¿Cuáles Son Algunos De Los Errores No Muestrales Más Comunes?

A pesar de que en nuestros días es posible aplicar metodologías de investigación que alcancen a un gran porcentaje de personas, todavía se manejan en Latinoamérica técnicas cuantitativas de recolección de datos que recurren a muestras. Como hemos mencionado en otras entradas de este blog, es una tarea imposible para la mayoría de marcas realizar un censo para conocer a sus consumidores. Es por ello, que se recurre a muestras que sean lo más representativas posibles de su población, ya que en ningún momento podremos alcanzar un 100% de confianza si analizamos sólo a una parte de un universo. La única forma de acercarnos lo más posible a un conocimiento de toda una población en mediante un censo y el trabajo coordinado y de alta calidad de un equipo de encuestadores.

Asegurar que la muestra de personas que responde nuestras preguntas de forma válida es uno de los desafíos más grandes que la investigación de mercados ha enfrentado desde sus inicios. El diseño del protocolo de investigación es tanto o más decisivo que el propio análisis a la hora de llevar a cabo un estudio de mercados. A pesar de que existen mecanismos matemáticos para conocer el error de muestreo de un ejercicio, estos presuponen que las fases de diseño y levantamiento de datos se apegaron a los más altos estándares del ramo.

Sin embargo, no hay fórmulas estadísticas que valgan cuando se permiten inexactitudes al reunir a los participantes de una encuesta. Este tipo de errores se les conoce como «no muestrales» y suelen darse lugar cuando no hay rigor en los procesos, diseño y equipo de investigadores. Se les suele desestimar por múltiples razones que van desde una ejecución apresurada hasta por circunstancias no previstas en la planeación. A continuación, enlistamos algunos de los errores no muestrales más frecuentes.

  1. Representatividad geográfica. Muchos estudios buscan conocer las características de los consumidores de todo un país o región. No obstante, al establecer las muestras por lugar suelen enfocarse en una o unas cuantas ciudades más pobladas. Aunque se sabe que las grandes urbes latinoamericanas dictan las tendencias de comportamiento del resto de habitantes de los territorios bajo su jurisdicción, no debe olvidarse que en ciertos casos esto no siempre garantizará resultados reales y practicables en lo general. Por ejemplo, Perú y México son dos países de la región con segmentos de respondientes viviendo en ambientes muy diferentes a los de sus capitales. Las respuestas de una persona de Ciudad de México pueden diferir mucho de las que pueda proporcionar alguien que viva en Villahermosa. Así mismo, un participante de Lima puede tener necesidades y hábitos distintos al de un oriundo de Pucallpa.
  2. Forma es fondo. En muchos casos, creemos que el medio para realizar un levantamiento de datos es algo superfluo. No obstante, elegir una forma u otra pueden modificar nuestra percepción de un fenómeno. Por ejemplo, en una región donde haya baja penetración de acceso a internet y se lance una encuesta vía en línea que busque caracterizar a la población en general dejará a fuera a un importante número de personas; en todo caso nos ayudará a conocer mejor a los usuarios de internet. En estos casos es preferible pensar en un mecanismo que permita un alcance más aleatorio y universal de los respondientes. Una posible solución puede ser mediante la colocación de cuadrillas de encuestadores en sitios de alta afluencia que inviten a todos los transeúntes a colaborar con nuestra investigación.
  3. Sesgos circunstanciales y cognitivos. En este apartado encontramos áreas de oportunidad tan diversas y cotidianas como el inducir respuestas o cansar al entrevistado. En el primer caso debemos verificar que al aplicar los cuestionarios se sigan principios básicos como leer listas de respuestas precodificadas de forma aleatoria para evitar el sesgo de primera respuesta o leer las preguntas tal y como aparecen en los instrumentos de levantamiento para no alterar el sentido de las respuestas. En este apartado también podemos mencionar el evitar sugerir la solución con la pregunta. En segundo lugar, las entrevistas muy largas que terminan cansando a las personas que colaboran con nosotros y que buscarán liberarse cuanto antes contestando sin mayor reflexión deben suplirse hasta donde sea posible con el menor número posible de preguntas.
  4. Investigar a ciegas. Aunque podría parecer una obviedad, los estudios cuantitativos deberían de partir, siempre que existan antecedentes, de una investigación de escritorio. De esta manera se puede tener un panorama más completo del segmento a buscar para que responda nuestras entrevistas. En algunas ocasiones, se diseñan muestras que no tienen cuidado en definir un perfil detallado de quienes pueden proveer información útil para nuestros propósitos. Un ejemplo de este tipo de yerros sería el de un caso en que necesitemos saber los usos y costumbres de los practicantes activos de una disciplina deportiva y no tengamos clara la definición de «practicante activo». En este tipo de errores incluimos el ser poco selectivos o permisivos con quienes responden nuestras preguntas. Algunas posibles soluciones para paliar este problema es introducir preguntas señuelo para asegurarnos que quien responde sí conoce el tema del que nos comparte su experiencia o valerse del instinto y sentido común de quien entrevista para detectar a personas entusiastas, pero ignorantes de aquello que queremos profundizar.

Evitar los errores no muestrales es una de las habilidades básicas que todo analista de mercados debe incluir en su repertorio desde el inicio de su desarrollo profesional. Sabemos que del apego a esta directriz depende la diferencia entre una inversión en investigación o un gasto oneroso. Los analistas y encuestadores que trabajan para Acertiva cumplen con nuestra misión de ser la empresa de investigación de mercados más confiable. ¿Tienes un proyecto en puerta? Escríbenos hoy para que nos compartas tus necesidades y nosotros te digamos cómo podemos resolverlas por ti.