El uso de factores de expansión en la investigación cuantitativa
Fernando Mellado Meza, twitter: @mellado1
Los factores de expansión resultan polémicos dado que no muestran el resultado real de las variables. Se trata de procedimientos de estimación basados en una metodología de tratamiento de los datos de la muestra para garantizar estimaciones no sesgadas del universo investigado, considerando como fuentes de sesgo las diferentes probabilidades de selección de la muestra entre grupos de población de distinta condición, según su estrato.
En pocas palabras un factor de expansión le concede a la muestra el peso proporcional a la población investigada, mediante un cálculo que considera las unidades primarias de muestreo y las probabilidades de selección de la muestra.
Por ejemplo: si la lista nominal del CEE de Sinaloa cuenta con 49% de electores del género masculino y 51% de electores del sexo femenino, en términos de un muestreo aleatorio-sistemático proporcional y estratificado de 400 personas, la muestra debería estar contemplando cuotas rigurosas de 204 mujeres (51%) y 196 hombres (49%), según la regla de proporcionalidad de la muestra.
En un muestreo por factores de expansión, no necesariamente se tendrían que cumplir las cuotas anteriormente mencionadas. Sí se realizan 290 mujeres y 110 hombres, posteriormente se aplica la ponderación de los datos por medio del SPSS (weigth cases) ingresando el factor de expasión resultante de la formula, en teoría esta ponderación asignará el peso correcto a cada encuesta simulando haber realizado las cuotas correctas.
En un muestreo sin factores, se tienen que cumplir cuotas de edad, género y niveles socioeconómicos, proporcionales a la población estudiada, lo que le da un grado complejidad superior a la realización del estudio, tanto en supervisión y tiempos, elevando los costos del proyecto.
El factor de expansión por ende, reduce costos, tiempos y esfuerzos, sin embargo, el uso de los factores de expansión no garantiza que el comportamiento de las encuestas expandidas sea igual o similar al que se hubiera obtenido en una muestra estratificada y proporcional, puesto que la selección aleatoria de la zona, el entrevistado y los pasos sistemáticos de la metodología implicarían un sesgo al darle mayor peso a las encuestas hechas bajo ciertas características y dejando de lado otras, lo anterior lo hemos comprobado en infinidad de estudios en los que sobre-estimar mal una zona geográfica, género o nivel implica que los resultados se muevan y pierdan exactitud.
Los factores de expansión se describen como el inverso de la probabilidad de selección de la muestra y son ampliamente utilizados, la desinformación hacia la población, crea una sensación de duda que evidentemente despierta incertidumbre y desconfianza al no ser descritos claramente como fueron determinados dichos factores, como se aplicaron y que beneficios trae a la muestra.
Los factores sirven para agilizar el trabajo de campo, reducir costos, reducir tiempos y producir datos menos exactos aunque muy cercanos a la realidad. En lo personal, estoy en desacuerdo en la aplicación de factores de expansión en muestras accesibles y realizables, aunque estoy en acuerdo en el uso de los factores en estudios donde la selección del entrevistado es compleja, por ejemplo en la zona serrana o a perfiles difíciles de ubicar.
Fernando Mellado
Ideas Frescas
mellado@ideasfrescas.com.mx
Les anexo el link del articulo publicado en el blog de Ideas Frescas:
http://ideasfrescasmarketing.blogspot.com/2010/05/el-uso-de-factores-de-expansion-en-la.html
Saludos cordiales,
Fernando Mellado
Qué tal!
Estoy en desacuerdo con el artículo. Los factores de expansión se usan para ‘expandir’ la información de la muestra a la población, es decir, para hacer inferencias. De forma que, el factor de expansión de un individuo de la muestra es una medida del ‘número de individuos en la población de los cuales él es representativo’.
Mi desacuerdo está en que no leí al el artículo algo referente a los que comento, Sin embargo,
El problema con los factores de expansión es que dependen de la probabilidad de inclusión , y cuando está probabilidad no depende de la variable de interés se podrían tener resultados nada gratos.
Saludos!
Hola tengo una pregunta , si tengo una muestra con factores de expansión que fue ron calculado para un problema de salud pero a mi me interesa otro aunque asociarlo con factoress que esta en esa base de deaos los resultado me pueden salur malos?
Hola Carlos, si el problema es otro, lo interesante sería determinar si la población cambia, en ese sentido, considero que -no solo los factores- sino la propia muestra debería de cambiar. Saludos!