Margen de error. ¿Cómo se calcula en una encuesta?

El margen de error es algo que no siempre se menciona cuando se explican los resultados de una encuesta y que sin embargo tiene una importancia crucial para leer bien los datos. Pero qué es realmente el error de muestreo, por qué es importante, y cómo se calcula?

¿Qué es el margen de error de una encuesta?

El margen de error o error de muestreo es un concepto básico en investigación de mercados porque ayuda a comprender qué grado de precisión tendrán los resultados del estudio.

Como sabes, las encuestas trabajan con muestras que representan a las poblaciones de estudio. Entrevistar a todas las personas que forman parte del Universo es generalmente inviable económicamente, pero con una muestra suficiente y bien seleccionada, los resultados serán bastante parecidos a los que tendríamos si hubiéramos entrevistado a toda la población.

El margen de error indica el rango dentro del cual se espera que los resultados reales caigan. A grandes rasgos, si una encuesta dice que el 50% de los consumidores prefieren un producto con un margen de error del 3%, eso significa que en realidad entre el 47% y el 53% de los consumidores (el universo de estudio) prefieren ese producto. Cuanto más pequeño sea el margen de error, más parecidas serán las respuestas de la muestra a lo que hubiéramos obtenido entrevistando a todo el universo.

¿Por qué es importante el margen de error?

A la hora de leer los resultados de una encuesta es importante conocer el margen de error. Por eso siempre debe indicarse tanto en las propuestas como en las fichas técnicas de los estudios. La razón es que con un margen de error conocido, se puede evaluar la calidad y la representatividad de la muestra del estudio.

El margen de error es especialmente importante a la hora de valorar diferencias significativas. En la comparación de diferentes segmentos del mercado o entre distintas opciones, el margen de error ayuda a determinar si las diferencias observadas en los datos son suficientemente grandes como para saber que son efectivamente valores distintos,  o si podrían deberse al azar. Por ejemplo, si dos productos tienen una diferencia en la preferencia del 2%, pero el margen de error es del 5%, esa diferencia no se consideraría significativa.

Por estas razones, es importante tenerlo siempre en cuenta a la hora de tomar decisiones basadas en los datos. Un margen de error más pequeño generalmente indica una muestra más grande y representativa, lo que da más confianza en los resultados para tomar decisiones con ellos.

¿De qué depende el margen de error?

El margen de error muestral depende de varios factores clave:

• Tamaño de la Muestra (n): a medida que el tamaño de la muestra aumenta, la estimación se vuelve más precisa. Por tanto, parece que lo mejor para evitar riesgos es disponer de una muestra lo más grande posible. Pero cuidado, porque eso elevaría los costes del estudio. Además, añadir más muestra es cada vez más ineficiente. A partir de determinado nivel, reducir el margen de error se hace más y más caro. Por eso siempre se busca un equilibrio adecuado que nos permita tomar decisiones a costes razonables.

• Desviación estándar (σ o p): es una medida estadística que cuantifica la dispersión o variabilidad de un conjunto de datos en relación con su media (promedio). Indica cuánto se desvían los datos, en promedio, de la media del conjunto. Si los datos de la población son muy variados, es más difícil hacer estimaciones precisas. A mayor desviación estándar, mayor margen de error.

• Nivel de Confianza (Z): probabilidad de que el intervalo de confianza incluya en repetidos muestreos el valor verdadero que obtendríamos entrevistando a toda la población. Se expresa comúnmente en porcentaje (por ejemplo, 90%, 95%, 99%). Por ejemplo, un 95% de nivel de confianza indica que si se tomaran 100 muestras diferentes y se calculasen los intervalos de confianza para cada muestra, se esperaría que aproximadamente 95 de esos intervalos contengan el verdadero valor que resultaría de entrevistar a toda la población. Cuanto mayor es el nivel de confianza que deseamos tener, más alto es el margen de error.

El nivel de confianza está relacionado con el «valor crítico Z». Es un valor de la distribución normal estándar que corresponde a un nivel de confianza específico. Los niveles de confianza comunes y sus valores Z correspondientes son:

• 90% Nivel de Confianza: Z ≈ 1.645
• 95% Nivel de Confianza: Z ≈ 1.96
• 99% Nivel de Confianza: Z ≈ 2.576

Estos valores Z se obtienen de las tablas de la distribución normal estándar y corresponden a los puntos que dejan un área específica en los extremos de la distribución. Por ejemplo, para un nivel de confianza del 95%, el valor Z de 1.96 deja 2.5% en cada cola de la distribución (totalizando 5%).

¿Cómo se calcula el margen de error de una muestra?

El margen de error se calcula a partir del tamaño de la muestra y la variabilidad de los datos. Su fórmula básica es:

Donde:

• Z es el valor crítico z correspondiente al nivel de confianza deseado (por ejemplo, 1.96 para un nivel de confianza del 95%).
• σ es la desviación estándar de la población.
• n es el tamaño de la muestra.

Ahora que conocemos más detalles, un ejemplo de lectura más preciso seria este: si una encuesta indica que el 60% de los encuestados prefieren un producto con un margen de error del ±3% al nivel de confianza del 95%, esto significa que si se repitiera la encuesta múltiples veces, el resultado real estaría entre el 57% y el 63% el 95% de las veces.

¿Qué tamaño de la muestra necesitas?

El cálculo del error muestral te ayuda a saber qué cantidad de encuestados vas a necesitar para tener datos en los que puedas confiar. Si quieres, puedes encontrar más detalles en nuestro artículo sobre cómo calcular el tamaño muestra de un estudio de mercado. O si lo prefieres, ponte en contacto con nuestros expertos en investigación que te ayudarán a tomar las mejores decisiones para que cuentes con la base muestra óptima para tomar decisiones con seguridad.