Peso del diseño: herramienta esencial para encuestas representativas

Peso del diseño: herramienta esencial para encuestas representativas

Idealmente, una muestra seleccionada es una miniatura de la población de la que procede. Esto debería reflejarse en que la muestra sea representativa de todas las variables medidas en la encuesta.

Desafortunadamente, este no suele ser el caso. Uno de los problemas es la falta de respuesta. Puede provocar que algunos grupos estén sobrerrepresentados o insuficientemente representados.

Otro problema es la autoselección (en una encuesta en línea). Si ocurren tales problemas, no se podrán sacar conclusiones confiables de los datos observados de la encuesta a menos que se haya hecho algo para corregir la falta de representatividad.

Una técnica de corrección comúnmente aplicada es el ajuste de ponderación. Asigna un peso de ajuste a cada encuestado.

Las personas de los grupos subrepresentados obtienen una ponderación mayor que 1, y las de los grupos sobrerrepresentados obtienen una ponderación menor que 1.

En el cálculo de medias, totales y porcentajes, no sólo se utilizan los valores de las variables, sino también los valores ponderados.

Sólo se puede utilizar una técnica de ajuste de ponderación si se dispone de variables auxiliares adecuadas. Dichas variables deben haber sido medidas en la encuesta y su distribución poblacional debe estar disponible. Las variables auxiliares típicas son el género, la edad, el estado civil y las regiones del país.

Al comparar la distribución de frecuencia observada de una variable con su distribución poblacional, se puede establecer si la respuesta de la encuesta es representativa de esta variable.

Si existe una diferencia sustancial entre la distribución de la muestra y la distribución de la población, se puede concluir que existe una falta de representatividad respecto de esta variable.