Es común en épocas electorales el tema de las encuestas. Éstas deben ser comprendidas por todos los directores de marketing para poder tomar mejores decisiones una vez las contratan y reciben los informes. Porque es conveniente que más y más gente comprenda a identificar a qué encuesta le puede creer y a cuál no, a continuación comentamos todos los puntos que debe tener en cuenta. Incluso, esta guía le puede servir a usted para poder diseñar estudios de mercados efectivos para su organización, o para saber entender lo que le ofrece su servicio de outsourcing en investigación de marcas.
Antes, es justo decir que una muestra de votantes (clientes, consumidores, etc.) bien hecha sí puede predecir con cierto grado de precisión cualquier variable, como intención de voto, de compra, media de edad, etc.. Muchas personas preguntan: “no entiendo cómo entrevistando a 400 o 600 personas van a predecir lo que piensa 1 millón!” “A mi por ejemplo, nunca me han encuestado”. Parece un razonamiento lógico pero está equivocado. Por ejemplo, para saber qué tipo de sangre tiene una persona, se le saca una pequeña muestra, no una alta proporción de las decenas de litros que todos tenemos. Es exactamente igual porque la muestra de sangre contiene elementos o partículas en la misma proporción que toda la sangre del cuerpo en su conjunto. Por esto, con una pequeña muestra se puede conocer qué piensa toda una población. En este artículo y en el siguiente explicaremos una serie de conceptos clave que influyen en la precisión de los datos y además ayudan a interpretar los resultados.
1. Para investigar al consumidor, cliente, comprador, ciudadano o votante, se pueden implementar dos tipos de metodologías generales: cualitativas y cuantitativas. Las cualitativas sirven para entender por qué la gente hace lo que hace y piensa lo que piensa; no se pretenden cuantificar datos sino más bien describir, analizar
y explicar conductas y actitudes. Por esto, la muestra que se utiliza no es muy grande, y lo que se hace es dialogar y conversar con las personas durante muchos minutos u horas. Por otro lado, la metodología cuantitativa sí pretende cuantificar datos para entender qué es lo que piensa el grupo objetivo, por lo que la muestra busca ser representativa de una población en específico y a prácticamente todos en la muestra se les pregunta lo mismo. Para lograr inferir la intención de voto hacia un candidato o partido político, es necesario desarrollar un estudio cuantitativo; un estudio cualitativo sencillamente ofrecerá resultados erróneos.
2. Hasta ahora todo parece fácil. Pero se deben tener en cuenta más cosas. Se debe definir el universo a partir del cual se seleccionará la muestra. Por ejemplo, personas mayores de 18 años de una ciudad
en específico, de varios corregimientos, del país, o lo que se quiera.
Debe usted tener en cuenta en qué ciudades se realizó el estudio; hay algunos que por ganar protagonismo, hacen creer que representan al país, cuando en verdad representan algunas ciudades. Una encuesta representa un grupo objetivo sólo si cualquiera de sus elementos tuvieron la posibilidad de ser escogidos. Es decir, si arbitrariamente se ha decidido que para representar al país se encuestarán 5 ciudades, la muestra sólo es representativa de esas 5 ciudades, y no del país. Generalmente, una muestra es representativa de un país si se ha dado cobertura a todas las regiones a partir de la selección de sus capitales, y municipios y corregimientos más importantes. 3. Otro criterio fundamental es la técnica. Existe la técnica probabilística
y no probabilística dentro de la metodología cuantitativa. La probabilística permite que todos los elementos del universo tengan la misma probabilidad de ser escogidos. Terminan haciendo parte de la muestra las personas que indica el criterio aleatorio (lo da un software, una tabla de números aleatorios o una calculadora). En este caso, de ninguna manera debe influir el ser humano en la selección o no selección de una persona para ser entrevistada. Para entenderlo mejor imagínese una sopa. Cuando una sopa no se revuelve se ubican muchos de sus elementos en el fondo del plato. Los más pesados y densos quedan en el fondo, y los menos quedan
más arriba. Quiere decir entonces que se observa una especie de “estratificación” de elementos. La población es igual: los estratos más altos por ejemplo piensan distinto en muchas cosas en comparación con los medios o los bajos. Es así como entonces, si en la sopa se “coge” una cucharada mientras está en ese estado descrito, no se va a poder apreciar el sabor real de la sopa porque no está revuelta. Así mismo, si la población no se “revuelve bien” tampoco se va a poder apreciar bien lo que piensa ella en su totalidad. El muestreo probabilístico lo que hace entonces es “revolver” la población. La técnica no probabilística mientras tanto no “revuelve” muy bien la población. Ésta se hace en lugares de alta afluencia de público, o en cualquier lugar pero sin tener en cuenta criterios estrictamente aleatorios; es decir, las personas a encuestar no son escogidas por criterios aleatorios, sino que el encuestador generalmente decide a quién se encuestar. Esta técnica no ofrece precisión estadística y erróneamente es utilizada hoy en día por varias empresas de investigación para indicar intenciones de voto. Por ejemplo, en Estados Unidos la revista Literary Digest aprendió hace muchísimos años esta lección: creyeron que generando una muestra de miles y miles de votantes lograrían predecir los resultados de unas elecciones presidenciales a pesar de que usaran la técnica no probabilística (enviaron diez millones de cuestionarios por correo y recibieron 2.3 millones diligenciados, pero la opinión de los que devuelven una carta puede ser distinta de aquellos que no). Ni siquiera una muestra inmensamente grande puede corregir los errores de la técnica. La revista dijo en 1936 que ganaría Alf Landon con el 55%, y predijo que Roosevelt obtendría un 41%. En realidad este último obtuvo el 61% y Landon el 37%. Lección: las muestras muy grandes no
representativas pueden resultar tan erróneas como las pequeñas no representativas.
4. Entendemos entonces que la técnica más adecuada es la probabilística. Existen varias maneras de lograrla. Las más conocidas son por vía telefónica y cara a cara en hogares. Como ya muchos saben la más precisa estadísticamente es la segunda porque gracias a los mapas o planos que existen de las ciudades prácticamente todos los hogares
tienen la misma probabilidad de ser escogidos. Mientras tanto, si se hace telefónicamente sólo tienen la misma probabilidad de ser escogidas las personas que en su hogar tienen teléfono fijo. Esto casi deja por fuera al 50% de la población en muchas ciudades colombianas.
En el próximo artículo ilustraremos otros puntos fundamentales que influyen en la precisión de una encuesta, y otros varios que indican cómo interpretar los resultados que ve en los periódicos.