El límite del investigador (cuantitativo).

Cada vez es más frecuente encontrar en medios de comunicación, y sobre todo haciendo gala de realizar periodismo de precisión, el desmenuzar los datos de una encuesta hasta el punto que dichos datos son del todo "falsos". En definitiva, que por más que se profundice en los datos aportados en una encuesta no se es más preciso, al contrario, los datos carecen de consistencia matemática.

Hay que tener presente que el error muestral es el único de la gran cantidad de errores existentes en una investigación, que es calculable y por llo tanto cuantificable. Cuando un investigador cuantitativo calcula dicho error lo hace en base al universo objeto de estudio (UOE), con el fin de calcular una muestra representativa de ese UOE. Pues bien, ese error muestral es aplicable a la columna de totales y para variables dicotómicas, por eso P=Q=50%. Por lo tanto, cada vez que apolicamos una tabla de contingencia, filtro, capa, etc., tenemos que tener presente que el error aumenta casio proporcionalmente.

De lo dicho anteriormente, se deduce que es el investigador el que definirá los límites de las tendencias y de los datos concluyentes de dicho estudio, y por lo tanto, no se es más preciso si tiende a decir: "el 46% de los hombres de 20 a 35 años de Barcelona fuman".

EJEMPLO: Queremos realizar un estudio para confirmar la hipótesis de que los cigarrillos Marlboro son más fumados por mujeres que por hombres. Si mantenemos unos supuestos iniciales y apliando la fórmula correspondiente para poblaciones infinitas, obtendremos que el tamaño de la muestra que se debe utilizar en la investigación ha de ser de 400 encuestas.

Como consecuencia, el error absoluto en que se incurrirá al estudiar el "perfil" de las mujeres que fuman Marlboro Light (n = 30), no será el }5% fijado inicialmente por el investigador, sino que, de entrada, se acercará al 17%. La fórmula de cálculo del error muestral es la siguiente (tomando un nivel de confianza del 95,5%).

Así, el investigador debe tener en cuenta que el error absoluto que está dispuesto a competer en el estudio no tiene que cumplirse para toda la muestra, sino para el nivel mínimo al que debe dar resultados. Como a priori los tamaños suelen ser desconocidos, el investigador tendrá que ser la persona responsable de hacer las estimaciones pertinentes.

Esperemos que esta no sea una nueva moda como la comentada en el artículo que puedes leer pulsando aquí.