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

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.