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La no respuesta en encuestas de estudios cuantitativos

La no respuesta en encuestas de estudios cuantitativos

Desde la Fundació TIC Salut Social y como novedad en el estudio anual Mapa de Tendencias, este año presentamos los resultados en una jornada que se celebrará durante el mes de marzo -como final del primer trimestre del nuevo ejercicio- en lugar de celebrarlo durante el mes de diciembre –a modo de conclusión del año-.

A propósito de este informe, cuyos resultados en breve estarán disponibles, os proponemos una reflexión en torno al proceso de investigación mediante encuestas a partir de un texto de Díaz de Rada (2013) en el que apunta la importancia de los estudios mediante encuesta. Concretamente a cómo se valora y gestiona la no respuesta de dichas encuestas, las consecuencias que implica para con los resultados finales de la propia investigación y algunas estrategias de contingencia para minimizar el impacto de la no respuesta. El autor articula su argumentación a partir de estudios que cuantifican el fenómeno de “la no respuesta en encuestas presenciales realizadas en España” Díaz de Rada, 2013).  

Una premisa a tener en cuenta para dar un muestreo como válido es la de prestar atención a conceptos como el tamaño de la muestra y el error muestral durante la selección. Dicho de otra manera, los condicionantes de una estimación ajustada a la realidad dependerán de la confianza de los datos, entendida como el nivel de fiabilidad de una muestra para que se ajuste a la realidad estudiada, puesto que el error muestral dependerá de la precisión de nuestras estimaciones. Lógicamente reducir a cero el especificado error muestral es prácticamente  imposible, sin embargo esta confianza nos puede ayudar a determinar los límites de error asumibles para que los resultados finales del estudio sean válidos. Como afirma Rodríguez Osuna (1991a), el objetivo debe ser siempre el máximo nivel de precisión basado en un equilibrio entre el tamaño de la muestra y el máximo error muestral asumible.  Para ello, existe el indicador de precisión entendido como una fórmula matemática en que dividimos error muestral entre porcentaje de categorías de una variable. El resultado es el coeficiente de variación o porcentaje de error relativo. Es precisamente este error relativo el dato que no debemos perder nunca de vista para dar como válido el volumen de información perdida en encuestas realizadas en relación a la no respuesta.

Apuntaladas estas dos ideas como punto de partida, la reflexión propuesta por Díaz de Rada (2013) parte de una realidad -contrastada empíricamente por numerosos autores- como es “un descenso de la población que responde a encuestas, situación que ha venido aumentando progresivamente y, de forma más acusada, desde principios del siglo XXI” (Dillman, Smyth y Christian, 2009, citados en Díaz de Rada, 2013, p. 358). Esto nos lleva a una tercera premisa que engloba las dos anteriores. Resulta de vital importancia para la calidad de los resultados finales que el investigador realice una planificación y diseño meticulosos de todo el proceso investigador. Especialmente de la parte conocida como trabajo de campo, máxime cuando son terceras personas quienes recaban los datos e información posteriormente analizada. De este modo tendremos la certeza que los datos obtenidos son válidos -se ajustan a las variables que pretendíamos medir, entendiendo este último concepto como toda característica humana o social que puede ser cuantitativamente medida (Sánchez Carrión, 1999, p.28)- y fiables atendiendo a los criterios de consistencia, homogeneidad y unidimensionalidad expuestos por Morales (1988).

Centrándonos pues en la cuestión que nos ocupa, si bien es cierto que nunca podremos controlar al 100% el volumen de información perdida en relación a la no respuesta, sí podemos activar dispositivos para el control de calidad del trabajo realizado por estas terceras personas durante el trabajo de campo. Lo cual significa que no debemos dejar nada en manos del azar, es decir no vernos en la tesitura de tener que improvisar durante el estudio. Por ello el diseño inicial es tan importante: conceptualizar el objeto de estudio, operacionalizarlo y operativizarlo. Esto es, definir hipótesis y presentar variables sometidas a estudio, definir el instrumento y los límites de la medición, y construir indicadores e índices para medir y transformar en conocimiento los conceptos obtenidos.

Resuelto el diseño, estamos preparados para focalizarnos en la cuarta gran idea y que coincide con la siguiente etapa del proceso investigador: el trabajo de campo. Las fases de esta parte pasan en primer lugar por el briefing y detección de momentos críticos. Este es el momento en que trabajamos, y formamos si es preciso, a los encuestadores. Es interesante dedicarle especial cariño a este momento puesto que podremos conocer al equipo de campo y detectar sus fortalezas y debilidades. Además podemos resolver dudas que puedan surgir durante la ejecución de las encuestas y verificar cómo hacer las cosas ante cualquier situación que pueda desembocar en una no respuesta. Básicamente es dónde realizamos una planificación de todos los escenarios que podremos encontrar -especialmente los adversos- y como mitigar situaciones como la no respuesta para reducir a cero, en lo máximo posible, el riesgo de error o sesgo durante las encuestas presenciales. En este sentido caben destacar como momento crítico los errores derivados del sesgo por no respuesta. Por ejemplo, si no localizamos determinadas unidades de observación, ¿cómo sabremos cuántas veces probar de nuevo? o ¿cuándo sustituir dichas unidades de muestreo para minimizar el impacto negativo o de validez en el resultado final?

Esto nos lleva a una de las preocupaciones principales que es cómo aumentar la predisposición en la cooperación por parte de los encuestados y cómo minimizar los efectos de la no respuesta.

Tan solo resaltar las ideas principales reflejadas en este documento. La improvisación y el azar no están permitidos pues nos restan credibilidad y calidad en los resultados finales. Según Singleton y Stratis (2005) citados en Díaz de Rada (2013, p. 376) “toda tasa de no respuesta inferior al 70% tienen un serio riesgo de producir estimaciones sesgadas”, por ello en la fase previa de diseño y planificación deberemos realizar un muestreo acertado y meticuloso, acompañado de un cálculo sobre el porcentaje máximo de error relativo asumible. Así minimizamos riesgos que invaliden la investigación. Otra consideración para reducir este riesgo es realizar de manera sistemática un “minucioso estudio del marco muestral (bien con la actualización o con el empleo de revisitas” (Díaz de Rada, 2013, p. 376).

Por los motivos expuestos, desde la fundación queremos agradecer la participación activa al responder las encuestas relacionadas con este estudio anual. Sin vuestra participación los resultados presentados no serían posibles. Desde TIC Salud Social seguimos trabajando para mejorar la calidad de los servicios centrados en la persona a través de las TIC. El estudio sobre el Mapa de Tendencias es una muestra y por este motivo, año tras año, posamos a vuestra disposición los resultados.

Bibliografía

  • Díaz de Rada, V. (2013). La no respuesta en encuestas presenciales realizadas en España. Revista Internacional de Sociología. Volumen 71, nº 2. Pp. 357-381.
  • Morales, P. (1988). Medición de actitudes en sicología y educación. Donostia: Universidad Pontificia Comillas. Pp. 456-462.
  • Rodríguez Osuna, J. (1991a). Inferencia Estadística, Niveles de Precisión y Diseño Muestral. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, nº54. Pp. 139-162.
  • Sánchez Carrión, J.J. (1999). Manual de análisis estadístico de datos. Madrid: Alianza Editorial.

 

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