Durante los últimos años, se ha observado un crecimiento explosivo en el uso de encuestas en línea. Las razones para esto son obvias. Las encuestas en línea cuestan menos que las en persona o por teléfono, el tiempo de respuesta es más rápido y los resultados son fáciles de compilar y analizar porque ya están en forma digital. Pero ningún método de encuesta es perfecto y las encuestas en línea han sido criticadas por estar parcializadas porque recopilan información solamente de personas que tienen acceso al internet.

¿Es inevitable la parcialidad de la muestra?

De hecho, la mayoría de las encuestas tienen que tratar con este tipo de parcialidad. Por ejemplo, las encuestas por teléfono recopilan información solamente de hogares que tienen líneas telefónicas; un por ciento que está disminuyendo. Las encuestas en papel requieren que los participantes tengan cierto nivel de alfabetización. Las encuestas en línea tienen el mismo requisito, así como el requisito obvio adicional que los participantes tengan acceso al internet. Ya que el acceso al internet se está extendiendo cada vez más, esto es cada vez menos problemático. De acuerdo con los últimos estimados, más del 74 por ciento de las personas en Norte América tienen acceso al internet y el número sigue creciendo. Pero, no hay duda de que los usuarios del internet representan un segmento más acomodado y mejor educado de la población.

Las encuestas en línea también tienen que tratar con el común problema de parcialidad de muestra de no respuesta. En la mayoría de las encuestas, cierto por ciento de los encuestados no responderá. Los administradores de encuestas deben de alguna forma determinar si los que no respondieron inclinan la población de alguna forma.

Los administradores de la encuesta deben también tener algún modo de excluir respuestas de personas fuera de la población enfocada. Debido a que la red es un medio tan abierto y sin fronteras, la respuesta a una encuesta puede venir de una población más amplia de lo que el administrador tenía la intención.

Finalmente, los administradores de encuestas puede que también tengan que tratar con la parcialidad de la muestra debido a los portales que usan para solicitar respuestas. Por ejemplo, la población de Facebook incluye más mujeres que hombres y personas más jóvenes que la población de usuarios del internet en general, así que probablemente estos grupos estarían sobre representados en una encuesta llevada a cabo a través de Facebook.

El software de Mineful ofrece una forma simple pero efectiva de tratar con la parcialidad de la muestra. La post estratificación le permite al administrador de la encuesta a corregir los grupos que están sobre o escasamente representados en la población de una encuesta. Así es como funciona.
Los participantes de la encuesta están divididos en grupos homogéneos (strata). Por ejemplo, los participantes pueden estar divididos en la strata de hombre y mujer. Las repuestas se anotan separadas para hombre y mujer y luego la fracción de la muestra se aplica para darle a cada grupo su peso correcto en proporción a la población intencionada.

Por ejemplo, suponga que un administrador de encuesta quería un número igual de respuestas para hombres y mujeres. Resultó que sesenta por ciento de los participantes eran hombres y cuarenta por ciento mujeres. La fracción de la muestra le permitiría al administrador a tomar todas las respuestas en consideración, pero le daría proporcionalmente más peso a la respuesta de cada mujer. Esto permitiría que los resultados de la encuesta fueran un reflejo exacto de la población objetivo: mitad hombres y mitad mujeres.

El mismo método puede aplicarse para corregir desequilibrios por raza, educación, edad y otros factores. La clave para usar la post estratificación es identificar áreas de posible parcialidad en la muestra y entonces usar las preguntas de la encuesta para determinar si los participantes representan adecuadamente la población meta. En el ejemplo que usamos, la encuesta preguntaría sobre género. Dichas preguntas le permitirían al administrador de la encuesta usar una post estratificación para reducir el efecto de la parcialidad de la muestra.