muestreo, Las principales ventajas de una muestra de juicio son la facilidad de obtenerla y que el costo usualmente es bajo.

Muestreo Aleatorio

Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado. Una muestra aleatoria es también llamada una muestra probabilística son generalmente preferidas por los estadísticos porque la selección de las muestras es objetiva y el error muestral puede ser medido en términos de probabilidad bajo la curva normal. Los tipos comunes de muestreo aleatorio son el muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados.

Muestreo aleatorio simple

Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada muestra posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la población. Para obtener una muestra aleatoria simple, cada elemento en la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, el plan de muestreo puede no conducir a una muestra aleatoria simple. Por conveniencia, este método pude ser reemplazado por una tabla de números aleatorios. Cuando una población es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es imposible. Por lo tanto, ciertas modificaciones del muestreo aleatorio simple son necesarias. Los tipos más comunes de muestreo aleatorio modificado son sistemáticos, estratificados y de conglomerados.

Muestreo sistemático

Una muestra sistemática es obtenida cuando los elementos son seleccionados en una manera ordenada. La manera de la selección depende del número de elementos incluidos en la población y el tamaño de la muestra. El número de elementos en la población es, primero, dividido por el número deseado en la muestra. El cociente indicará si cada décimo, cada onceavo, o cada centésimo elemento en la población van a ser seleccionado.
El primer elemento de la muestra es seleccionado al azar. Por lo tanto, una muestra sistemática puede dar la misma precisión de estimación acerca de la población, que una muestra aleatoria simple cuando los elementos en la población están ordenados al azar.

Muestreo Estratificado

Para obtener una muestra aleatoria estratificada, primero se divide la población en grupos, llamados estratos, que son más homogéneos que la población como un todo. Los elementos de la muestra son entonces seleccionados al azar o por un método sistemático de cada estrato. Las estimaciones de la población, basadas en la muestra estratificada, usualmente tienen mayor precisión (o menor error muestral) que si la población entera muestreada mediante muestreo aleatorio simple. El número de elementos seleccionado de cada estrato puede ser proporcional o desproporcional al tamaño del estrato en relación con la población.

Muestreo de conglomerados

Para obtener una muestra de conglomerados, primero dividir la población en grupos que son convenientes para el muestreo. En seguida, seleccionar una porción de los grupos al azar o por un método sistemático. Finalmente, tomar todos los elementos o parte de ellos al azar o por un método sistemático de los grupos seleccionados para obtener una muestra. Bajo este método, aunque no todos los grupos son muestreados, cada grupo tiene una igual probabilidad de ser seleccionado. Por lo tanto la muestra es aleatoria.

Una muestra de conglomerados, usualmente produce un mayor error muestral (por lo tanto, da menor precisión de las estimaciones acerca de la población) que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. Los elementos individuales dentro de cada "conglomerado" tienden usualmente a ser iguales. Por ejemplo la gente rica puede vivir en el mismo barrio, mientras que la gente pobre puede vivir en otra área. No todas las áreas son muestreadas en un muestreo de áreas. La variación entre los elementos obtenidos de las áreas seleccionadas es, por lo tanto, frecuentemente mayor que la obtenida si la población entera es muestreada mediante muestreo aleatorio simple.

Esta debilidad puede reducida cuando se incrementa el tamaño de la muestra de área.
El incremento del tamaño de la muestra puede fácilmente ser hecho en muestra de área. Los entrevistadores no tienen que caminar demasiado lejos en una pequeña área para entrevistar más familias. Por lo tanto, una muestra grande de área puede ser obtenida dentro de un corto período de tiempo y a bajo costo.

Por otra parte, una muestra de conglomerados puede producir la misma precisión en la estimación que una muestra aleatoria simple, si la variación de los elementos individuales dentro de cada conglomerado es tan grande como la de la población.

BIBLIOGRAFÍA:

Sondeo de opinión
http://es.wikipedia.org/wiki/Sondeo_de_opini%C3%B3n

Teoría básica del muestreo
http://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtml