Muestreo de encuesta

En estadística , el muestreo por encuesta describe el proceso de selección de una muestra de elementos de una población objetivo para realizar una encuesta. El término " encuesta " puede referirse a muchos tipos o técnicas diferentes de observación. En el muestreo por encuesta, generalmente implica un cuestionario utilizado para medir las características o actitudes de las personas. Diferentes formas de contactar a los miembros de una muestra una vez que han sido seleccionados son el tema de la recopilación de datos de la encuesta . El propósito del muestreo es reducir el costo o la cantidad de trabajo que se necesitaría para encuestar a toda la población objetivo. Una encuesta que mide a toda la población objetivo se llama censo . Una muestra se refiere a un grupo o sección de una población de la que se obtendrá información.

Las muestras de encuestas se pueden dividir en dos tipos: muestras probabilísticas y supermuestras. Las muestras basadas en la probabilidad implementan un plan de muestreo con probabilidades específicas (quizás probabilidades adaptadas especificadas por un procedimiento adaptativo). El muestreo basado en la probabilidad permite realizar inferencias basadas en el diseño sobre la población objetivo. Las inferencias se basan en una distribución de probabilidad objetiva conocida que se especificó en el protocolo del estudio. Las inferencias de las encuestas basadas en la probabilidad aún pueden sufrir muchos tipos de sesgo.

Las encuestas que no se basan en un muestreo probabilístico tienen mayores dificultades para medir su sesgo o error de muestreo . ^[1] Las encuestas basadas en muestras no probabilísticas a menudo no representan a las personas de la población objetivo. ^[2]

En las encuestas académicas y gubernamentales, el muestreo probabilístico es un procedimiento estándar. En los Estados Unidos, la "Lista de estándares para encuestas estadísticas" de la Oficina de Administración y Presupuesto establece que las encuestas financiadas por el gobierno federal deben realizarse:

Selección de muestras mediante métodos estadísticos generalmente aceptados (por ejemplo, métodos probabilísticos que pueden proporcionar estimaciones del error de muestreo). Todo uso de métodos de muestreo no probabilísticos (por ejemplo, muestras de corte o basadas en modelos) debe justificarse estadísticamente y ser capaz de medir el error de estimación. ^[3]

El muestreo aleatorio y la inferencia basada en el diseño se complementan con otros métodos estadísticos, como el muestreo asistido por modelos y el muestreo basado en modelos. ^{[4] [5]}

Por ejemplo, muchas encuestas tienen una cantidad sustancial de falta de respuesta. Aunque las unidades se eligen inicialmente con probabilidades conocidas, los mecanismos de falta de respuesta son desconocidos. Para las encuestas con una cantidad sustancial de falta de respuesta, los estadísticos han propuesto modelos estadísticos con los que se analizan los conjuntos de datos.

Las cuestiones relacionadas con el muestreo de encuestas se analizan en varias fuentes, incluidas Salant y Dillman (1994). ^[6]

En una muestra probabilística (también llamada muestra "científica" o "aleatoria") cada miembro de la población objetivo tiene una probabilidad conocida y distinta de cero de inclusión en la muestra. ^[7] Una encuesta basada en una muestra probabilística puede, en teoría, producir mediciones estadísticas de la población objetivo que sean imparciales , porque el valor esperado de la media de la muestra es igual a la media de la población, E(ȳ)=μ, o tener un error de muestreo medible, que puede expresarse como un intervalo de confianza o margen de error . ^{[8] [9]}

Una muestra de encuesta basada en probabilidad se crea mediante la construcción de una lista de la población objetivo, llamada marco de muestreo , un proceso aleatorio para seleccionar unidades del marco de muestreo, llamado procedimiento de selección, y un método para contactar unidades seleccionadas para permitirles completar la encuesta, llamado método o modo de recolección de datos. ^[10] Para algunas poblaciones objetivo, este proceso puede ser fácil; por ejemplo, muestrear a los empleados de una empresa utilizando listas de nóminas. Sin embargo, en poblaciones grandes y desorganizadas, simplemente construir un marco de muestreo adecuado es a menudo una tarea compleja y costosa.

Los métodos comunes para realizar un muestreo probabilístico de la población de hogares en los Estados Unidos son el muestreo probabilístico de área, el muestreo telefónico de marcación aleatoria de dígitos y, más recientemente, el muestreo basado en direcciones. ^[11]

Dentro del muestreo probabilístico, existen técnicas especializadas como el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados que mejoran la precisión o eficiencia del proceso de muestreo sin alterar los principios fundamentales del muestreo probabilístico.

La estratificación es el proceso de dividir a los miembros de la población en subgrupos homogéneos antes de realizar el muestreo, basándose en información auxiliar sobre cada unidad de muestra. Los estratos deben ser mutuamente excluyentes: cada elemento de la población debe asignarse a un solo estrato. Los estratos también deben ser colectivamente exhaustivos: no se puede excluir ningún elemento de la población. Luego, se pueden aplicar métodos como el muestreo aleatorio simple o el muestreo sistemático dentro de cada estrato. La estratificación a menudo mejora la representatividad de la muestra al reducir el error de muestreo.

El sesgo en las encuestas es indeseable, pero a menudo inevitable. Los principales tipos de sesgo que pueden producirse en el proceso de muestreo son:

• Sesgo por falta de respuesta : cuando las personas o los hogares seleccionados en la muestra de la encuesta no pueden o no quieren completar la encuesta, existe la posibilidad de que se produzca un sesgo debido a esta falta de respuesta. El sesgo por falta de respuesta se produce cuando el valor observado se desvía del parámetro de población debido a las diferencias entre los encuestados y los que no responden. ^[12]
• Sesgo de respuesta : no es lo opuesto al sesgo de no respuesta, sino que se relaciona con una posible tendencia de los encuestados a dar respuestas inexactas o falsas por diversas razones.
• Sesgo de selección: el sesgo de selección se produce cuando algunas unidades tienen una probabilidad de selección diferente que el investigador no tiene en cuenta. Por ejemplo, algunos hogares tienen varios números de teléfono, lo que hace que tengan más probabilidades de ser seleccionados en una encuesta telefónica que los hogares con un solo número de teléfono. Este sesgo de selección se corregiría aplicando una ponderación de la encuesta igual a [1/(# de números de teléfono)] a cada hogar.
• Sesgo de autoselección : un tipo de sesgo en el que los individuos se seleccionan voluntariamente a sí mismos para formar parte de un grupo, lo que potencialmente sesga la respuesta de ese grupo.
• Sesgo de participación : Sesgo que surge debido a las características de quienes eligen participar en una encuesta o sondeo.
• Sesgo de cobertura: el sesgo de cobertura puede ocurrir cuando los miembros de la población no aparecen en el marco de la muestra (subcobertura). El sesgo de cobertura ocurre cuando el valor observado se desvía del parámetro de población debido a diferencias entre las unidades cubiertas y no cubiertas. Las encuestas telefónicas sufren una fuente bien conocida de sesgo de cobertura porque no pueden incluir hogares sin teléfono.

Muchas encuestas no se basan en muestras probabilísticas, sino en encontrar un grupo adecuado de encuestados para completar la encuesta. Algunos ejemplos comunes de muestreo no probabilístico son: ^[13]

• Muestras basadas en juicios: el investigador decide qué miembros de la población incluir en la muestra basándose en su juicio. El investigador puede proporcionar alguna justificación alternativa para la representatividad de la muestra. La suposición subyacente es que el investigador seleccionará unidades que sean características de la población. Este método puede estar sujeto a los sesgos y la percepción del investigador. ^[14]
• Muestras de bola de nieve: se utilizan a menudo cuando una población objetivo es poco común. Los miembros de la población objetivo reclutan a otros miembros de la población para la encuesta.
• Muestras por cuotas : la muestra está diseñada para incluir una cantidad designada de personas con ciertas características específicas. Por ejemplo, 100 bebedores de café. Este tipo de muestreo es común en las encuestas de investigación de mercado no probabilísticas.
• Muestras de conveniencia : la muestra está compuesta por aquellas personas a las que se puede acceder más fácilmente para completar la encuesta.

En las muestras no probabilísticas, la relación entre la población objetivo y la muestra de la encuesta es inmensurable y el sesgo potencial es incognoscible. Los usuarios sofisticados de muestras de encuestas no probabilísticas tienden a ver la encuesta como una condición experimental, en lugar de una herramienta para la medición de la población, y examinan los resultados en busca de relaciones internamente consistentes.

• Determinación del tamaño de la muestra
• Muestreo (estadísticas)
• Error total de la encuesta

El libro de texto de Groves et alia proporciona una descripción general de la metodología de encuesta, incluida la literatura reciente sobre el desarrollo de cuestionarios (informada por la psicología cognitiva ):

• Robert Groves , et alia. Metodología de la encuesta (2010) Segunda edición de la (2004) primera edición ISBN 0-471-48348-6 . 

Los otros libros se centran en la teoría estadística del muestreo por encuestas y requieren algunos conocimientos de estadística básica, como se analiza en los siguientes libros de texto:

• David S. Moore y George P. McCabe (febrero de 2005). " Introducción a la práctica de la estadística " (quinta edición). WH Freeman & Company. ISBN 0-7167-6282-X . 
• Liberto, David ; Pisani, Robert; Purves, Roger (2007). Estadísticas (4ª ed.). Nueva York : Norton . ISBN 978-0-393-92972-0. Archivado desde el original el 6 de julio de 2008.

El libro elemental de Scheaffer et alia utiliza ecuaciones cuadráticas del álgebra de secundaria:

• Scheaffer, Richard L., William Mendenhal y R. Lyman Ott. Muestreo de encuestas elementales , quinta edición. Belmont: Duxbury Press, 1996.

Se requieren más estadísticas matemáticas para Lohr, para Särndal et alia y para Cochran (clásico):

• Cochran, William G. (1977). Técnicas de muestreo (tercera edición). Wiley. ISBN 0-471-16240-X.
• Lohr, Sharon L. (1999). Muestreo: diseño y análisis . Duxbury. ISBN 0-534-35361-4.
• Särndal, Carl-Erik; Swensson, Bengt; Wretman, enero (1992). Muestreo de encuestas asistido por modelos . Springer-Verlag. ISBN 0-387-40620-4.

Los libros históricamente importantes de Deming y Kish siguen siendo valiosos para los científicos sociales (en particular sobre el censo de los EE. UU. y el Instituto de Investigación Social de la Universidad de Michigan ):

• Deming, W. Edwards (1966). Algunas teorías sobre muestreo . Dover Publications . ISBN 0-486-64684-X.OCLC 166526  .
• Kish, Leslie (1995) Muestreo de encuestas , Wiley, ISBN 0-471-10949-5 

Wikimedia Commons tiene medios relacionados con Muestreo de encuestas .

• Metodología de la encuesta de vista de tareas de CRAN
• ¿Qué es una encuesta? Folleto publicado por el Centro Nacional de Investigación de la Opinión y la Asociación Estadounidense de Estadística
• Artículo de la Revista de aprendizaje y desempeño en tecnología de la información Investigación organizacional: determinación del tamaño de la muestra en la investigación por encuesta
• Diseño de muestra e intervalos de confianza
• Métodos de muestreo de encuestas
• Muestreo no probabilístico