¿Qué representatividad tiene la investigación en línea?

¿Qué significa representativo?

Generalmente, el término representativo se refiere a algo que refleja o corresponde con precisión a un grupo más grande o a un todo. En la investigación de mercados, nos referimos a la representatividad de la muestra. Una muestra representativa tiene como objetivo reflejar las características de la población decidida. En este contexto, una población significa un grupo definido de personas que comparten un conjunto de características similares (por ejemplo, datos demográficos, género u otras variables como los actuales dueños de perros). La idea es que la muestra debe permitir hacer inferencias válidas sobre el grupo más grande.

Por lo tanto, decimos que una muestra es representativa si los resultados del análisis de la muestra también pueden considerarse válidos para toda la población correspondiente.

Si analiza esta definición de representatividad, notará que no existe la representatividad como tal. El término representativo siempre requiere un “para”, por ejemplo:

• representativo para la población general (también conocido como representativo nacional)
• representativo para la población general entre 18 y 65 años
• representativo para la población de internet entre 18 y 65 años

Los estadísticos afirman que solo las muestras aleatorias pueden ser representativas. Según su lógica, las muestras por cuotas no pueden ser representativas porque es imposible conocer las cuotas correctas antes de realizar un estudio representativo. Sin embargo, este es un argumento muy teórico. En la práctica, los investigadores tienen mucho conocimiento sobre cómo se distribuyen las variables entre sus grupos objetivo y pueden establecer las cuotas en consecuencia. Además, los datos censales de las oficinas nacionales de estadística permiten a los investigadores validar y ajustar sus modelos continuamente.

Al mismo tiempo, cada vez es más difícil obtener una muestra aleatoria perfecta. Las entrevistas telefónicas o personales, por ejemplo, tienen que lidiar con una proporción creciente de personas que se niegan a participar en proyectos de investigación. Así que incluso estos métodos tienen sus limitaciones. Al final, las técnicas de muestreo aleatorio son mucho más caras y, para muchas preguntas de investigación, aportan poco valor añadido en comparación con el muestreo por cuotas.

¿Está sesgada la investigación online?

Se deben dar cuatro pasos antes de que un grupo de personas de la población general pueda dejar sus respuestas en un archivo de datos. La siguiente sección analizará estos cuatro pasos y destacará las limitaciones correspondientes para la representatividad.

Sesgo de cobertura

Si desea evaluar la representatividad para la población general, debe comenzar por analizar la penetración de internet. En Europa, una media del 84% de las personas utiliza internet a diario. Especialmente en Europa Occidental y del Norte, la penetración de internet es significativamente mayor, con valores excelentes en Noruega, Dinamarca y los Países Bajos (96% cada uno). En estos países, la investigación online deja fuera a menos del 5% de la población total.

Por supuesto, la penetración general de internet solo es relevante si desea extraer conclusiones que sean representativas para la población general. Sin embargo, en muchos casos los resultados solo necesitan ser representativos para la población online, especialmente cuando el tema de investigación trata sobre comercio electrónico, publicidad online o temas similares. En este caso, no tiene que preocuparse por dejar fuera a los llamados “no usuarios de internet”.

¿Y quiénes son exactamente estos no usuarios de internet? En el pasado, la población online era considerablemente más joven, con mayor nivel educativo y más interesada en la tecnología. Estas diferencias han desaparecido durante los últimos años y continúan haciéndolo a medida que aumenta la penetración general de internet. Especialmente la llegada del uso de internet móvil ha llevado a personas con menor nivel educativo y mayores a utilizar internet.

En resumen, el sesgo de cobertura solo es relevante si desea extraer conclusiones para la población general y no solo para la población online. En este caso, debe intentar averiguar si su tema de investigación está correlacionado con la educación o la afinidad tecnológica para abordar el posible sesgo. Desafortunadamente, no hay nada que pueda hacer al respecto como investigador. Si realmente le preocupa la calidad de los datos, debe elegir un método diferente de recopilación de datos. Sin embargo, el sesgo de cobertura no es un problema importante para la mayoría de los temas y en la mayoría de los países y, afortunadamente, incluso está disminuyendo.

Sesgo de selección

Antes de profundizar en el reclutamiento de paneles, debemos introducir una distinción muy importante. Siempre que selecciona e invita activamente a miembros elegibles del panel, tiene un control perfecto sobre quién se une al panel. Esto es lo que llamamos reclutamiento activo. Por el contrario, siempre que permite que las personas se suscriban al panel por sí mismas, no tiene control sobre quién se une al panel. Esto es lo que llamamos reclutamiento abierto.

La mayoría de los paneles operan con reclutamiento abierto, porque es una forma muy rentable y sencilla de hacer crecer un panel. Sin embargo, tiene un claro inconveniente. En primer lugar, atraerá principalmente a personas que tienen un interés propio en realizar encuestas y estas no son representativas de la población general. En segundo lugar, es casi imposible mantener fuera de un panel a personas que no cumplen con los datos demográficos requeridos o que no cumplen de ninguna otra manera con sus estándares de calidad.

En Norstat, creemos en la calidad del reclutamiento activo y, por lo tanto, no tenemos una página de registro público para nuestros paneles. En los países donde tenemos centros de llamadas, seleccionamos aleatoriamente a personas de la población general y las invitamos por teléfono a unirse a nuestros paneles. Esto hace que nuestros paneles sean lo más representativos posible. En todos los demás países, utilizamos una mezcla muy amplia de canales de reclutamiento para evitar que una sola fuente pueda tener un impacto importante en la calidad general. Los registrados de estas fuentes son dirigidos a una página de suscripción oculta que se puede cerrar en cualquier momento. De hecho, esto sucede cada vez que identificamos problemas de calidad o comportamiento fraudulento proveniente de una fuente de reclutamiento específica. Finalmente, podemos impulsar cualquier grupo demográfico con reclutamiento dirigido, si consideramos que la estructura del panel no está equilibrada.

En pocas palabras, si los proveedores de paneles invitan a las personas equivocadas a unirse a sus paneles o se pierden un grupo objetivo específico, el panel no es representativo. Todos los esfuerzos en esta etapa pueden no ser visibles para muchos compradores, pero definitivamente marcan la diferencia entre un panel de investigación de alta calidad y una lista de correo no representativa. Por lo tanto, siempre debe comparar a los proveedores de paneles por cómo reclutan a sus paneles. Y, por cierto, nuestros formularios de registro son 100% compatibles con dispositivos móviles para asegurarnos de no excluir a los usuarios móviles de unirse a nuestro panel. Le sorprendería saber cuántos paneles aún no tienen esto como estándar. Volveremos a este tema más adelante.

Sesgo de no respuesta

Supongamos que ahora tenemos un panel online representativo. Si extrajéramos una muestra aleatoria de miembros del panel, esta muestra también sería representativa. Desafortunadamente, no todos los miembros harían clic en el enlace del correo electrónico de invitación. Algunos grupos responderían muy rápidamente, otros requerirían más tiempo y algunos apenas responderían. Al final del período de campo, el conjunto de datos no sería representativo para la población objetivo, aunque al principio habría sido una muestra aleatoria perfecta.

La no respuesta es un problema grave, no solo para la investigación online, sino para todos los métodos de recopilación de datos. Curiosamente, especialmente los paneles online logran tasas de respuesta satisfactorias, porque sus miembros esperan recibir invitaciones a encuestas de forma regular. Además, han aprendido con el tiempo que pueden confiar en el proveedor del panel en lo que respecta a la privacidad y la protección de datos. Esta es probablemente la mayor diferencia con las llamadas de los entrevistadores telefónicos, que no son solicitadas. Además, en la investigación online simplemente se podría extender la duración del período de campo y enviar recordatorios para aumentar la tasa de respuesta.

Para evitar distribuciones sesgadas en sus datos finales, debe establecer cuotas. Estas pueden ser cuotas blandas (lo que significa que el gerente de proyecto intentará lograr la distribución deseada con el mayor esfuerzo) o cuotas duras (lo que significa que los encuestados no podrán completar la entrevista una vez que haya recopilado suficientes comentarios en este grupo objetivo). Una tercera alternativa es trabajar con factores de ponderación para ajustar los subgrupos sobrerrepresentados o infrarrepresentados.

En resumen, el sesgo de no respuesta puede distorsionar drásticamente sus resultados. Afortunadamente, Norstat logra tasas de respuesta superiores a la media gracias a nuestro riguroso enfoque en la motivación de nuestros miembros.

Sesgo de exclusión

Por último, pero no menos importante, tenemos que hablar de los dispositivos móviles. Si su plantilla de encuesta no permite a los usuarios móviles responder a su cuestionario, se perderá sistemáticamente una gran proporción de la población. Dependiendo del país, aproximadamente dos tercios de la población utiliza internet con frecuencia con un smartphone, tablet u ordenador. Por lo tanto, excluirlos de una encuesta puede tener un impacto masivo en la calidad general de su estudio.

Tenga en cuenta que muy a menudo el sesgo de exclusión se olvida al hablar de representatividad, especialmente si no se toma en serio la calidad de los datos en los pasos anteriores. Si la página de suscripción de su panel no es compatible con dispositivos móviles, excluye sistemáticamente a los usuarios móviles en una etapa anterior. Y si no utiliza plantillas de correo electrónico responsivas o una aplicación móvil al invitar a los miembros de su panel, la tasa de respuesta puede ser menor, porque también se pierde a los usuarios móviles.

Para resumir, si busca resultados representativos, debe asegurarse de que su encuesta sea adecuada para todos los dispositivos. En Norstat, tenemos una larga experiencia en el diseño de cuestionarios y estaremos encantados de programar su encuesta de la mejor manera posible y para todos los dispositivos. .

La conclusión

Entonces, ¿cuán representativa es la investigación online? Creemos que puede ser muy representativa, siempre y cuando no se comprometa la calidad. En Norstat, hacemos todo lo posible para ofrecer la calidad premium que nuestros clientes esperan de nosotros. Y tratamos de ser lo más transparentes posible en este proceso, porque no tenemos nada que ocultar.

Pero también puede ver que muchas cosas pueden salir mal al realizar investigación online con paneles. Esto no significa que otros métodos tengan más ventajas, sus desafíos son simplemente diferentes. En cualquier caso, la investigación online requiere un cuidado profesional para generar resultados fiables y representativos.

No dude en ponerse en contacto con nosotros si desea obtener más información sobre nuestros estándares de calidad. ¡Esperamos tener noticias suyas!