Llegando
al núcleo familiar
Una vez que se ha decidido, por ejemplo, el tamaño total
de la muestra deseada y el número de entrevistas a ser conducidas en cada
estrato, el siguiente paso es traducir esa muestra en entrevistas.
Hay por lo menos dos maneras muy diferentes de proceder
en este punto. La clave de la distinción es decidir si se quiere una muestra de
probabilidades aleatorias o una muestra por cuotas.
Muestra de probabilidad aleatoria
En la probabilidad aleatoria, cada persona de la
población tiene la misma oportunidad de ser seleccionada al final de la
muestra. Esto supone que se conoce el tamaño total de la población. Si el
tamaño es "n", entonces la probabilidad de selección de las personas
es = 1/n.
Si contamos con un listado de toda la gente que vive en
una determinada demarcación, una muestra probabilística totalmente al azar
simplemente significa que se irán extrayendo de esa lista todos los nombres
necesarios hasta alcanzar la cifra deseada. Alternativamente, si se ha
segmentado la muestra en varios subgrupos (por ejemplo, población urbana y
rural), se seleccionará al azar un número X de nombres de la lista de población
urbana y un número Y de nombres de la lista de poblaciones rurales. Una vez que
se toma la muestra, va a ser simplemente necesario visitar estas personas,
contactarlas por teléfono, o enviarles el cuestionario por correo.
Incluso en los casos en que se cuenta con listados
completos de todas las personas que habitan en una comunidad, las entrevistas
personales que utilizan muestras totalmente aleatorias tienden a ser
extraordinariamente costosas. Se tienen que asumir los costos de realizar
entrevistas en todos los sitios seleccionados al azar independientemente de qué
tan distantes resulten entre sí. Consecuentemente, las estrategias de
entrevista más personalizadas utilizan muestras al azar acotadas. Es decir, se
minimizan los costos de transportación enviando a un grupo de entrevistadores a
una locación seleccionada al azar para que conduzcan las entrevistas requeridas
en ese punto.
Las muestras acotadas son ampliamente utilizadas porque
reducen costos, pero también porque a menudo no se cuenta con listas completas
de nombres. Muchos países, provincias o municipalidades no cuentan con ese tipo
de listas o, si las tienen, no las compartirán con un investigador.
Por tanto, a pesar de que se pueda saber el tamaño de la
población total y el número de personas que viven en las distintas regiones o
subgrupos, puede no necesariamente existir un listado de nombres individuales.
Las muestras acotadas alrededor de puntos muestrales, ayuda a los
investigadores a llegar a domicilios individuales de forma tal que se mantiene
el azar y una idéntica probabilidad de selección.
Esto implica la selección de un conjunto de las
denominadas "unidades primarias de muestra" (UPMs). Las UPMs son las
unidades más pequeñas de las que se eligen al azar los puntos de muestra
finales. Las UPMs comprenden las unidades geográficas más pequeñas sobre las
que existen datos poblacionales confiables (para la mayoría de las encuestas,
esto significa la población de más de 18 años). En algunos países que cuentan
con buenos datos censales, son llamadas "áreas numeradas".
Sin embargo, el procedimiento no se limita simplemente a
extraer puntos muestrales finales de las UPMs, porque éstas casi siempre tienen
diferentes magnitudes de población. Aún en los casos en que se pueden obtener
áreas numeradas determinadas por el censo compuestas de un número determinado de
domicilios cada una (por ejemplo, en Zimbabwe cada área numerada comprende 100
domicilios) el número de personas en cada domicilio va a ser diferente. Por
tanto, se debe pesar cada UPM potencial por el número real de personas que
viven en ella. Es decir, la probabilidad de seleccionar un punto muestral final
de una UPM debe ser proporcional a su población efectiva.
Una vez que se ha medido cada UPM por el tamaño de su
población, se puede proceder a seleccionar al azar los puntos muestrales
finales. El número efectivo de puntos muestrales finales se determina por el
número de entrevistas que se desee realizar en cada punto y el tamaño total de
la muestra. La mayoría de las encuestas realizan entre cinco y siete
entrevistas en cada punto. Consecuentemente, si se van a hacer cinco
entrevistas en cada punto y el tamaño total de la muestra es de 2,500, se debe
seleccionar al azar una lista de 500 puntos muestrales finales.
Ahora ya se sabe a dónde se quiere ir. Por ejemplo, la
lista generada puede mostrar 350 suburbios, algunos de los más populosos serán
seleccionados más de una vez, y 150 distritos rurales. Los investigadores de
encuestas dispondrán de mapas de cada una de estas áreas y luego seleccionarán
al azar un lugar en un suburbio. La tarea puede tornarse muy laboriosa, pues
algunos investigadores podrían sobreponer una transparencia de los puntos
numerados elegidos al azar, luego seleccionar un número al azar y entonces
buscar en el mapa la calle en donde intersecan. Ese es el punto donde
finalmente se enviará a los entrevistadores.
En muchos lugares no existen mapas confiables, o los
mapas rurales pueden ser tan extensos que sólo muestran la ubicación de los
poblados, pero no las calles que los conforman. En este caso, se tendría que
fijar una regla como la de empezar en algún punto común, tal como una iglesia,
escuela o edificio municipal.
Una vez que los entrevistadores saben a qué punto deben
dirigirse, deben seguir una serie de reglas que les permitan seleccionar
domicilios al azar. Por ejemplo, pueden dirigirse al punto de partida
convenido, mirar al este o al oeste y luego avanzar diez casas y realizar
entrevistas cada cinco. La regla debe ser elegida al azar, pero todos los
entrevistadores deben seguir una misma. El punto clave es que el entrevistador
no debe intervenir en la selección de los domicilios.
El último paso consiste en seleccionar a un entrevistado
real. Una vez más, darles a todas las personas la misma probabilidad de ser
seleccionadas exige que no sólo se hable con la gente que abre la puerta o
conteste el teléfono. Si se está trabajando con una muestra escogida de un enorme
registro de población, se necesita hablar con la persona específica cuyo nombre
aparece en la lista.
Si no se cuenta con esa lista, una vez que está frente a
la puerta o tiene a alguien al teléfono, se necesita "numerar" el
domicilio o hacer una lista de la gente que vive en él (normalmente son
ciudadanos mayores de 18 años). Luego, se necesita seleccionar un nombre al
azar y entrevistar únicamente a esa persona. Una forma común de seleccionar a
esa persona al azar es preguntar quién de los residentes en el domicilio
cumplió años más recientemente. En áreas rurales, mucha gente puede irritarse
al no tener la oportunidad de expresarse, especialmente si no se elige al jefe
de la familia, sobre todo si es hombre, y pueden no entender el método del
cumpleaños. Una forma visible de mostrar la lógica de la selección al azar es
la de distribuir un juego de tarjetas de distintos colores entre todos los
elegibles, volverlas a reunir y pedirle a alguno de los presentes que
seleccione al azar una de las tarjetas: la persona a la que se distribuyó esa
tarjeta es a la que se entrevista.
Sin embargo, no todas las puertas que se toquen ni todas
las llamadas telefónicas que se atiendan se traducirán en una entrevista
exitosamente realizada. Muchas personas no estarán en casa, otras sí lo estarán
pero permanecerán inaccesibles tras rejas de seguridad y otras simplemente se
rehusarán a contestar. Como se ha indicado, es muy importante hacer todo el
esfuerzo posible para que las personas no se autoexcluyan de la muestra. Esto debido
a que es probable que quienes no se encuentren en su domicilio, o se rehúsen a
participar, sean diferentes de la muestra general en varios sentidos. Es
altamente probable que las personas que generalmente se encuentren en casa,
especialmente si las entrevistas se realizan entre semana, sean jóvenes,
desempleados, amas de casa y ancianos. Los que se rehúsan a hablar con los
entrevistadores tienden a estar más aislados, y se quiere que ese tipo de
personas estén representadas en cualquier muestra. Esto es especialmente cierto
si tal aislamiento se relaciona con un tópico de interés, como votar.
La "no respuesta" puede causar estragos en la
representatividad de una muestra. En los Estados Unidos se ha duplicado desde
los años cincuenta, pasando de entre 12 y 22% a entre 30 y 55% en el caso de
entrevistas personales y de 25 a 35% para muestras telefónicas. En Sudáfrica,
la "no respuesta" llegó a cerca del 100% en algunas comunidades de
blancos conservadores en entrevistas realizadas entre 1993 y 1994.
Un truco utilizado con frecuencia es el de corregir la
falta de respuestas "promediando" las respuestas obtenidas de acuerdo
con las estadísticas censales conocidas. Así, si no fueron entrevistados
suficientes varones de edad media, las respuestas de ese grupo pueden ser
"promediadas al alza" en algunas fracciones. De esta forma se tiene
que, por ejemplo, si sólo se realizaron la mitad de las entrevistas a este
subgrupo de las que se requerían en la muestra, simplemente se multiplica cada
caso por 1.5.
No obstante, esto resulta problemático porque se asume
que aquellos que no fueron incluidos en la muestra o rehusaron participar son
iguales a los que se entrevistaron en todo el espectro de actitudes registradas
por la entrevista. Sin embargo, como se acaba de mencionar, el simple hecho de
que una persona estuvo fuera del lugar (probablemente trabajado o de compras) o
se rehusó a contestar, probablemente las hace diferentes de aquellos que sí
estuvieron en casa o quisieron hablar con el entrevistador.
Hay algunas cosas que se pueden hacer para minimizar la
incidencia de quienes se rehúsan a colaborar. Es necesario capacitar a los
entrevistadores intensamente para que sean tan corteses como sea posible. El
cuestionario debe incluir una parte introductoria que haga la encuesta lo más
interesante posible para los potenciales entrevistados, así como para
convencerlos de la importancia que se le concede a sus opiniones. Finalmente,
los entrevistadores deben preguntar si han llegado en un momento oportuno y si
no, ofrecer la posibilidad de concertar una cita cuando el entrevistado no esté
ocupado y pueda invertir algún tiempo en responder las preguntas formuladas.
Se puede tratar de minimizar el efecto de la gente que no
se encuentra en su hogar de distintas maneras. Antes que nada, se debe tratar
de celebrar la mayor parte de las entrevistas por la noche o durante los fines
de semana. Los días hábiles son difíciles porque los trabajadores suelen
encontrarse fuera de su hogar, aunque las amas de casa pueden disponer de más tiempo
para hablar. El peor momento parece ser el de la cena, cuando la gente se
encuentra ocupada en su preparación o consumo y les irrita sobre manera ser
perturbadas.
En segundo lugar, se le debe dedicar gran atención a las
denominadas "visitas posteriores". Si la persona incluida en la lista
o la que fue seleccionada al azar por el método del cumpleaños o de las
tarjetas de colores no se encuentra disponible, se debe preguntar cuándo es
probable que regrese y volver entonces para conseguir la entrevista. La mayoría
de las compañías encuestadoras exigen que los entrevistadores realicen al menos
dos, cuando no tres "visitas posteriores" para contactar a la persona
originalmente seleccionada. Algunas encuestas que proveen información sobre el
mercado para los medios requieren hasta cuatro de esas visitas.
Sólo cuando el entrevistador ha efectuado el número
requerido de visitas posteriores y no ha tenido suerte, se le debe permitir
realizar una "sustitución". El sustituto no debe ser alguien que
habite el mismo hogar. Es preferible que sigan alguna regla, como ir a la
segunda o tercera casa de la izquierda o la derecha o marcar un número arriba o
debajo en la lista telefónica.
La clave reside en hacer un esfuerzo extra para
asegurarse de que quienes probablemente se encuentren fuera de su domicilio no
pueden escabullirse fácilmente de la muestra y de que no sean fácilmente
sustituidos con el tipo de personas que es más probable que se encuentren en su
hogar.
La ventaja de una muestra probabilística al azar es que
permite sacar provecho de las leyes de muestreo matemático que posibilitan
generar resultados para la población en su conjunto basados en una muestra.
Estas leyes nos indican que el promedio (media) de cualquier muestra tomada al
azar tenderá a igualar la media de la población total de la que se extrajo. Más
concretamente, para cualquier tamaño muestral determinado, esas leyes nos
ofrecen fórmulas para calcular el margen de error exacto de cualquier muestra.
Es decir, sabemos que para una muestra determinada, una estimación muestral se
ubicará con cierto rango en la media real de la población en general el 95% de
las veces. Esto es así porque si tomamos un gran número de muestras, las leyes
de probabilidad nos indican que alrededor del 5% caerá fuera del margen normal
de error. Sin embargo, 95% de las muestras su ubicarán dentro del rango o banda
calculable de la media real de la población. Entre más grande la muestra más
estrecha esa banda.
Cuotas
Un método alternativo es el de muestreo por cuota. En
este caso, la muestra total se construye para representar a la población en su
totalidad a lo largo de todas las líneas importantes de diferenciación. Por
ejemplo, se decide que la muestra tendrá ciertos porcentajes de cada provincia
y de cada ciudad, de hombres y de mujeres, de cada grupo lingüístico y de cada
grupo racial. Sin embargo, la selección final de los entrevistados queda a
juicio del entrevistador.
A cada entrevistador se le da una cuota que cubrir en su
área; es decir, una lista con el número de personas que deben identificar y
entrevistar y que correspondan a las distintas categorías demográficas. Así, se
le puede pedir a un entrevistador que encuentre a cinco hombres y seis mujeres
africanos que vivan en áreas urbanas, y a siete hombres y ocho mujeres africanos
que vivan en áreas rurales.
Sin embargo, no se les indica a qué domicilios o calles
ir, o algún procedimiento de selección al azar que deban seguir, simplemente
deben encontrar a la gente que se ajuste a las categorías deseadas.
Debido a que los entrevistadores son liberados de la
responsabilidad de todo el procedimiento al azar descrito anteriormente, son
capaces de obtener el número deseado de entrevistados más fácilmente y con
costos de transporte mucho más bajos. Esto hace que las muestras por cuota sean
considerablemente más económicas que las muestras probabilísticas al azar.
No obstante, la mayor limitación deriva del hecho de que
al sustraerle la probabilidad de inclusión equitativa y conocida, que
caracteriza a la muestra probabilística, no se pueden utilizar las teorías
matemáticas de la probabilidad para hacer inferencias de una muestra por cuotas
a la población en su conjunto. Es posible calcular la frecuencia de respuestas
de una muestra por cuotas, pero hablando estrictamente, no se puede determinar
el grado en que esos resultados serán representativos de los valores verdaderos
de la población en su conjunto.
