Los cálculos del margen de error son una parte esencial de los resultados de cualquier encuesta. Incluso si nunca antes has realizado una encuesta, es probable que hayas visto el margen de error expresado como un signo de más-menos. En términos simples, muestra cuánta variación puede haber al comparar los resultados de la encuesta con cómo pueden ser realmente las cosas.
¿Qué es el margen de error?
El margen de error (MoE) es un concepto estadístico que intenta derivar la incertidumbre y la cantidad de error en una encuesta. El margen de error generalmente se expresa como un signo más-menos con puntos porcentuales (por ejemplo, ±4%), que se lee como una variación en los resultados.
Por ejemplo, si el 50% de los consumidores prefieren algún producto, un margen de error del ±4% significa que la verdadera preferencia puede variar entre el 46% y el 54%. Los cálculos del margen de error dependen de varios factores, cada uno de los cuales puede influir en lo cerca que estén de la realidad sus resultados.
Cómo calcular el margen de error
Todos los cálculos del margen de error requieren tres métricas: tamaño de la población, nivel de confianza y tamaño de la muestra. Cada una de estas tres métricas influye en el margen de error a su manera.
- Tamaño de la población. El número total (potencial) de personas a las que se supone que debe representar tu encuesta o estudio. En otras palabras, es el grupo del que recogerá su muestra. El tamaño de la población puede ser el número total de ciudadanos de un país, la población de una ciudad o el número de clientes a los que atiende una empresa.
- Nivel de confianza. Representa el rendimiento a largo plazo de los resultados de tu encuesta. El nivel de confianza estándar de la industria se establece en 95% o 99%. En términos simples, el nivel de confianza significa que si se repitiera el estudio infinitas veces, el 95% de esos estudios contendrían la media real de la población.
- Tamaño de la muestra. El número real de personas que han participado en tu encuesta. En otras palabras, esos son los datos de la encuesta que tienes.
Antes de explicar cómo calcular el margen de error, hay algunos aspectos más importantes de estas tres métricas.
El tamaño de la población se mantendrá en gran medida estático mientras realices encuestas sobre el mismo tema. Si bien la cantidad de clientes o ciudadanos puede cambiar con bastante frecuencia, la población suele ser lo suficientemente grande como para que no tenga que tener en cuenta cambios menores.
Sin embargo, a medida que aumentan las poblaciones, también debería hacerlo el tamaño de la muestra. Tiene límites, pero generalmente los tamaños de muestra más grandes representan mejor las poblaciones debido a la Ley de los Grandes Números. Sin embargo, también depende en gran medida del nivel de confianza.
El nivel de confianza determina, como se ha mencionado, la precisión de los datos del estudio. El tamaño de la muestra, por otro lado, determina qué tan cerca están los resultados de su estudio de la media de la población real. Eso significa que si desea un nivel de confianza más alto, necesita un tamaño de muestra más grande.
La relación matemática exacta entre el nivel de confianza y el tamaño de la muestra es bastante complicada, por lo que basta con saber que están relacionados entre sí.
Entonces, con las tres métricas a mano, puede comenzar a calcular el margen de error. Hay dos maneras de hacerlo.
El margen de error se puede calcular para estimar una proporción (por ejemplo, cuántas personas prefieren un producto, una política o un comportamiento). Puede hacerlo con la siguiente fórmula de margen de error:
Z : la puntuación Z para el nivel de confianza seleccionado. Consulte la tabla a continuación para ver las puntuaciones Z para obtener las estimaciones del nivel de confianza más populares.
p – proporción de la muestra. La proporción de la muestra se obtiene dividiendo el número de respuestas positivas (o negativas) por el número total de respuestas en los resultados de la encuesta.
n – el tamaño de la muestra.
Si estás estimando una media (como la edad promedio, los ingresos, etc.), tendrás que usar una fórmula de margen de error diferente:
Z y n siguen siendo los mismos: la puntuación Z y el tamaño de la muestra. Sigma (σ) es la desviación estándar de la población. Si no se dispone de uno, a menudo se utiliza la desviación estándar de los datos de la encuesta como estimación.
Por último, siempre puedes encontrar una calculadora de margen de error en línea en la que sólo tendrás que introducir tus datos. Algunos de ellos también pueden venir con características adicionales, como el cálculo del tamaño de la muestra. Sin embargo, es posible que deba encontrar una calculadora de margen de error que se adapte a sus necesidades, ya que algunas solo funcionarán para las proporciones y otras solo para las medias.
Cómo reducir el margen de error
Si has jugado con una calculadora de margen de error, es probable que ya hayas notado varias formas de reducir el margen de error de tu encuesta. Algunos de ellos, sin embargo, solo pueden ser posibles en casos específicos.
1. Aumentar el tamaño de la muestra
Aumentar el tamaño de la muestra es la forma más sencilla de reducir el margen de error. Sin embargo, el margen de error es inversamente proporcional al tamaño de la muestra, lo que tiene un doble efecto. Si el tamaño de la muestra inicial es relativamente pequeño, incluso los aumentos menores pueden afectar en gran medida el margen de error.
Sin embargo, también es cierto lo contrario. Hacer mejoras en el margen de error cuando ya tienes un tamaño de muestra grande será significativamente más difícil, ya que tendrás que agregar muchos encuestados para mover la aguja.
Por lo tanto, aumentar el tamaño de la muestra es más efectivo si comenzó con algo pequeño. De lo contrario, es probable que las limitaciones de recursos hagan que el método sea menos viable que otros.
2. Disminuir el nivel de confianza
Otro método obvio es disminuir el nivel de confianza. Disminuirlo significa que necesitará un tamaño de muestra más pequeño para obtener el mismo margen de error. Si mantienes el mismo, pero disminuyes el nivel de confianza, también reducirás el margen de error.
Desafortunadamente, eso también tiene un gran inconveniente: los resultados de su estudio se vuelven menos confiables y precisos a medida que disminuye el nivel de confianza. Por lo tanto, si bien su margen de error puede ser menor, también lo es la probabilidad de la precisión de sus resultados.
3. Reducir la variabilidad (solo aplicable a las medias)
Si la encuesta mide los medios (por ejemplo, ingresos, edad, altura, etc.), puede reelaborar su muestra para reducir la variabilidad de los resultados.
Por ejemplo, se puede elegir una muestra más homogénea (en alguna otra métrica como la propiedad del hogar), sin embargo, puede afectar las posibles conclusiones de la encuesta.
Otra forma de reducir la variabilidad sería revisar las preguntas de la encuesta para eliminar o modificar aquellas que tienen espacio para la interpretación.
4. Corrección de población finita (FPC)
Otro método que es algo restringido, el FPC generalmente se usa cuando el tamaño de la muestra es del 5% o más de toda la población. El mecanismo subyacente de cómo funciona el FPC puede ser complicado, pero puede explicarse en parte por una analogía.
Cuando tienes una baraja estándar de naipes (52 cartas en total), la probabilidad de robar una carta de cualquier palo se distribuye uniformemente (13/52 para cada palo). Si sacas 4 corazones del mazo (quedan 48 cartas), la probabilidad de sacar los tres palos restantes al azar aumenta (13/48) mientras que la probabilidad de sacar corazones disminuye (8/48).
La corrección de población finita funciona de manera similar: si su población no es infinita, cada encuestado en su encuesta reduce el número de incógnitas en la población. Una vez que alcanzas el 5% de la población en el tamaño de tu muestra, los efectos comienzan a ser cada vez más pronunciados.
Por ejemplo, si tuvieras que encuestar al 75% de la población, la probabilidad de que el 25% restante cambiara completamente los resultados es extremadamente pequeña. El ajuste por FPC también disminuiría significativamente el margen de error de sus resultados.
Conclusión
El margen de error es una parte fundamental de las encuestas. Si bien es inevitable e inevitable, existen numerosas formas de reducirlo jugando con la encuesta y la muestra. Sin embargo, hay muchas otras formas de reducir el margen de error, como el uso de técnicas de ponderación o el uso de diferentes métodos de muestreo.
