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En redes sociales y medios de comunicación es cada vez más habitual encontrar análisis sobre encuestas, tanto electorales como de otro tipo, que hacen mención no ya al conjunto de las personas encuestadas sino a diversos subgrupos, como, por ejemplo, los que dicen votar a algún partido. Pero, como han explicado varios expertos a Maldita.es, cuando estos grupos (o submuestras) son muy pequeños los resultados no pueden extrapolarse a la sociedad.
Vamos a poner un ejemplo: en el barómetro de enero (al igual que en el resto) del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) se pueden consultar los resultados según recuerdo de voto. Estas serían las resultados a la pregunta sobre la situación económica personal:
Si atendemos tan sólo a los porcentajes de respuesta, se podría decir que los votantes de la fuerza independentista catalana CUP (Candidatura de Unidad Popular) son los que mejor situación económica tienen, ya que el 89,5% de ellos dice que es “buena” o “muy buena”. Pero hay que tener en cuenta algo clave: sólo 9 personas (de las 3.777 entrevistadas) contestaron que votaron a la CUP.
José Félix Tezanos, presidente del CIS, ha explicado a Maldita.es que “los datos de las submuestras suelen ser informativos y hay que utilizarlos con cautela para hacer extrapolaciones. En casos en los que el subgrupo es muy pequeño el error muestral se vuelve más grande, por lo que no se puede afirmar de ninguna manera que ese dato represente al conjunto total de personas que tienen esa característica”.
Algo parecido opina la socióloga y politóloga Carolina Bescansa. Defiende que “trabajar con muestras no representativas nos lleva a conclusiones erróneas. Existe una correlación entre el tamaño de la muestra y la fiabilidad del dato: el margen de error de una encuesta es el general para toda la muestra, pero se dispara conforme las submuestras se van haciendo más pequeñas. Por lo tanto, es muy arriesgado afirmar nada cuando se analizan grupos de muy pocas personas”.
Las submuestras pequeñas también hacen difícil estimar el porcentaje de voto que habrá para los partidos más pequeños
La dificultad para sacar conclusiones a partir de muestra pequeñas también se puede trasladar a las encuestas electorales. Endika Núñez, analista de datos y creador de The Electoral Report, comenta que “por ejemplo, es muy difícil hacer un análisis del potencial votante de España Vaciada para las elecciones de Castilla y León. En una encuesta de 1000 personas, muchas veces sólo hay 30 de Soria que responden, y de ellos a lo mejor 5 o 6 responden que votarán a España Vaciada”.
¿Y qué hacen las encuestas para intentar corregir esto? “Para estas elecciones concretas algunas están haciendo que la muestra sea de al menos 150 personas por provincia. Después, para que las provincias con menos habitantes no estén sobrerrepresentadas se tratan los resultados mediantes técnicas estadísticas”, detalla Núñez. Esto es lo que comúnmente se conoce como “cocina”.
Silvia Claveria, politóloga y profesora del Departamento de Ciencias Sociales de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), coincide en que “para predecir escaños es necesario tener una muestra representativa en cada provincia”, ya que es la división en el sistema electoral tanto español como castellanoleonés y, por lo tanto, para poder realizar esa estimación, es necesaria una muestra representativa en cada una. Sin embargo, Claveria asegura que esto no se hace casi nunca, “exceptuando al CIS”.
Según varias herramientas online que permiten calcular el tamaño de muestra necesario para un universo (la población a analizar) para la provincia más pequeña, Soria (con 88.747 habitantes) el mínimo para obtener resultados fiables sería de 383 encuestados.
Los expertos aseguran que no existe un “número mágico” a partir del que una muestra se convierte en representativa
A pesar de las técnicas de las encuestadoras para conseguir que las muestras sean representativas para todas las provincias, los expertos coinciden en que “no hay un número mágico”. Tezanos menciona que “hay autores que hablan de un mínimo de 200 personas, aunque no es una cifra cerrada que se use siempre”. También nos explica que “existen fórmulas matemáticas que permiten calcular el tamaño que debe tener una muestra para ser representativa”. Algunas de ellas se pueden consultar online.
Por su parte, Bescansa defiende que “cuando la población a representar es de más de 120.000 personas habría que hacer muestras equivalentes a la de la encuesta entera para que también fueran representativas. Eso sí, esto hace que el coste para hacerla sea mucho mayor, y ni siquiera el CIS, que es el quien entrevista a más gente, puede hacerlo”.
Cuidado, las preguntas en redes sociales o webs no tienen por qué ser encuestas
Como ya os hemos explicado en Maldita.es, navegando por internet es común encontrarse con muchas preguntas en páginas web o redes sociales que parecen encuestas. Pero no se les debe llamar así porque que pueda votar mucha gente no implica que sus resultados sean válidos, fiables o representativos.
Desde Maldita.es hemos contactado con la empresa demoscópica GAD3 y nos han explicado que uno de los requisitos fundamentales para que una encuesta sea considerada válida y fiable es conocer cuándo y cómo se han obtenido las respuestas.
GAD3 explica que es necesario incluir una ficha técnica o metodológica en cada encuesta. Esta debe incluir características básicas, como el número de participantes, el método de recogida de datos, las fechas en las que se ha hecho la encuesta o el margen de error de la misma.
El profesor de ciencias políticas de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Pablo Simón, coincide en que lo “mínimo exigible” que debería tener una encuesta es una ficha técnica que incluya variables como los criterios de edad, el municipio o el género de las persona encuestadas.
Las encuestas en redes sociales, como Twitter, por ejemplo, no incluyen todas estas cosas. Sólo puedes ver el número de votos recibidos, pero no las características de las personas que han respondido.
