Cómo determinar la fiabilidad y validez de los resultados de una encuesta

Las encuestas son una forma popular para estudiar las tendencias sociales, políticas y demográficas. Cuando los artículos en los medios de comunicación citan encuestas en conflicto, a menudo es difícil para los lectores decidir en quien confiar. Una buena manera de evaluar las encuestas es en términos de su validez y fiabilidad. La fiabilidad se refiere a la consistencia de los resultados de la encuesta, en otras palabras, si la prueba se repite, ¿daría los mismos resultados? Validez, por el contrario, se pregunta si la encuesta mide lo que se supone que debe medir. Estos parámetros se pueden describir cuantitativamente, pero los pasos siguientes describen una forma sencilla de pensar en estos cualitativamente.

Repite la encuesta con una muestra aleatoria diferente de la misma población. Si la encuesta tiene una alta fiabilidad, los dos resultados deben ser coherentes entre las dos encuestas. Si los resultados son altamente inconsistentes, la encuesta tiene baja fiabilidad. Este es el camino de prueba y reevaluación para estimar la fiabilidad.

Incluye diferentes conjuntos de preguntas de la encuesta que midan el mismo atributo. Por ejemplo, si tu estudio es la medición de la intensidad de la creencia religiosa en una población determinada, puedes usar las preguntas que consideren las diferentes opiniones o comportamientos correlacionados con una creencia religiosa fuerte, la frecuencia con la que el demandado asiste a la iglesia, ya sea que se considera profundamente religioso, el papel que la religión juega en sus vidas, etc. Si los resultados de los diferentes grupos de preguntas son consistentes, la encuesta tiene una mayor fiabilidad que si los resultados son inconsistentes. Este es el enfoque de coherencia interna a prueba de fiabilidad.

Puedes buscar los factores que pueden dañar la validez interna del estudio. La validez interna solo significa el grado en que la encuesta mide realmente lo que se quiere medir y no variables no relacionadas. La forma en que están redactadas las preguntas pueden hacer una gran diferencia. Una pregunta como "¿Apoyas el aborto?" puede obtener respuestas diferentes a una pregunta como "¿Apoyas el derecho de la mujer a elegir?". A menudo, cuando las encuestas tienen validez interna es porque las preguntas estaban redactadas mal o eran poco claras.

Pregunta lo bien que la muestra de la encuesta representa a la población general. Hay dos maneras de hacer la encuesta representativa. Los investigadores pueden elegir una muestra que es en todos los sentidos un microcosmos de la población más grande, en otras palabras, tienen exactamente los mismos porcentajes de personas de diferentes grupos de ingresos, etnias, etc., ya que es la población general. Este enfoque, sin embargo, es extremadamente difícil. Generalmente, los investigadores utilizarán muestreo aleatorio, siempre y cuando la muestra sea realmente aleatoria y suficientemente grande, por lo general será una buena medida.

No todas las muestras que parecen ser aleatorias son verdaderamente aleatorias, sin embargo. Imaginemos, por ejemplo, que un grupo de investigación realizó una encuesta telefónica a los adultos en un área llamando a los individuos elegidos al azar a las 11 de la noche en día de semana. Este ejemplo puede parecer aleatorio pero en realidad sesgada hacia padres de la casa y jubilados, quienes tienen más probabilidades de estar en casa en esos momentos. Es importante, entonces, preguntarse cómo se realizó el estudio y asegurarse de que la población en cuestión era a) una muestra aleatoria extraída de una población que es b) representativa de la población general. Si la encuesta no cumple con estos criterios, no es necesariamente aplicable a grupos distintos de los que participaron en la encuesta.

Mira el tamaño de la muestra. La elección de un tamaño de muestra mayor será mejorar la precisión de los resultados y disminuir el margen de error. El margen de error en la medición disminuye en proporción a la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, sin embargo, lo que aumenta el tamaño de la muestra solo se puede mejorar la precisión.