El sesgo de falta de respuesta es el sesgo que se produce cuando las personas que responden a una encuesta difieren significativamente de las personas que no responden a la encuesta.
El sesgo de falta de respuesta puede ocurrir por varias razones:
- La encuesta está mal diseñada y no genera respuestas. Por ejemplo, encuestas excesivamente largas sin incentivos pueden hacer que un gran porcentaje de personas no completen la encuesta.
- Es más probable que determinadas personas respondan a una encuesta en particular. Por ejemplo, es más probable que las personas que practican escalada en roca respondan a una encuesta sobre una posible instalación nueva de escalada en roca que las personas que no practican escalada en roca.
- La encuesta no llegó a todos los miembros de una población. Por ejemplo, es posible que una encuesta enviada en una nueva aplicación de teléfono solo llegue a personas más jóvenes que tengan la aplicación, lo que genera que los miembros mayores de la población no respondan.
- La encuesta hace preguntas embarazosas sobre información privada que hacen que muchas personas no estén dispuestas a responder.
El sesgo de falta de respuesta puede ocurrir por todas estas razones.
¿Por qué es un problema el sesgo de falta de respuesta?
El sesgo de falta de respuesta es un problema por dos razones principales:
1. El sesgo de falta de respuesta hace que la muestra no sea representativa de la población en su conjunto. El objetivo de recopilar datos para una muestra es que es más rápido y económico que recopilar datos para toda una población, y poder extrapolar los hallazgos de la muestra a una población más grande.
Sin embargo, para extrapolar los hallazgos, la muestra debe ser representativa de nuestra población en su conjunto. Idealmente, nos gustaría que nuestra muestra fuera una versión “mini” de la población.
Desafortunadamente, el sesgo de falta de respuesta puede hacer que las personas de nuestra muestra sean significativamente diferentes de las personas de la población más grande.
Por ejemplo, suponga que una ciudad está considerando construir una nueva instalación de escalada en roca. Para medir qué tan interesadas estarían las personas en la ciudad en usar este tipo de instalaciones, los funcionarios de la ciudad envían una breve encuesta a través de una nueva aplicación para teléfonos inteligentes.
Debido al método utilizado para entregar la encuesta y al contenido de la misma (preguntas de escalada), la mayoría de los jóvenes que tienen la aplicación y que están interesados en la escalada responden.
Por lo tanto, cuando se obtienen los resultados de la encuesta, parece que una abrumadora mayoría de personas en la ciudad están interesadas en que se construya esta nueva instalación. Desafortunadamente, los resultados de la encuesta no son representativos de la población en general.
La imagen siguiente ilustra este problema: suponga que los círculos verdes representan a las personas que están interesadas en usar la instalación, mientras que los círculos rojos representan a las personas que no están interesadas en usar la instalación:
Observe cómo la muestra no es representativa de la población más grande. Los resultados de la encuesta mostrarían que la mayoría de las personas están entusiasmadas con una nueva instalación de escalada en roca. Desafortunadamente, si los funcionarios de la ciudad asumieron que esta muestra era representativa de la población, es posible que decidan construir la instalación y luego se den cuenta rápidamente de que muchas menos personas la usarían de lo que pensaban.
2. El sesgo de falta de respuesta puede causar una mayor variación en las estimaciones . Si el tamaño de la muestra de la encuesta resulta ser más pequeño que el tamaño de la muestra que los investigadores habían planeado usar, la varianza para las estimaciones del estudio puede ser mayor de lo planeado.
Por ejemplo, a partir de la prueba de hipótesis sabemos que cuanto mayor sea el tamaño de nuestra muestra, menor será la varianza en nuestra estimación para una media poblacional o una proporción poblacional. Sin embargo, cuanto menor sea el tamaño de nuestra muestra, mayor será la varianza en nuestras estimaciones para los parámetros de población y más difícil será encontrar un hallazgo estadísticamente significativo.
Ejemplos de sesgo de falta de respuesta
Los siguientes ejemplos ilustran varios casos en los que puede ocurrir un sesgo por falta de respuesta.
Ejemplo 1
Los investigadores quieren saber cómo perciben los informáticos un nuevo programa de software. Existe presión para obtener la mayor cantidad de datos posible de la encuesta, por lo que los investigadores diseñan una encuesta que demora aproximadamente una hora en completarse. Cuando distribuyen la encuesta, descubren que muchos informáticos no responden en absoluto o comienzan a responder, pero finalmente abandonan antes de completar toda la encuesta.
Cuando los investigadores recuperan los datos, descubren que los encuestados perciben que el software es excelente y de alta calidad. Sin embargo, una vez que implementan el nuevo software para toda la población de científicos informáticos, descubren que reciben comentarios en su mayoría negativos.
Resulta que las personas que se tomaron el tiempo para completar toda la encuesta resultaron ser en su mayoría informáticos principiantes que no pudieron evaluar las fallas del programa.
Debido a esto, los encuestados no reflejaron la población más grande de científicos informáticos en su conjunto y, por lo tanto, los resultados de la encuesta no fueron confiables.
Ejemplo 2
Los investigadores quieren conocer las tasas de consumo de alcohol en una determinada universidad. Deciden instalar un stand en el campus donde los estudiantes puedan detenerse y responder un cuestionario sobre cuánto y con qué frecuencia consumen alcohol. Desafortunadamente, el cuestionario no es anónimo, por lo que solo los estudiantes que beben muy poco o nada eligen completar el cuestionario.
Cuando regresan los resultados, parece que el consumo de alcohol es bajo y poco frecuente entre los estudiantes. Desafortunadamente, los que respondieron la encuesta no reflejan la población más grande de estudiantes en el campus y, por lo tanto, los hallazgos no son confiables.
Ejemplo 3
Un ejemplo clásico de sesgo por falta de respuesta es la elección presidencial de 1936. Una publicación popular en ese momento realizó una encuesta que predijo que Alf Landon derrotaría a Franklin D. Roosevelt por un deslizamiento de tierra. Sin embargo, cuando se llevaron a cabo las elecciones, Franklin D. Roosevelt ganó por abrumadora mayoría.
Resulta que de los 10 millones de cuestionarios enviados, solo respondieron 2,3 millones de personas. Los 7,7 millones que no respondieron resultaron ser significativamente diferentes en términos de preferencia política.
Por lo tanto, los resultados del cuestionario no reflejaron a la población en su conjunto, por lo que la predicción de que Alf Landon ganaría resultó ser tan incorrecta.
Cómo prevenir el sesgo de falta de respuesta
El sesgo de falta de respuesta se puede prevenir (o al menos mitigar) tomando los siguientes pasos:
- Diseñe la encuesta para que sea relativamente corta. Cuanto más larga sea una encuesta, es menos probable que las personas se tomen un tiempo de su día para responder.
- Ofrezca incentivos por completar la encuesta. Los incentivos generalmente aumentan las tasas de respuesta.
- Asegúrese de que las personas sepan que las respuestas a la encuesta serán confidenciales o anónimas. Esto generalmente hace que las personas estén más dispuestas a responder.
- Distribuya la encuesta de tal manera que llegue a un gran porcentaje de la población, por ejemplo, utilice formas tradicionales de distribución en lugar de una nueva aplicación que pocas personas tienen.
Si bien no siempre es posible eliminar por completo los efectos del sesgo por falta de respuesta, es posible minimizar los efectos mediante el uso de un diseño de encuesta inteligente y un método de distribución.
Recursos adicionales
¿Qué es el sesgo de autoselección?
¿Qué es el sesgo de cobertura insuficiente?
¿Qué es el sesgo de referencia?
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
