Sesgo de subcobertura: cómo evitarlo en la investigación de encuestas

El muestreo por conveniencia es una de las formas más comunes de selección de muestras cuando se realiza un estudio de investigación. Este tipo de muestreo se utiliza porque permite a los investigadores recopilar datos de forma rápida y sencilla. Sin embargo, este proceso puede conducir a un sesgo de subcobertura, ya que los investigadores solo seleccionarán ciertos grupos o individuos a los que puedan acceder más fácilmente.

Por ejemplo, si estuviera realizando un estudio sobre el acoso entre adolescentes, es posible que no incluya a los adolescentes que reciben educación en el hogar o que asisten a escuelas privadas porque sería más difícil llegar a ellos que a los que asisten a escuelas públicas. Si no incluye estos grupos en su muestra, podría afectar la validez de sus resultados, ya que estos estudiantes pueden experimentar el acoso escolar de manera diferente a los que asisten a escuelas públicas.

¿Qué es el sesgo de subcobertura?

El sesgo de subcobertura ocurre cuando una parte significativa de la población de su investigación no está satisfactoriamente representada en la muestra de su encuesta.

En pocas palabras, la cobertura insuficiente ocurre cuando una parte sustancial de la población de su investigación tiene muy pocas posibilidades de ser seleccionada para formar parte de la muestra.

Por ejemplo, suponga que está realizando una encuesta sobre las preferencias de los estudiantes universitarios actuales y desea saber qué películas les gustan más. Para hacer esto, podría seleccionar una muestra aleatoria de estudiantes universitarios actuales y preguntarles cuántas veces por semana van al cine. Sin embargo, si no hay salas de cine cerca de donde viven estos estudiantes (o si no tienen autos), entonces casi no tienen posibilidades de ser seleccionados para esta encuesta.

En este caso, el sesgo de cobertura insuficiente conduciría a resultados que subestiman la cantidad promedio de veces por semana que los estudiantes universitarios actuales van al cine porque no tiene en cuenta a las personas que no tienen acceso a películas.

Causas del sesgo de cobertura insuficiente

Si bien el sesgo de cobertura insuficiente es un problema grave, también se puede prevenir con la técnica adecuada y la comprensión del problema.

Una de las razones por las que se produce el sesgo de subcobertura es la falta de respuesta a la encuesta. Esto significa que cuando se realiza una encuesta, algunas personas no responden. Esto puede suceder por muchas razones: tal vez no tienen tiempo, o sienten que no tienen nada importante que decir, o tal vez se olvidaron de la encuesta por completo. Cualquiera que sea el motivo, estas personas no están incluidas en sus resultados porque usted no recopiló sus respuestas.

Otra razón para el sesgo de cobertura insuficiente es el error de no cobertura, que se refiere a los casos en los que se selecciona una persona de su muestra pero no se puede contactar debido a un error en nombre del investigador. Por ejemplo, si está realizando una encuesta telefónica y accidentalmente llama a alguien que no habla inglés lo suficientemente bien como para entender sus preguntas, es probable que esta persona le cuelgue antes de responder nada, lo que significa que su respuesta nunca se registró para más adelante. ¡análisis!

La última causa del sesgo de subcobertura que discutiremos aquí hoy es el error de cobertura, que se refiere a los casos en los que las personas que deberían estar incluidas en su muestra no lo están.

¿Cómo se soluciona el sesgo de cobertura insuficiente?

Con QuestionPro Audience puede evitar el sesgo de muestreo utilizando nuestras mejores herramientas, tomemos la lógica condicional, esta característica le permite usar su encuesta como una herramienta para validar las experiencias de ciertos grupos en su estudio, mejorando así la integridad de sus resultados.

Por ejemplo, si está encuestando las experiencias de personas de diferentes razas en Estados Unidos, la lógica condicional le permite presentar preguntas únicas sobre esas experiencias a los encuestados en grupos particulares.

La lógica condicional es particularmente útil si tiene un tamaño de muestra pequeño o si es importante que todos los miembros de un grupo en particular estén representados en la población de su encuesta. Esto se debe a que la lógica condicional ayuda a garantizar que todos los miembros de ese grupo reciban la misma información en su primera pregunta y no se pierdan ningún detalle importante que pueda ser importante para su experiencia pero que no se aplique a otros grupos.

Ejemplos de sesgo de subcobertura

El sesgo de subcobertura es una ocurrencia común en la investigación de encuestas que puede conducir a resultados inexactos. El sesgo de subcobertura ocurre cuando los miembros de su población de investigación no pueden completar su encuesta debido a que no tienen acceso a Internet.

• Si tiene una parte de su población que no tiene acceso a Internet, o si pierden la conexión mientras completan su encuesta, los datos recopilados estarán incompletos. Esto causará un sesgo de subcobertura y afectará el resultado de su estudio.

Nuestro software le permite recopilar información de manera efectiva de todas las partes en su población de investigación; con o sin acceso a internet y compatible con dispositivos móviles. Los participantes de la encuesta pueden completar datos en ubicaciones remotas sin acceso a Internet, dejar que QuestionPro Audience haga el trabajo duro por usted y evitar el sesgo de cobertura insuficiente y recopilar datos de cualquier persona, en cualquier lugar y en cualquier momento.

• Las encuestas de QuestionPro son compatibles con dispositivos móviles y se adaptan a cualquier dispositivo con acceso a Internet, incluidos los teléfonos móviles. Esto significa que puede llegar a más encuestados y lidiar con el problema de accesibilidad que a menudo conduce a un sesgo de cobertura insuficiente en cualquier investigación sistemática.

No importa qué dispositivo usen sus encuestados, las encuestas de QuestionPro siempre se verán geniales y serán fáciles de completar. Los encuestados pueden ver y responder a sus preguntas de manera conveniente, sin tener que pellizcar o acercar el formulario.

• Hay muchas razones por las que puede ocurrir un sesgo de subcobertura; sin embargo, una causa común es cuando los recolectores de datos no logran llegar a algunos grupos dentro de la población.

Por ejemplo, si está realizando una investigación sobre la igualdad de género en el lugar de trabajo, pero solo entrevista a hombres que trabajan en empresas Fortune 500, se perderá a las mujeres que trabajan en empresas más pequeñas o que no trabajan en absoluto porque cuidado de niños o parientes ancianos. El conjunto de datos resultante puede parecer sesgado hacia las perspectivas masculinas, ¡a pesar de que se recolectó de ambos géneros!

Conclusión

El sesgo de subcobertura, también conocido como sesgo de muestreo, es un problema común en las investigaciones sistemáticas. Para evitar el sesgo de cobertura insuficiente, debe comprender por qué su muestra no es representativa de su público objetivo. Entonces puede tomar medidas para eliminar las razones detrás de este fenómeno.

En otras palabras, si está tratando de sacar conclusiones sobre una población grande pero solo muestra una pequeña porción de ella, entonces habrá personas en esa población que no están representadas en su muestra, y es posible que no compartan características similares con esas personas. quién se incluyó. Esto puede causar problemas porque significa que sus conclusiones pueden no reflejar lo que sucede en la realidad.

Como se indicó anteriormente, el sesgo de subcobertura resulta del muestreo de conveniencia, la falta de conocimiento y comprensión de su público objetivo. En QuestionPro creemos que dirigirse a la audiencia adecuada hará que su investigación no solo sea precisa sino también perspicaz, lo que le permitirá tomar decisiones comerciales inteligentes.

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