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Boletín Electrónico N° 17
ERRORES DEBIDOS AL MUESTREO: MITOS RELACIONADOS CON EL TAMAÑO MUESTRAL



En los tres Boletines anteriores se analizaron los diversos usos que se le dan al término "error" en el contexto del muestreo y pudimos ver que el cálculo del tamaño de muestra está totalmente relacionado con los conceptos de error.

En este Boletín analizaremos una falacia muy difundida: la del tamaño muestral de 400 unidades que aparentemente resuelve todas las necesidades de estimación de proporciones.

Veamos qué pasa si se aplica la fórmula 6 para estimar P = Q = 0,50, suponiendo un d = 0,05 :


Éste es el "famoso tamaño de 400 unidades", considerado tradicionalmente como la posición más conservadora, basada en el hecho de que cuando P = Q = 0,50 se obtiene el máximo DE posible. Si bien el DE es el máximo, lo que no resulta máximo es el CV (error relativo), que es en realidad lo que debemos controlar.

Además este ejemplo es desgraciado por otras razones. Por ejemplo, calculemos el CV correspondiente a estos datos:



Vemos que, casualmente, el valor de d es igual al CV, lo que induce a cometer variados errores de interpretación. Ahora podemos ver claramente que este tamaño es apropiado para estimar un P = Q = 0,50 con un CV del 5%. Si el P a estimar es mayor, el CV disminuye y la muestra puede resultar excesiva y, si el P a estimar es menor, el CV aumenta y la muestra puede resultar escasa.

A continuación, transcribimos dos ejemplos que reúnen varios de los errores más difundidos. Son reales y sólo se ha omitido el nombre de la ciudad citada.


Ejemplos reales de errores muy difundidos
  • La muestra ha sido de 400 cuestionarios, de acuerdo con la técnica de muestreo aleatorio estratificado, suministrados por el equipo de encuestadores a los jóvenes residentes y censados a fecha de 19 de octubre de 1999 en la Ciudad XXX. El margen de error de la muestra se ha establecido en el 5% (Z=±2) para un nivel de confianza del 95,45%, aplicando la hipótesis conservadora de varianza máxima (p=q=0,50).
  • 1.894 encuestas con un margen de error de ± 2% en el caso más desfavorable (p = q = 50) y para un nivel de confianza del 95,45%.