El error muestral…

El error muestral se utiliza poco y nada a la hora de leer resultados de encuestas… A juicio del Dr. Jeser Candray, especialista en didáctica de las matemáticas: “eso se debe a un problema de alfabetización matemática de las audiencias y descansa en el mito que la matemática es una ciencia exacta, luego las variaciones, las interpretaciones y los márgenes no suelen gustarnos porque nos alejan de la idea de la seguridad de los datos”.

Por ejemplo, si una encuesta señala que el 80% de los votantes apoya a un candidato, con un margen de error de ±3%, esto significa que el verdadero porcentaje de apoyo en la población podría estar entre el 77% y el 83%, con un determinado nivel de confianza (usualmente 95%). En Latinoamérica siempre ajustamos o aproximamos hacia arriba…

Las encuestas de opinión pública son herramientas fundamentales para conocer las percepciones, preferencias y comportamientos de una población respecto a temas políticos, sociales, económicos, entre otros. No obstante, como cualquier instrumento de medición, están sujetas a ciertos márgenes de incertidumbre. Uno de los conceptos clave que ayuda a interpretar correctamente los resultados de una encuesta es el error muestral.

El error muestral, también conocido como margen de error, es una medida estadística que refleja el nivel de precisión de los resultados obtenidos a partir de una muestra, en comparación con lo que se obtendría si se encuestara a toda la población. Dicho de otro modo, indica cuánto podrían diferir los resultados de la muestra respecto a la población total simplemente por azar.

El error muestral se debe al hecho de que no se puede encuestar a toda la población a nivel censal; en su lugar, se selecciona una muestra representativa. Incluso si la muestra está bien diseñada y se elige aleatoriamente, siempre existirá una cierta variación natural entre la muestra y la población total. Este tipo de error no implica que haya fallas metodológicas, sino que es inherente al proceso de muestreo estadístico.

El cálculo del error muestral depende de varios factores, entre ellos: Tamaño de la muestra (n): A mayor tamaño de la muestra, menor será el error muestral. Nivel de confianza: Generalmente se utiliza un 95% de nivel de confianza, lo que significa que, si se repitiera la encuesta muchas veces, en el 95% de los casos los resultados caerían dentro del margen de error. Variabilidad de la población: Si las opiniones están muy divididas (por ejemplo, 50%-50%), el margen de error será mayor que si hay un consenso claro (por ejemplo, 90%-10%).

Uno de los errores más comunes es considerar que los resultados están "fuera del margen de error" sin entender su contexto. El margen de error no implica certeza, sino una probabilidad estadística de que los resultados se encuentren dentro de cierto rango. Además, el margen de error sólo se aplica a las preguntas basadas en proporciones o porcentajes, no se suele aplicar a promedios o preguntas abiertas.

También es importante mencionar que el error muestral no incluye otros tipos de errores, como el sesgo de no respuesta, errores de medición, encuestas mal diseñadas o errores humanos durante la recolección o digitación de datos.

Comprender el error muestral es fundamental para periodistas, analistas, políticos y ciudadanos en general, ya que evita interpretaciones erróneas o exageradas. Por ejemplo, si dos candidatos están empatados dentro del margen de error, no se puede afirmar que uno va ganando, a menos que la diferencia entre ambos supere ese margen establecido.

Además, los encuestadores responsables siempre deben reportar el margen de error junto con el tamaño de la muestra y la metodología utilizada a través de una ficha técnica. Esto brinda mayor transparencia y credibilidad a los resultados presentados. Lastimosamente, casi siempre se presenta, pero casi nadie lo considera en sus análisis

Finalmente, el error muestral es una herramienta estadística indispensable para evaluar la confiabilidad de las encuestas de opinión pública. Si bien no elimina por completo la incertidumbre, permite cuantificarla y entender mejor las posibles variaciones en los resultados. Saber interpretar correctamente el margen de error es esencial para tomar decisiones informadas y para mantener un debate público más riguroso y honesto.

En no pocos casos, se toman los datos de una lámina y ciertos políticos, personajes de ciertos círculos o fanáticos partidarios salen a vociferar o tirar cohetes de la felicidad por una nota obtenida, sin aplicar criterios estadísticos a su lectura y sin realizar cruces de variables explicativos con los datos demográficos del estudio; incluso, cometen el error de no leer las series o “tendencias” crecientes o decrecientes de otros estudios similares anteriores.

Según la demoscopia clásica -especialidad sociológica que estudia la opinión pública- hay algunos aspectos básicos e importantes que la clase política debería saber a la hora de leer e interpretar encuestas: arquitectura estadística, psicometría del instrumento, levantamiento de campo, minería de datos, medidas de tendencia central, entre otros.

Como lo hemos repetido muchas veces, una encuesta es una “fotografía parcial” de la realidad, que puede perder su validez casi de modo inmediato, ya que la gente cambia de opinión y la política es muy emocional. La opinión es “doxa”, juicios personales e individuales, puntos de vista y percepciones; un fenómeno que puede ser afectado y alterado.

Parafraseando a Jean Pierre Astolfi “el error es una oportunidad de aprendizaje…”

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