Error muestral: qué es, características y tipos

En la investigación de mercados, una de las herramientas fundamentales son las encuestas. Se trata de una técnica propia de la metodología cuantitativa, gracias a la cual intentamos recoger datos sobre una determinada población para una serie de variables de estudio (el porcentaje de personas que consumen algún producto o servicio, el perfil sociodemográfico de algún colectivo, su distribución geográfica, etc.).

En cualquier estudio de estas características siempre tenemos que plantearnos una cuestión esencial: ¿hasta qué punto seremos capaces de reproducir con los datos de una muestra la situación real de la población que deseamos investigar? Y esto es así porque, como es obvio, en prácticamente ningún estudio de mercado podemos encuestar a toda la población objetivo (ir a toda esa población o universo sería hacer un “censo”). Los costes, en términos económicos y de tiempo, serían inmensos y harían inviable la investigación.

Por este motivo utilizamos “muestras” y, gracias a la estadística y la teoría del muestreo, podemos diseñar muestras de tamaño y características adecuadas para hacer el estudio, es decir, capaces de desviarse lo menos posible de los resultados que obtendríamos si fuéramos a entrevistar al universo completo.

En este contexto, cuando utilizamos una muestra para inferir los datos de una población, es cuando aparece el concepto de “error muestral”. Y no es un error del investigador ni que pueda evitarse, es un error aleatorio; por su misma naturaleza las variables a medir fluctúan según las leyes del azar, lo que puede dar lugar a que en muestras distintas sobre la misma población y con el mismo método de muestreo, podamos encontrar estimaciones algo diferentes de los distintos parámetros poblacionales. Pero lo importante no es esto, algo que siempre se va a producir, sino que podamos conocer el error muestral que estamos asumiendo y que lo mantengamos dentro de unos límites que sean aceptables. El error muestral es un margen de incertidumbre y, lógicamente, se atenúa con el mayor tamaño de la muestra. Puede calcularse y puede definirse el margen de incertidumbre que podemos aceptar.

Por otro lado, hay que añadir que incluso si la encuesta se dirigiera a toda la población, si hiciéramos un censo, encontraríamos también una serie de desviaciones en las estimaciones obtenidas para las variables respecto de sus valores reales en el conjunto. Esta es una cuestión ampliamente demostrada y se produce por diferentes tipos de causas. Es lo que conocemos como “errores no de muestreo”, “sesgos” o “errores sistemáticos” (y no se les suele llamar “errores de muestreo”, a pesar de que, como veremos a continuación, algunos de ellos pueden ocurrir precisamente en algunas fases del proceso de muestreo: definición del marco, selección de los entrevistados…).

Tipos de errores muestrales más comunes

Este tipo de errores no se deben al hecho de inferir el todo de una parte (como sí ocurre con el error muestral), sino que se deben a otras causas, ocurridas en el propio diseño o la realización del trabajo, ya sea en la definición del colectivo a investigar, en la forma de seleccionar a las personas entrevistadas, en la mala praxis de los entrevistadores, en la ausencia de control de calidad, etc. Algunos de estos errores y problemas son:

• Error de definición del colectivo objeto de estudio. Este inconveniente se produce cuando el investigador no sabe bien a quién debe preguntar. Imagínese un producto de alimentación sobre el que deseamos conocer diversas cuestiones, ¿debemos entrevistar a la persona que hace la compra o a la persona que la consume dentro del hogar? En función de nuestras necesidades y objetivos deberíamos optar por una u otra. Si nos equivocamos, no obtendremos la información precisa.
•  Error de marco muestral. Este fallo se comente cuando el investigador, a la hora de elegir la muestra, apunta a la subpoblación equivocada. Por ejemplo, seleccionar la muestra a partir de números de móvil sin tener en cuenta que existen ciertas personas sin teléfono móvil (personas mayores y/o con problemas de aprendizaje). Otro ejemplo: imaginemos que deseamos conocer el perfil de nuestros consumidores y que tenemos una base de datos de personas que han visitado nuestro establecimiento para comprar y han decidido darnos su mail; en realidad no sabemos hasta qué punto representan verdaderamente a nuestro consumidor; si a pesar de ello decidimos utilizar esa base de datos para hacer el estudio, evidentemente estaremos cometiendo un error de base.
• Error de selección. Cuando son los propios entrevistados los que eligen participar o no en la encuesta; por lo tanto, solo responderán aquellos a los que les interese el tema tratado.
• Falta de respuesta. Efecto de los rechazos y las ausencias de personas en el hogar. La muestra final puede estar compuesta por un perfil de persona muy diferente a la que buscamos si la tasa de rechazo o ausencia es muy alta.
• Problemas de calidad/veracidad de la información. Tanto por mala praxis de los entrevistadores como de los entrevistados, que proporcionan información incorrecta por diferentes motivos (por error, con intencionalidad maliciosa, por deseabilidad social…).
• Problemas en el procesamiento/tratamiento de la información. Errores de codificación u otros errores de procesamiento cometidos en el proceso de trabajo.

Todos estos son tipos de errores que, al contrario que el error muestral, no se atenúan con el mayor tamaño de la muestra, sino al contrario, se agravan (por eso se utiliza también el concepto de validez para dar cuenta de este tipo de errores). Al contrario que el error muestral, no puede calcularse a priori. Controlarlos y minimizarlos pasa por utilizar proveedores profesionales de la investigación de mercados, ya que requieren experiencia, profesionalidad y capacidad de definir bien el objeto de estudio, el modo de seleccionar a las personas, los procedimientos a utilizar, la formación de los entrevistadores, el control de calidad del trabajo de campo, etc.

¿Qué es un error muestral?

El error muestral es  la diferencia entre los estadísticos obtenidos de la muestra y los parámetros poblaciones que existen en la población y se produce por el hecho de utilizar una muestra en lugar de analizar a la población completa. La teoría del muestreo nos permite hacer diseños muestrales donde podemos controlar el error muestral en el que incurrimos, aplicando las fórmulas pertinentes. Si definimos a priori el nivel de error muestral máximo que queremos asumir (es decir, la desviación teórica que los datos pueden tener respecto de los parámetros poblaciones), entonces podremos calcular el tamaño de muestra que debemos utilizar. Y, a la inversa, si no podemos realizar una muestra superior a un tamaño “n”, por una cuestión de presupuesto, podremos calcular el error muestral que vamos a asumir en un escenario más reducido.

El error muestral se maneja en términos de “margen”, es decir, con una posible oscilación positiva o negativa respecto de los datos que obtendríamos en la población real, con una determinada probabilidad de que esto suceda así

¿Cómo reducir el error muestral?

Reducir el error muestral es fácil, existen principalmente dos formas de reducirlo. Una es aumentando el tamaño de la muestra para que el resultado sea más exacto, porque el estudio se acerca más al tamaño real de la población. Se trata de encontrar un equilibrio entre la ganancia de precisión (minimizando el error) y el coste creciente que se produce al ir haciendo la muestra más grande. La segunda manera de reducir el error muestral es dividiendo la población en grupos, realizando muestreos más sofisticados que el mero muestreo aleatorio simple. Con esta metodología de estratificación (por diversas variables), se optimiza el diseño (es decir, menor error muestral con mismo tamaño de muestra).

Calcular el error muestral

El error muestral es medible, y los investigadores pueden utilizarlo para estimar la exactitud de sus estimaciones y la varianza. Las teorías estadísticas y del muestreo es lo que permite a los investigadores calcular las probabilidades de error muestral, dado un determinado tamaño de muestra y una población específica.

El tamaño de la muestra de la población influye en el tamaño del error muestral. Pero el tamaño de la muestra también incide en el presupuesto. Hay equilibrios óptimos entre tamaño, error muestral y los objetivos de análisis (los niveles de desagregación y análisis de datos que necesitamos hacer). Por esto mismo, no siempre una muestra más grande es la mejor solución ni, al contrario, una muestra más pequeña puede darnos respuesta a todo con el mismo nivel de precisión.

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