Una de las premisas de ‘data analytics’ es que las decisiones basadas en datos logran mejores resultados que las basadas puramente en la intuición. Para que esto ocurra, es indispensable que los datos sean ‘confiables’ y que sean bien analizados. Lamentablemente, cuando se usan las encuestas como instrumento de recolección de datos, no es fácil que esto se cumpla. Veamos por qué.
Las encuestas no son predicciones infalibles, sino mediciones con errores visibles e invisibles. (Foto: iStock)
Toda encuesta tiene 2 tipos de errores: el error muestral y el error no muestral.
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El error muestral se produce siempre que, en lugar de preguntar a toda la población (hacer un censo), se le pregunta a una muestra de esa población. La única manera de eliminarlo es realizar un censo, lo que casi siempre es inviable por motivos prácticos y/o económicos.
Sólo si la elección de los miembros de la encuesta se hace siguiendo las leyes de la probabilidad (lo que no siempre ocurre), se dice que la muestra es representativa, y es posible aplicar fórmulas que permiten calcular el error muestral que se puede cometer. Este es el tipo de error que se menciona en la ficha técnica de las encuestas, este error disminuye cuando el tamaño de la muestra aumenta. Además, el tamaño del error muestral está relacionado con el nivel de confianza que se quiere en la estimación.
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A un nivel de confianza del 95 %, una muestra aleatoria de 1,068 personas tiene un error muestral máximo de 3 %. Si el 16 % de los encuestados de esta muestra dice que votará por el candidato “A”, se estima que el valor real en la población estará comprendido entre 13 % y 19 %. Si se desea aumentar la confianza al 99 %, el error muestral sube a 3.94 %. En ese caso, para un resultado similar, la estimación real estaría entre 12.06 % y 19.94 %. Es decir, si se quiere mayor nivel de confianza en la estimación, la precisión será menor.
Cuando las personas que conforman la muestra no se seleccionan de forma aleatoria (encuestas en centros comerciales, encuestas a boca de urna), no hay manera de calcular el tamaño del error muestral, por lo que cualquier cosa puede pasar. Aun cuando la selección de la muestra sea probabilística, si varios de los elegidos se niegan a responder la encuesta, esto puede sesgar la muestra, lo que significa que la muestra deja de ser representativa. Si la muestra ya no es representativa, entonces no se puede calcular el tamaño del error muestral. Para que la muestra sea representativa, no sólo es imprescindible que la elección de las personas sea aleatoria, también es necesario que el perfil de los que contestan la encuesta sea similar al de aquellos que rehusaron contestarla.
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Pero el error muestral no es el único error posible en una encuesta. El error no muestral puede ocurrir de múltiples maneras. Para que las respuestas a una encuesta sean fiables, es fundamental que 1.) el entrevistado entienda la pregunta 2.) conozca la respuesta y 3.) quiera decir la verdad. Si la pregunta es sobre un tema sensible, en el que el entrevistado miente (para no sentirse cuestionado), la información que se obtiene tampoco será confiable. Esto podría explicar la existencia del famoso ‘voto escondido’, por el cual hay candidatos y partidos que sacan un mayor porcentaje del que le otorgan las encuestas previas. Lo más complicado es que nunca se sabe qué tan grande o pequeño es el error no muestral, pues no hay fórmula posible para calcularlo.
Para minimizar la probabilidad de cometer el error no muestral, es fundamental un correcto diseño del cuestionario, un trabajo de campo serio y con supervisión, contar con encuestadores profesionales y una prueba piloto. Esta prueba piloto permitirá corregir a tiempo errores en el diseño de la encuesta, lo que hará que el error no muestral disminuya.
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Las encuestas con cédula tienden a reducir el error no muestral porque la respuesta es más anónima, pero no es seguro que lo elimine del todo.
Aplique usted ahora estos conceptos a las distintas encuestas políticas y podrá entender por qué presentan distintos porcentajes de intención de voto para un mismo candidato. También comprenderá por qué, a veces, muestran resultados aparentemente contradictorios. Por otro lado, hay que tener cuidado cuando se concluye que un candidato gana un 1% o pierde 2% de una encuesta a otra, pues si dicho valor es menor que el error muestral permitido por la encuesta, puede que su intención de voto no haya variado ni un ápice en realidad y que la variación que se ve de una encuesta a otra, sea producto del azar.
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Para saber si un candidato está creciendo o cayendo, es mejor ver su tendencia en el tiempo. Escoja la encuestadora que más le guste, y vea cómo cambia este porcentaje lo largo del tiempo.
Recuerde que cuando la elección es muy polarizada, las encuestas a boca de urna no suelen ser fiables, pues además de que la elección de la muestra no es aleatoria, puede que los que votaron por el candidato “A” se rehúsen a ser entrevistados, no contesten la verdad, etc. Mejor es esperar un poco al muestreo de actas publicadas, y mejor aún, a los resultados oficiales.
Como se ve, las encuestas no son predicciones infalibles, sino mediciones con errores visibles e invisibles, por lo que interpretarlas bien es tan importante como realizarlas correctamente.
Gonzalo León Riofrio es profesor del Área de Análisis de Decisiones del PAD.
