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Métodos de Investigación Cuantitativos Por Sandra Crucianelli

Las encuestas sociales y las más difundidas en el campo del periodismo, las

encuestas electorales, son herramientas de documentación y/o investigación del

reportero.

Intentos de fraude y manipulación en la difusión de los datos pueden ser

detectados por el reportero si éste comprende el mecanismo científico sobre el

que reposa la realización de encuestas.

En este plano, hay dos tipos básicos de investigaciones cuantitativas que

podemos realizar:

Estadística Descriptiva: Es el caso de la medición de todos los elementos de un

universo. Por ejemplo, búsqueda de los mismos datos o variables de estudio

para todos los legisladores. El cruce de información o la comparación con

estudios previos puede conducir a una primicia. En periodismo, el reportero

puede encarar una medición de este tipo cuando nuestro universo a estudiar es

demasiado pequeño (ejemplo, individuos estudiados por profesiones, como

médicos, abogados, etc.). A nivel estatal, el Censo Nacional es el caso más

representativo de Estadística Descriptiva aplicada, independientemente del

universo. La forma de analizar sus resultados es mediante identificación de

variables, comparando con datos previos, calculando sobre éstos variaciones

porcentuales y construyendo medidas de proporción que permitan poner en

contexto los datos numéricos, para darles un significado noticiable.

Estadística Inferencial: Es el caso de las encuestas. Inferir es deducir o elaborar

un pronóstico sobre la base de datos previamente recolectados. Se utiliza

cuando el universo en estudio es demasiado grande como para entrevistar a

todos sus componentes. Por ejemplo los ciudadanos que integran el padrón

electoral.

Criterios de Calidad para la Publicación de Encuestas (sociales o electorales):

Antes de decidir la publicación de una encuesta, el reportero o editor deberían

contar con los datos de la ficha técnica.

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Elementos de la Ficha Técnica:

Universo o Población: Se llama así al conjunto total de elementos que son

objeto de estudio. Puede estar formado/a por personas, hogares,

empresas u objetos.

Muestra: Es una parte de ese universo que lo representa. Se calcula

mediante fórmulas. A menos que las poblaciones sean menores de

100.000, el tamaño de la muestra es independiente del Universo

Tamaño de la muestra: Magnitud de los elementos que van a ser

encuestados, medidos o estudiados (factor determinante en el resultado)

Error de muestreo: Error cometido y estimado, admitido por el

encuestador. Se expresa como un intervalo. Por ejemplo +/- 3 % (esto

significa que va desde el valor negativo -3 % hasta el valor positivo +3 %)

Nivel o Intervalo de Confianza: Probabilidad de obtener una confianza

concreta de que el resultado de la muestra represente al real. Se trabaja

con 90, 95, 99% de IC

Z: (Zeta) Coeficiente que se corresponde a cada IC

Nombre de la encuestadora

Fecha de realización del trabajo de campo

Origen de la financiación.

ERROR MUESTRAL

El error que informan las encuestadoras en las fichas técnicas es un error

muestral. Es decir, ese error está referido sólo al cálculo del tamaño de la

muestra. Es una condición de borde, que la consultora determina antes de

calcular el tamaño muestral (sobre la base de su presupuesto, cuanto más

dinero se disponga, más chico será el error y por consiguiente más grande será

la muestra), ya que para aplicar la fórmula de tamaño de muestra y calcularla,

necesito conocer el valor de ese error.

Por supuesto, a ese error muestral, hay que agregarle otros, en especial los que

tienen que ver con la representatividad de la muestra: que todos los sectores

estén proporcionalmente representados (representatividad de la muestra), el

diseño del cuestionario y el trabajo de campo, es decir, cómo se seleccionarán

las zonas a encuestar, los hogares y dentro de ellos, el individuo que

responderá la encuesta. Por lo tanto, como pueden intuir, ese error muestral

puede aumentar mucho si se cometieron otros errores durante el trabajo

de diseño de la encuesta y la recolección de datos.

¿Para qué nos sirve a los periodistas conocer el error muestral? = Para construir

los intervalos posibles de votos que el candidato podrá obtener.

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Vamos a suponer que se hizo una encuesta y que el candidato A sacó el 20 % de

intención de voto. Si el error muestral admitido e informado por la

encuestadora fue del +/- 3 %, entonces, para interpretar mejor esa encuesta hay

que construir el intervalo de probables porcentajes que podría sacar ese

candidato el día de la elección: restando 3 por un lado y sumando 3 por el otro,

con lo que en realidad, lo que me están diciendo es que probablemente el

candidato A obtenga un porcentaje de votos que podría ir del 17 al 23

% (Restando 20 % - 3 % y sumando 20% + 3 % )

Como podrán advertir, con valores muy reñidos entre candidatos (por ejemplo,

si el candidato A obtiene 20 % y el que le sigue obtiene 19,2 %) es casi imposible

predecir quién ganará la elección, porque cuando construyan los

intervalos, restando y sumando 3 a cada valor, (si se usó ese error) cada

intervalo correspondiente a cada candidato contendrá muchos valores que

compartirán (caso conocido como “empate técnico”)

Conclusión: No asuman en una crónica y mucho menos en un título que cierto

candidato podrá ganar, si la diferencia entre los dos primeros candidatos

es muy ajustada. Al menos con ese margen de error del 3 %. Para poder

pronosticar un resultado en esos casos se tendría que trabajar con un error muy

pequeño, del orden del +/- 1 %, lo cual implicaría usar una muestra

excesivamente grande, de alrededor de 10.000 casos

VERIFICACION DEL ERROR

Una correlación inversamente proporcional, entre el error muestral informado y

el tamaño de la muestra, debe ser observada con detenimiento para detectar

posibles manipulaciones numéricas.

A mayor tamaño de muestra, menor error de muestreo. Ambos datos, están

inversamente relacionados y puede verificarse su correspondencia mediante la

aplicación de fórmulas.

Por ejemplo, si una encuestadora sostiene que realizó una encuesta sobre 400

casos con el +/- 2 % de error, está faltando a la verdad porque ambos datos no

mantienen correspondencia para el Índice de Confianza habitualmente más

usado, que es del 95 %.

En general, para encuestas electorales nacionales se consideran óptimas

muestras de 1.200 casos, con un +/- 3% de error para un Índice de Confianza del

95 %. Para encuestas electorales locales o regionales, muestras de 625 casos

resultan óptimas, con el +/- 4% de error muestral.

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Philip Meyer dice en su libro “Periodismo de Precisión” que el buen

periodista nunca debe olvidarse de este número: 384. Es el tamaño de una

muestra, independiente del universo general en estudio, si se trabaja con un

nivel de confianza del 95 % y un error del +/- 5 %.

Para estudios sociales, en especial los periodísticos y cuando no conozcan la

dimensión total del universo en estudio, 384 (ó 400 en general), será un buen

tamaño de muestra. Pero tal muestra no aporta seguridad al caso de las

encuestas electorales, donde lo que persigue es un pronóstico.

Índices de Confianza menores del 95 % no son recomendables, ya que

obligaría a trabajar con muestras pequeñas y en consecuencia, con intervalos de

error más grandes. Por el contrario, Índices de Confianza mayores del 95 % no

son empleados ya que para ello, habría que trabajar con muestras demasiado

grandes.

Las encuestas realizadas mediante el uso de sitios de Internet no tienen

predicción alguna y sus resultados no son generalizables.

Las encuestas telefónicas no son predictivas cuando el porcentaje de

penetración de la telefonía fija no supera el 85.

NIVELES DE PREDICCION

Dependen del momento en que se realice la encuesta. No se debe olvidar que

una encuesta es una foto del momento en que se realiza. Cuanto más nos

acercamos al día de la elección, más predicción se obtiene. La encuesta

comienza a ser predictiva, en términos electorales, aproximadamente 30 días

antes del día de la elección y el pronóstico se mantiene siempre y cuando el

escenario político-social-económico no observe grandes cambios.

¿Cuál sería el número mínimo de entrevistados necesarios para hacer una

buena encuesta electoral en una capital latinoamericana, independientemente

de la cantidad de electores que allí vivan?

En el caso de las encuestas electorales, hay ciertos criterios de calidad

internacionales que sí dependen del universo en estudio, básicamente porque es

posible, a través del padrón electoral, conocer la cantidad de electores. Si las

poblaciones electorales son menores o iguales a 100.000, una buena muestra

ronda en los 625 casos, en cuyo caso el error aumenta un poco,

aproximadamente al +/- 4 %. No tendría sentido aplicar el +/- 3 % en una ciudad

pequeña, porque tendría que usar una muestra demasiado grande (más de

1.000 casos) y a partir del entrevistado número 625, los resultados no diferirían

en mucho (se produce el efecto meseta).

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Para ciudades con más de 100.000 habitantes o países en general, en honor a la

verdad estadística, se requieren muestras más grandes de 800 si se quiere

trabajar con el +/- 3 % de error, ya que con 800 casos se tiene un +/- 3,5 % de

error, no de 3.

Si una encuestadora dice que relevó 800 casos y el error muestral fue del +/- 3

% mintió.

Las capitales requieren muestras similares a las nacionales, aunque las

consultoras digan lo contrario.

De todos modos, si los resultados no son muy reñidos y el número de indecisos

es bajo, se podría aceptar para una capital una muestra de 800, aunque siempre

considerando que el error supera a la recomendación de calidad y es de 3,5.

TAMAÑOS OPTIMOS DE MUESTRAS

Para encuestas electorales nacionales, sí es necesario entrevistar más gente

que 800 personas. En estos casos, se recomiendan muestras de alrededor de

1.200 casos, porque es el tamaño de muestra que se obtiene de considerar que el

error con el que trabajará el encuestador es del +/- 3 % (el mínimo aceptable).

Con una muestra de 800 casos no alcanza, porque no se llega al mínimo de

error que se exige (+/- 3 %) para ser considerada de calidad.

El tema de la proporcionalidad no tiene que ver con la determinación con el

tamaño de la muestra, sino con el método que se usará para entrevistar.

En las electorales, siempre se debe aplicar la proporcionalidad (porque es la que

permite asegurar la representatividad de todos los sectores), aunque se trabaje

en una ciudad pequeña, porque no todos los circuitos electorales o barrios están

igualmente distribuidos.

En cambio, para una encuesta de tipo social, sí se puede hacer un sorteo de los

mismos, usando el 384 e independientemente del Universo. Si el trabajo se

diseñó bien, los resultados no deberían diferir mucho en si se sortearan 600 y

800. (Ejemplo: una encuesta entre legisladores)

En ese caso, como comprenderán el universo es pequeño comparado con el

electoral. Por eso el 384 funciona.

Los tamaños de muestras se obtienen a partir de fórmulas estadísticas que

responden a determinados modelos matemáticos.

La recomendación de calidad para la encuesta electoral es la encuesta

domiciliaria, distribuyendo proporcionalmente densidad geográfica de los

electores, sexo y edad.

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Para encuestas de tipo social, muchas veces no resulta necesaria la

proporcionalidad.

También es un error pensar que con hacer encuestas en las capitales de los

países es suficiente. Toda elección nacional merece una encuesta nacional. Las

consultoras dicen que los resultados serían parecidos, pero con electorados tan

volátiles como los latinoamericanos, plantear esa hipótesis y darla como válida

es demasiado arriesgado.

Puede que en un momento del pasado haya sido así. Pero no es una ley

universal. En honor a la verdad, no se hacen por cuestiones de costos.

ENCUESTAS TELEFONICAS

Las encuestas telefónicas sólo son predictivas si la penetración de teléfonos fijos

en la población estudiada es superior al 85 %, que es una recomendación de

calidad internacional.

En nuestros países latinoamericanos no sería posible una telefónica nacional.

Los celulares no cuentan. En USA ya no se hacen domiciliarias, solo telefónicas

y funcionan por dos razones: el 93 % de los norteamericanos tiene teléfono y

por otro lado, ha quedado demostrado que casi el 100 % de quienes van a votar

tienen teléfono, ya que allí el voto no es obligatorio.

Regla estadística Básica: REGLA DE LA ALEATORIEDAD

“Todos y cada uno de los miembros de una población sobre la que se pretenden

generalizar los resultados han de tener la misma probabilidad conocida de

formar parte de la muestra”

¿Cómo cumplir con esta regla?

Dar a cada miembro de la población en estudio la misma posibilidad de ser

incluido, usando un método estadístico-matemático correcto

El proceso en el que se agudiza este requerimiento es en la determinación del

tamaño de la muestra y la selección de los individuos o elementos a incluir.

Concepto de la Pirámide Poblacional

Indispensable para estudios generales (sondeos electorales)

Encuestas representativas deben basarse en este concepto

Sin pirámide poblacional no hay representatividad.

Sin pirámide poblacional se viola la regla de aleatoriedad.

Una muestra debe tener correspondencia con los % de sexo, edad y

residencia geográfica conforme los datos del censo.

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Tipos de muestreo

1) Método Aleatorio Simple:

Se usa si se dispone de una lista total de los elementos de la población y

el azar determina a cuál se estudiará

Todos los individuos tienen la misma chance de formar parte de la

muestra

Mismo concepto del sorteo de lotería

Ningún procedimiento debe violar la aleatoriedad de la medición

Ejemplo Aleatorio Simple: Si en una ciudad hay 900 médicos y quiero

encuestarlos para consultarlos sobre sus hábitos de fumar. La muestra

fue determinada en 277 - Numeraré a los 900 médicos y sortearé 277 -

Con reposición: Si uno no contesta, se da como parte de la encuesta

(NS/NC). Si no se lo encuentra, se sortea otro.

2) Método Estratificado (Proporcional): Es el más usado, en especial en

encuestas electorales.

Se divide a la población por grupos o clases llamados estratos. Los

elementos de cada estrato son homogéneos. (Ejemplo: Barrios o circuitos

electorales)

Se toma una submuestra de cada uno mediante el método aleatorio

(electores)

Respeta pirámide proporcional

Ejemplo: estratificado proporcional: Ciudad con 3.000.000 habitantes

Muestra: 400 - 6 circuitos electorales (35%, 25%,10%,10%,15%, 5%)- Se

calcula la proporción de los circuitos sobre la base de 400 y la selección de

los individuos dentro de cada circuito es al azar.

3) Método Por Agrupados:

Consiste en seleccionar al azar grupos llamados conglomerados o

agrupados y luego tomar una submuestra de cada uno.

Los elementos de cada conglomerado no son uniformes.

Por ejemplo: Letras de la guía telefónica: Primeros diez de cada letra, con

reposición.

No respeta pirámide

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¿Cómo detectar encuestas manipuladas o mal realizadas?

I. Haga una revisión crítica del tamaño de muestra, del IC y del error

usado.

II. Deténgase solo en los resultados numéricos y haga su propia

interpretación.

III. Verifique si el error se corresponde con el tamaño de muestra, apelando

a tablas (Anexo Tablas)

IV. Detecte posibles errores en el cruce de datos.

V. Compare el método usado por la consultora con otras encuestas

realizadas por el mismo equipo, para analizar si se empleo el mismo

parámetro metodológico.

VI. Si encuentra errores o fallas, llame a la consultora, tómela como fuente y

pídale explicaciones.

VII. Insista en saber el origen del financiamiento de la encuesta y el propósito

que la motivo.

VIII. No descarte el material que tiene entre manos. Una encuesta mal hecha o

un intento de manipulación pueden constituir una noticia. Explote el

tema periodísticamente.

TEORIA DE LAS PROBABILIDADES

La investigación cuantitativa se basa en la Teoría de las Probabilidades. Las

probabilidades de que un individuo responda una encuesta o no lo haga, son

datos que se deben conocer sobre la base de estudios previos, ya que los

mismos son requeridos en las fórmulas de construcción de tamaños de muestra.

Es la razón por la que se explica este punto. Pero hagamos un abordaje más

práctico:

¿Cómo calcular fácilmente una probabilidad?

Muchas veces en los medios de comunicación hablamos de probabilidades, sin

tener una idea clara del fundamento científico sobre el que descansa el

concepto. El tema forma parte de cursos de estadística universitarios y no

siempre resulta sencillo explicar cómo puede servirnos esto a los periodistas.

Trataremos de hacer una aproximación sencilla.

Todo el mundo tiene una idea primitiva de lo que es la probabilidad. En la vida

cotidiana, cuando decimos que habrá un 70 % de probabilidades de que llueva,

en realidad estamos hablando de una probabilidad porcentual, ya que

teóricamente, la escala para medir una probabilidad se mide de 0 a 1.

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Así las cosas, podemos definir Probabilidad como: El conjunto de posibilidades

de que un evento ocurra o no, en una escala es de 0 a 1. Si un evento tiene P de

no ocurrir, p=0. Si ocurre con certeza, p=1. Lo contrario, la posibilidad de que un

evento no ocurra se denota con la letra q. La suma de p+q debe dar 1. Según lo

anterior, la condición más desfavorable en este campo es: p = q = 0,5 (incerteza)

Voy a poner un ejemplo de aplicación práctica: Supongamos que un juez tiene

en su archivo 12 carpetas de sentencias pendientes para resolver, 5 de las cuales

están archivadas en carpetas de portada color marrón y 7 tienen tapas negras.

Todas las carpetas están mezcladas. Si va a su armario y abre el cajón, saca una

de ellas sin mirar ¿qué probabilidad tiene de sacar una de tapa marrón?

P = 5 / 12 (se calcula dividiendo 5 entre 12) = 0,4

Por lo tanto, multiplicando por 100, el magistrado tiene un 40 % de

probabilidad de sacar una de tapas color marrón. Obviamente, la probabilidad

de que saque una negra es:

P= 7 / 12 = 0,6 y en porcentaje el 60 %, aunque se podría haber llegado al mismo

resultado restando (1 - 0,4), ya que como les expliqué, la suma de las

probabilidades puras siempre da 1.

Este es el concepto más simple de probabilidad (dividir una parte entre el total)

y luego multiplicar por 100, .aunque hay otros aspectos más complejos, pero la

idea es que puedan calcular probabilidades sencillas.

Así pueden calcular probabilidades tales como:

La cantidad promedio de automóviles del Estado que circulan en su

ciudad diariamente y del mismo modo la cantidad de accidentes de

tránsito que se producen diariamente. Con esos datos, que supongo una

fuente les podrá proporcionar, podrían calcular la probabilidad

porcentual de que un automóvil oficial protagonice un accidente de

tránsito.

Si tuvieran acceso al número de hogares totales de la ciudad en la que

viven y al mismo tiempo, del número de hogares en los que diariamente

se cometen delitos contra la propiedad (hurtos, robos), entonces podrían

calcular la probabilidad porcentual de que cada hogar sea víctima de un

delito contra la propiedad.

Con el dato de la cantidad de electores a nivel nacional, podrían calcular

para la muestra ideal de 1.200 casos, la probabilidad que tiene un elector

a nivel país de formar parte de esa muestra (*).

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(*) La inversa, ¿qué significado periodístico tendrá? Podemos debatir este punto en el

foro de la semana.

ANEXO TABLAS

Tablas Tamaños de muestra

Finitas < de 100.000 (Para IC 95%)

U error 4% error 5% error 10%

500 ----- 222 83

1000 385 286 91

2000 476 333 95

3000 517 353 97

4000 541 364 98

5000 556 370 98

10.000 588 385 99

15.000 600 390 99

20.000 606 392 100

25.000 610 394 100

50.000 617 397 100

100.000 621 398 100

Infinitas > 100.000 (electorales nacionales, para IC 95%)

Error Tamaño Muestra

3% 1.111

4% 625

5% 400

6% 278

7% 204

8% 156

9% 123

10% 100