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
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