TEMA COMPLEMENTARIO

El problema de la no-respuesta

La mayor parte de la gente accede con mucho gusto a que la entrevisten aunque con no tanto entusiasmo como antes, porque las encuestas se han convertido hoy en día en algo muy común. La situación ideal para el investigador es que aquella en que el asunto estudiado es genuinamente importante o interesante para el encuestado. Si no es el caso, el investigador debería tal vez motivar a los encuestados.
La motivación positiva es la forma más efectiva. Puede conseguirse explicando la finalidad e importancia de la encuesta antes de presentar las preguntas propiamente dichas. El investigador podría tal vez poner también el énfasis en el hecho de que estás entrevistas son valiosas para él porque no podría obtener esta información en ninguna otra parte.
El investigador debe pensar en los que los encuestados encontrarán motivador; el hecho de que llevar a cabo una encuesta sea requerido para los estudios de nuestra Universidad puede motivar al investigador, pero no necesariamente al encuestado.
Otra forma de motivar a la gente sería el indicar la muy pequeña molestia que se le causará si rellena el cuestionario. Esto es por lo que un cuestionario no debe ser largo o intimidatorio, y las preguntas deben ser cortas. Hay que hacer que el contestarlas sea todo lo fácil que sea posible. Debe incluirse con el cuestionario un sobre con la dirección puesta y el franqueo pagado.
Varias otras tácticas, también, se han ideado para mejorar el porcentaje de respuesta en las encuestas sobre correo. Jobber (1995 p. 177) resume su efecto probado como sigue:
Táctica Efecto sobre la tasa de respuesta
Notificación anterior por correo Aumente del porcentaje en la investigación de consumidor pero no en las poblaciones comerciales
Notificación anterior por teléfono Tasa aumentada de respuesta
Incentivos monetarios y no-monetarios Tasa aumentada de respuesta
Sobres de vuelta estampados Tasa aumentada de respuesta
Personalización El efecto varía
Conceder anonimato a los respondedores Tasa de respuesta más alta cuando el asunto es sensible
Longitud del cuestionario Solamente efecto leve sobre tasa de respuesta
Cuestionario coloreado Ningún efecto sobre tasa de respuesta
Plazo Ningún efecto sobre tasa de respuesta
Tipo de preguntas Las preguntas no ampliables consiguen una respuesta más alta que ampliables
Seguimiento Las llamadas del teléfono y los correos de seguimiento aumentan tasa de respuesta
Si, no obstante, hay un gran número de respuestas que acaban por no llegarnos, el investigador no tiene que reemplazarlas automáticamente con respuestas de otras personas más dispuestas a cooperar. Si se hiciese esto, ello distorsionaría fácilmente los resultados, porque los ausentes pueden diferir de los que han facilitado una respuesta, desviándose tal vez, también, con respecto a las variables importantes. Patrick W. Jordan (p.158) da un ejemplo de esto:
"Considere ... un caso cuando un fabricante de programas para ordenadores domésticas decidiera a examinar la nivel de satisfacción de los clientes con sus productos. Los que respondieron serían muy probablemente los que tenían una opinión particularmente fuerte sobre el software. ... La conclusión pudo incorrecto ser que los clientes fueron divididos firmemente en dos campos - los que amaron el software y los que lo odiaron."
Para rectificar la distorsión causada por los ausentes, es usado a veces el procedimiento siguiente:
1. Al principio, el investigador mantiene separadas las respuestas obtenidas sin ninguna nueva solicitud (grupo A, pongamos 50 % en este ejemplo), y las obtenidas tras solicitarlas de nuevo (grupo B, pongamos 30 % en este ejemplo). La proporción final de ausentes (grupo C) será así en este ejemplo de un 20 %.
2. Tras esto, el investigador tiene que ver si el grupo B difiere del grupo A con respecto a las variables que van a ser estudiadas. Una prueba T estadística es apropiada para esto.
3. Si hay alguna desviación, podemos suponer que el grupo de ausentes definitivos, grupo C, se desviará del A en la misma dirección que el grupo B. A partir de ahora, las respuestas dadas por el grupo B se usarán como sustitutos para los encuestados que faltan en el grupo C. Matemáticamente este ser hará incrementando el peso del grupo B de modo que sea igual a la suma de los grupos B y C, es decir, un 50 por ciento en nuestro ejemplo.
4. Si los grupos A y B no difieren en forma considerable entre ellos, podemos esperar que la ausencia del grupo C no tendrá una gran influencia sobre los resultados, y así no se necesitarán correcciones. Los grupos A y B se combinan, y los resultados totales a partir de ellos se suponen ciertos para el conjunto de la población.
Una vez que se han registrado las mediciones o estimaciones empíricas, el estudio puede pasar a la fase de análisis.

2.
• Sesgo sistemático, la tendencia, error sistemático, o una diferencia sistemática entre población y muestra, ocurre a menudo en la muestra no aleatoria. Es causado por el método de selección, que favorece a menudo inadvertidamente algunos tipos de artículos antes de otros. Este fastidio puede causar muchas veces mayor una declinación en la representatividad de una muestra que la divergencia al azar podría crear.
¿Usted puede preguntar por qué utilizar el muestreo no-aleatorio en todos, porque implica el riesgo del sesgo, una fuente aparentemente innecesaria del desacuerdo con la población? Hay varias motivaciones posibles:
• La población es infinita (o muy cerca) o es imposible hacer una lista de él para la base de la selección al azar.
• A veces usted no puede encontrar algunos artículos en la población. Una selección al azar no sería razonable, porque sería posible ejecutar apenas una parte de él.
• Los objetivos del estudio no requieren resultados exactos. El muestreo no-al azar es generalmente más barato y más aprisa.
• El proyecto incluye un procedimiento eficiente del control ulterior. Por ejemplo, podría ser difícil de persuadir a clientes escogidos al azar participar en el procedimiento de crear conceptos del producto nuevo y probar las propuestas, cuál toma normalmente varios días. En lugar, puede ser más fácil utilizar una muestra no-al azar de los voluntarios para los grupos de trabajo iniciales del desarrollo de producto. Más adelante las propuestas finales entonces se probarán con las muestras apropiadas escogidas al azar de la población de los clientes de blanco.