Optimización del error muestral en encuestas a población general: criterios de estratificación y cálculo del error con "WESVAR COMPLEX SAMPLES"

Resumen

Cuando se realizan encuestas, el error muestral juega un papel crucial, ya que gran parte de los objetivos de la investigación suele consistir en comprobar si existen diferencias entre poblaciones o estimar determinadas magnitudes en la población. Por tanto, es muy importante rebajar este error en la fase del diseño de la muestra. Cuando la encuesta se realiza a la población general, se suele usar como unidad primaria de muestreo la sección censal. En estos casos uno de los procedimientos más útiles para reducir el error consiste en estratificar las secciones censales mediante variables que suponemos que tienen relación con las que queremos estudiar. La teoría estadística nos dice que esta estratificación permite, sin aumento de costes, disminuir el error. Sin embargo, aunque los argumentos teóricos avalan esta reducción, de nada nos sirve si no se sabe calcular dicho error. A menudo la situación es aún peor, si se utilizan programas estadísticos diseñados para tratar solo con muestras aleatorias simples. En este trabajo se presentan dos encuestas a población general en Andalucía donde se utilizó la estratificación de secciones. En una de ellas (calidad de vida de los andaluces) se utilizó una estratificación general, que usaba las principales variables sociodemográficas disponibles para las secciones censales. En la otra (intención de voto), se utilizó el voto en las anteriores elecciones. Para cada una de estas encuestas se describe el procedimiento de cálculo del error muestral utilizando el programa Wesvar Complex Samples y se simula cuál sería dicho error si no se hubiese utilizado la estratificación. Además, se compara este error con el que se obtendría con un muestreo aleatorio simple, lo que nos permite hallar el efecto de diseño, y se hace una estimación del número de encuestas que se pueden ahorrar mediante este procedimiento si se fija un error máximo.