Me odología de Encues as
Vol 2, Núm 2, 2000 211-216
COMENTARIOS
A
OPTIMIZACIÓN
DEL
ERROR
MUESTRAL
EN
ENCUESTAS
A
POBLACIÓN
GENERAL:
CRITERIOS
DE
ESTRATIFICACIÓN
Y CÁLCULO DEL
ERROR
CON
"WESVAR
COMPLEX
SAMPLES"
DE
M.
TRUJILLO
Ra ael Se ano del Rosal
Ra ael Se ano del Rosal
Ca los Gi ón
Gonzalo Sánchez-C espo
Ca los Camacho
IESAA-CSIC
En a as ocasiones se iene la opo unidad de comen a un a ículo, an in e e-
san e y didác ico como pegado a la p ác ica de la in es igación social median e
encues as, como el esc i o po Manuel T ujillo. És e abo da lo que, a mi juicio, son
dos de los g andes p oblemas
de
la u ilización de es a écnica de in es igación. Po
un lado, la necesidad de ebaja lo más posible el e o al que es á some ida oda
in es igación median e encues a. Po o o lado, el de hace lo al meno cos e posible,
es deci , sin que la educción del e o pase necesa iamen e po el inc emen o del
amaño mues al. Como ejemplo, el au o se cen a en las encues as que habi ual-
men e se denominan de población gene al, a gumen ando desde un pun o de is a
p agmá ico y económico la necesidad que hay de ecu i a mues eos complejos en
luga de a los alea o ios simples. No obs an e, es en las ap eciaciones que hace sob e
los mues eos es a i icados, po conglome ados o no, donde adica la impo ancia
del a ículo. De hecho, en un momen o donde las c í icas a los diseños mues ales
complejos comienza a se habi ual, el au o conocedo
de
las
di icul ades p ác icas y
las limi aciones económicas con las que habi ualmen e con amos los in es igado es
sociales, a a de demos a y ejempli ica la u ilidad de los mismos siemp e y cuan-
do se diseñen adecuadamen e. Pa a ello c i ica ace adamen e
el
hecho, más habi ual
212
R.
Se ano,
C.
Gi ón,
G.
Sánchez-C espo y C. Ca nacho
de lo que debie a, al que gus o de llama "Ki de es a i icación". A sabe , el hecho
de es a i ica siemp e
po
las mismas a iables, ol idando, an o cuál es el unda-
men o de es e ipo de mues eo, como la o ma en que se debe ía ealiza el mismo.
De hecho hoy en día, en muchas ocasiones, hay disponible in o mación sob e o a u
o as a iables cuya elación con la a iable que que emos es udia es su icien e-
men e es echa, como pa a que los es imado es que se ob engan con ella/as disc i-
minen mejo en e los di e en es es a os, con lo que ealmen e se alcanza ía el p in-
cipal obje i o que se debe ene en men e a la ho a de diseña una mues a: educi
el e o mues a!. Todo ello, sin los pe juicios económicos y p ác icos que conlle a,
an o aumen a el amaño mues al, como u iliza
un
mues eo alea o io (co-
mo se demues a con cla idad en los ejemplos que pone Manuel T ujillo).
El a ículo abo da ambién o o de los p oblemas que, a mi en ende , ha denos-
ado en e algunos cien í icos sociales el uso de los mues eos es a i icados,
po
o a
pa e an habi uales en la in es igación median e encues a. És e no es o o que la
mala medición que en ocasiones se hace del e o mues al, lo que se debe habi ual-
men e, como señala el au o con elegancia, al uso de p og amas es adís icos que sólo
ob ienen e o es pa a el supues o de
un
mues eo alea o io simple. El au o op a
po
soluciona es e p oblema con
un
p og ama y p ocedimien o conc e o (Wes a , JKn)
aunque, a mi juicio, la apo ación más impo an e del a ículo en es e sen ido no es
la excelencia o no de dicho p og ama y mé odo conc e o, sino el én asis que pone en
la necesidad de u iliza una he amien a álida pa a la medición del e o , especial-
men e, cuando se diseñan mues as complejas, ya que de no pode o no sabe ha-
ce lo así lo mejo es no u iliza es e ipo de diseños.
La
du eza de es a a llmación se
debe, p incipalmen e, a que conside o que buena pa e de las c í icas que se hacen a
la u ilización de mues eos complejos, se basan, o bien al desconocimien o de las
eno mes di icul ades económicas y écnicas que, en la mayo ía de las ocasiones, se
ienen pa a implemen a o o ipo de mues eos; o bien, en la mala u ilización que
en
muchas ocasiones se hace de los mismos y no an o a los e dade os p oblemas que
és os ienen.
Finalmen e, deseo señala la di icul ad de encon a abajos que, de o ma an
cla a y igu osa, abo den una cues ión an impo an e como es
la
del uso que hace-
mos los cien í icos sociales de los diseños mues ales.
Ca los Gi ón SIPIE
Desde hace años, i imos
un
p oceso lleno de conno aciones muy adadas, de
popula ización de la in o má ica y las compu ado as. G acias a es e enómeno, he-
amien as que sólo es aban disponibles pa a unos pocos han llegado
hoy
a
una
mayo ía de hoga es y emp esas. En é minos gene ales, es a endencia es posi i a.
Sin emba go, cuen a con algunos incon enien es. Los p og amas de compu ado a
es án hechos po emp esas, es deci ,
po
ins i uciones con ánimo de luc o, no
po
o ganizaciones bené icas. El obje i o no es ayuda a la Humanidad, sino ing esa
Comen a ios
a Op imización
de!
e o mues a!
en
encues as
...
213
dine o, mejo cuan o más sea y du an e más iempo. En es e e eno, pues,
10
que
in e esa es es ablece es a egias ales que pe mi an cumpli con dos p incipios:
l.
Vende más copias de una e sión.
2.
Lanza e siones con inuamen e, con una asiduidad al que no iole el p i-
me
p incipio.
Cada nue a e sión iene que o ece algo nue o; po
10
gene al, al ez sea más
po en e y, con segu idad, más ácil de usa que las an e io es. Y és e es el pano ama,
pa a cualquie campo con aplicación en los p og amas pa a compu ado a, sin exclui
los sis emas de análisis de da os.
Los p og amas de análisis de da os debe ían se concep ualizados como he a-
mien as que u ilizan los expe os en análisis de da os, pa a acili a su a ea. Es im-
pensable ealiza cálculos a mano hoy en día. Es más, la mayo ía de los a amien os
que hacemos con los da os son ex ao dina iamen e complejos y equie en una can-
idad inmanejable de ope aciones pa a
un
mo al.
Sin emba go, si obse amos qué es lo que ocu e ealmen e en la p ác ica, en-
con a emos que la mayo ía de las pe sonas que ecu en a los p og amas de análisis
de da os no sólo no son "expe as", sino que muchas de ellas ca ecen de concep os
mínimos y básicos sob e la ciencia es adís ica. La popula ización de es os p og a-
mas ha gene ado si uaciones an ala man es como que exis an usua ios pa a quienes
la es adís ica consis e en pulsa bo ones con el a ón, dejando que el sis ema ome
múl iples decisiones escondidas bajo las opciones po de ec o.
El a ículo de Manuel T ujillo habla, en e o os aspec os como algunos hábi os
indeseables en la es a i icación, de e ec o del diseño. Es és a una exp esión que
apun a a
un
concep o an an iguo como los diseños de mues eo. Se ía deseable que
el abajo de T ujillo no se hubie a esc i o, al igual como o os de co e simila naci-
dos desde hace años has a la echa y que denuncian el mismo hecho: "po a o ,
u ilicen us edes e o es ipo adecuados al mues eo que han ealizado". Es, pues, un
ópico. Pe o es impo an e que se insis a eh ello (y po las ías ap opiadas, como
es a e is a) po que el p oblema no sólo no se educe, sino que aumen a con la mis-
ma apidez con que se ex iende el uso de los p og amas de compu ado a pa a
el
análisis de los da os. Debe ía ala ma nos el hecho de que las he amien as de análi-
sis más ex endidas y conocidas (más popula es) no con emplan o o modelo de
mues eo que
el
alea o io simple pa a poblaciones de amaño in ini o y que se dis i-
buyen con consignas ales como "¿El análisis de da os? ¡Pe o si es muy ácil!".
Un pe il muy habi ual de in es igado que "quie e hace bien las cosas" es
aquél que se oma el abajo de decidi un amaño pa a la mues a, consul ando el
apéndice de un lib o casi gené ico que u iliza (si bien, es e in es igado al ez no
10
sabe) el modelo de
un
mues eo alea o io simple con eposición. Ac o seguido eco-
ge los da os de su encues a median e una es a egia lib e que quizá se asemeja a un
mues eo bie ápico y, po úl imo, hace los análisis con el p og ama que iene a mano
po que es el que conoce o el que
ha
adqui ido su ins i ución, ealizando es imacio-
nes inco ec as, si bien o gulloso de su pulc i ud cien í ica.
214
R.
Se ano,
C.
Gi ón,
G.
Sánchez-C espo y C. Camacho
C eo que
es
una obligación mo al pa a los expe os en me odología
de
su cien-
cia conc e a (sea sociología, es adís ica, psicología, economía
...
) ela po que es e
p oblema se eduzca has a desapa ece .
Es
una ba alla doble. Implica, po un lado,
abaja po una adecuada o mación de los p o esionales. Po o o,
una labo eal
de
selección de los sis emas in o ma izados y de p esión sob e el
diseño de és os.
Recue do aho a una con e sación con una colega, me odóloga
de
las ciencias
sociales, hace ya cua o años. Ella me indicaba "Si yo ue a muy esc upulosa con
es e ema, no hab ía dado mi o o en ninguno de los ibunales de esis a los que he
pe enecido, ni hubie a dado el is o bueno a casi ninguno de los a ÍCulos de in es-
igación empí ica que he e isado". El p oblema exis e y noso os enemos algo de
esponsabilidad en ello. Un pequeño g ano de a ena: da a lee a nues os alumnos el
abajo
de
T ujillo u o o ex o que denuncie es e hecho y que con enga simulaciones
como las ablas 1 a 4, acompañando es a aliosa in o mación con una al e na i a
p ác ica: la o mación en cualquie a de los sis emas in o ma izados de análisis que sí
con emplan el diseño o iginal de mues eo.
Seamos ealis as con espec o al so wa e que u ilizamos. Y es o en dos sen i-
dos: ni podemos pedi le
lo
que no puede damos, ni enemos po qué u iliza
10
que
no necesi amos.
Gonzalo INE
La es a i icación
es
el ins umen o más impo an e en e los que cuen a el dise-
ñado de encues as. Una es a i icación compe en e p ecisa in o mación del ma co,
dispues a de o ma adecuada pa a la in es igación que se quie e lle a a cabo. Cada
in es igación po mues eo debe plan ea se aisladamen e con un diseño especí ico.
El caso óp imo, donde se consigue
el
e ec o de educción del e o mayo , es
pa a mues as de amaño uno, den o
de
cada es a o. Es e caso con ie e
el
mues-
eo es a i icado en un ipo
de
mues eo sis emá ico. Se a a de aquel diseño donde
únicamen e se ob iene una unidad den o
de
cada g upo, es a o, de o ma alea o ia
y no po ocupa una de e minada posición ela i a. El mé odo es a i icado
es
espe-
cialmen e adecuado sob e el mues eo sis emá ico al e i a posibles sesgos p oduci-
dos po la exis encia de ciclos o endencias en la población. Es as endencias y ciclos
son ecuen es al lle a a cabo p ocesos de es a i icación. El p incipal incon e-
nien e
de
diseños óp imos como el señalado u o os
es
que se complica la ob ención
de
es imaciones del e o .
La o ma p ác ica de ag upa la población en g upos homogéneos,
es
o dena
las unidades del ma co po cada una
de
las a iables que se conside en ele an es en
la es a i icación. En es e pun o es p eciso se cuidadoso con el mé odo de selección
aplicado pues o que pueden habe se in oducido en el diseño ac o es que pueden
da luga al aumen o del coe icien e
de
co elación in aclásica. Es p eciso, en es a
Comen a ios
a
Op imización
del
e o mues al
en
encues as
...
215
ase del diseño, al plan ea el mé odo
de
selección, ealiza es udios y simulaciones
que pe mi an es ima la ganancia en p ecisión ob enida en la es a i icación.
La en aja de u iliza las secciones censales es que se dispone de abundan e in-
o mación p oceden e de los censos gene ales ealizados po el Ins i u o Nacional de
Es adís ica cada diez años. Exac amen e 2098 a iables po sección pe mi en plan-
ea una ca ac e ización o ien ada a di e en es obje i os. La en aja añadida po
es os da os
es
que se encuen an en un sopo e (CD-ROM -CERCA) ácilmen e
u ilizable po o denado . El núme o
de
lib os necesa ios pa a con ene es as ablas y
el abajo asociado a in oduci las en el diseño de la encues a pod ía se muy des-
mo i ado , po el cos e
e,
incluso, po imposibilidad isica. Desde los censos del 90
és a es una magní ica ealidad, al ez no siemp e bien ap o echada.
El incon enien e de u iliza la sección censal iene dado cuando se p oduce un
enómeno de homogeneización. Hace ela i amen e poco, un pueblo de pescado es
en la cos a e a algo más o menos bien de mido. Hoy podemos encon a es udian es
uni e si a ios, come cian es, ag icul o es y abajado es de la indus ia o de los
se icios en p ác icamen e cualquie á ea u banizada. El aumen o y mejo a
de
los
medios de anspo e, la p oli e ación de cen os
de
es udios supe io es, las enden-
cias de la población a núcleos u banos de amaños medios si uados en los al ededo-
es de las ciudades, hace cada ez más di icil ca ac e iza zonas como exclusi a-
men e ag a ias, indus iales o de o o ipo. A medida que sea más in enso el p oceso
de homogeneización del seccionado, más di icil esul a á u iliza lo pa a la es a i i-
cación, y más necesa ios se án es udios como
el
que desa olla T ujillo. Con la in-
o mación disponible, hoy en día en á eas pequeñas in e io es a la sección hab ía
que plan ea la es a i icación, incluso, po edi icios. És a
es
una posibilidad impen-
sable hace pocos años pe o que, hoy, con la in o mación censal comple a,
es
una
ealidad. El CD-ROM CERCA + 100 con iene 1.386 da os indi iduales de cada una
de las 89.514 unidades e i o iales
de
España.
En de mi i a c eo que es amos an e un a ículo que mues a de o ma cla a las
posibilidades que ac ualmen e iene el diseñado
de
encues as a su disposición. Es os
p ocesos es aban has a hace poco sólo a disposición de los g andes cen os es adís i-
cos, pues o que p ecisaban unos medios de cómpu o no accesibles pa a compañías
pequeñas o pa a in es igado es aislados. Hoy, es os p ocedimien os de op imización
se hacen necesa ios, y lo que
es
más impo an e, es án a disposición
de
la mejo a de
las in es igaciones po mues eo, a un cos e ela i amen e pequeño en compa ación
con los cos es que aho an y con el aumen o en la p ecisión de las es imaciones que
apo an. No sólo
es
necesa io hace las cosas bien desde un pun o de is a cien í ico
o é ico, es, además, en es e caso, en able y ecnológicamen e posible.
C eo que es udios como el eseñado mejo an el ni el y la acep ación
de
la p o-
esión es adís ica en el me cado de abajo. Pe mi iendo una alo ación posi i a de
las ganancias que apo a emplea mé odos e icien es en el diseño
de
in es igaciones
po mues eo. Apa ando y denos ando las ichas écnicas de encues as no maliza-
das, ex endidas y, en muchas ocasiones, inadecuadas. Felici o y animo al au o pa a
que con inúe en es a línea de di ulgación y de igo con és e y o os emas
y,
en

216
R.
Se ano,
C.
Gi ón,
G.
Sánchez-C espo y
C.
Ca nacho
conc e o, me pe mi o suge i le abo da la educción del sesgo in oducido po la
al a de espues a en las in es igaciones po mues eo.
Ca los Camacho Uni e sidad de Se illa
Las in es igaciones es án llenas de pa adojas que a casi odos nos gus a ía pasa
po al o y así no ene que modi ica los esquemas p econcebidos que ecuen e-
men e nos complican la ida, aunque en es as complicaciones y en su solución
adio
ca el sen ido del in es igado .
Hay, como digo, muchas pa adojas: la dis ibución de los da os no sigue cie as
leyes de p obabilidad deseadas, la linealidad en la elación en e las a iables no
siemp e se cumple y los mues eos no son lo su icien emen e alea o ios. Al inal,
solemos p ocede como si nada de lo ocu ido ue a cie o pa a así pode ac ua
como que amos (o podamos). Las consecuencias son ob ias, pe o como no sabemos
(o no que emos sabe ) en lo que nos equi ocamos la e e encia de lo eal es p eci-
samen e nues a
medida,
pues odo pa ece e dade amen e bien hecho. Además, la
pa a e nalia ma emá ica ayuda a la exal ación de nues a ob a. Todo a al a de algu-
na oz disco dan e.
En es a línea se mue e el a ículo de Manuel T ujillo. No p ecisamen e en
ocul a la cabeza bajo el hoyo o mi a a o o lado, sino en denuncia lo que es un
sec e o a oces y pone co o a an os desmanes come idos en nomb e de la Es adís i-
ca. No se pone la necesa ia a ención en e i a algo pe ec amen e e i able eniendo,
como enemos, nues as mi adas en obje i os más al os. No se ealizan co ec a-
men e los mues eos, o mejo dicho, no se diseñan adecuadamen e y, si
po
casuali-
dad se hace, pocas eces se e leja en el a amien o es adís ico pos e io de los
da os,
po
la sencilla azón de que los p og amas
al
uso (léase SPSS) no lo con em-
plan. Así pues, dos come idos impo an es se p opone el au o : a) disminui el e o
mues al sin ecu i a la ue za b u a (aumen ando el núme o de obse aciones),
es o es, mejo ando el diseño del mues eo. Y una ez log ado al p opósi o: b) ac ua
en consecuencia, lo que implica no a a el e o mues al como si ue a alea o io
simple sino al que co esponda, según el p ocedimien o de mues eo aplicado. Pa a
ello no hace al a desa olla u inas que debamos implemen a en los paque es es a-
dís icos habi uales, sino an sólo u iliza un p og ama especí icamen e pensado pa a
ello: Wes a Complex Samples.
Es además de ag adece su ocación didác ica an poco ecuen e en a ículos
me odológicos. Así, algunos ejemplos p ác icos nos si en de e e encia pa a cono-
ce el p ocedimien o u ilizado y la cuan ía de los e o es asociados, que a su ez, se
compa an, me ced a la simulación, con los que hab ían si se u iliza a exclusi a-
men e un mues eo alea o io simple. Y, pa a más impac o, el aho o log ado en
é minos de suje os y económico pa a una misma p ecisión en el mues eo.
En de ini i a, se a a de un abajo de obligada lec u a pa a odos aquellos que
nos mo emos más allá del es echo ce co de lo alea o io simple. Al amen e eco-
mendable pa a cualquie cu so ( ex o) sob e mues eo. Después de es o,
ya
no que-
dan excusas con incen es.