La típica encuesta telefónica de LEAS selecciona sus entrevistados mediante un muestreo probabilístico utilizando marcación aleatoria de números (RDD por sus siglas en inglés) de teléfonos celulares en todas las regiones de Chile. Alrededor del 8 por ciento de los hogares en Chile no tienen acceso a teléfonos celulares según CASEN (2017), por lo tanto, la tasa de sub-cobertura es baja.
El marco muestral de cada encuesta telefónica se genera a partir de los números de celulares de las cinco empresas con mayor participación de mercado de nuestro país, de acuerdo con las cifras de la Subsecretaría de Telecomunicaciones. Esta Subsecretaría asigna bloques de numeración a cada compañía, lo que permite generar números aleatorios teniendo como base los dígitos fijos que cada compañía debe asignar a los primeros dígitos de los números telefónicos de sus usuarios. Luego, el marco fue posteriormente validado mediante el sistema RDD, conservando aquellos números generados aleatoriamente que efectivamente corresponden a un número telefónico existente.
Las entrevistas se realizan a la persona que contesta el celular siempre y cuando tenga 18 años o más, lo que supone que los teléfonos celulares son dispositivos personales. No hacemos ningún esfuerzo por contactar a otros miembros del hogar en el caso de que compartan el mismo celular porque no es evidente que las ventajas de hacerlo superen a las desventajas.
Todas las encuestas tienen un error de muestreo debido a que las entrevistas se realizan a un subconjunto de la población de interés y no a todos sus miembros. Para cada una de nuestras encuestas, informamos un margen de error muestral para la muestra total y para algunos subgrupos analizados en cada informe, por ejemplo, grupos etarios o socioeconómicos. Por ejemplo, el error de muestreo para una encuesta que intenta representar la población adulta residente en Chile de LEAS de 1.600 entrevistas completas es más o menos 2,4 puntos porcentuales con un intervalo de confianza del 95 por ciento. Esto significa que en 95 de cada 100 muestras del mismo tamaño y tipo, los resultados que obtenemos no variarían más o menos de 2,4 puntos porcentuales del resultado que obtendríamos si pudiéramos entrevistar a todos los miembros de la población. Los errores de muestreo que informamos también tienen en cuenta la influencia del ponderar.
Con el objeto de mejorar las tasas de respuesta sobre la muestra inicial enviamos un SMS a todos los celulares seleccionados en la muestra, informando que un proveedor les llamará telefónicamente, a nombre de la Universidad Adolfo Ibáñez, para responder una encuesta. Se hacen seis intentos de llamados a números de celular, de lunes a sábado, entre 10:00 a 21:00 horas, para establecer contacto con un posible encuestado.
Aún así, una parte de los seleccionados no responde los llamados para responder encuestas telefónicamente. La tasa de respuesta es el porcentaje de individuos conocidos o supuestos para los que se obtuvo una entrevista completa. La tasa de respuesta que informamos se calcula utilizando el método definido por la Asociación Americana para la Investigación de la Opinión Pública (AAPOR) (para una discusión completa de las tasas de respuesta, consulte las definiciones estándar de AAPOR). Las tasas de respuesta para las encuestas telefónicas de LEAS suelen oscilar entre 10 y 15 por ciento. Estas tasas de respuesta son comparables a las de otras encuestas de opinión importantes (Lavrakas et al. 2017). Afortunadamente, las tasas de respuesta bajas no necesariamente implican sesgo por no-respuesta (ver, por ejemplo, MacInnis et al. 2018).
Además de la tasa de respuesta, siempre informamos la tasa de contacto, la tasa de cooperación y la tasa de rechazo de una encuesta. La tasa de contacto es la proporción de números telefónicos en los que se solicitó una entrevista. La tasa de cooperación es la proporción de números contactados donde alguien dio su consentimiento inicial para ser entrevistado. La tasa de rechazo es la proporción de números contactados en los que alguien declinó ser entrevistado.
La no-respuesta en las encuestas puede producir sesgos en las tasas de prevalencia estimadas en cada encuesta. La participación en encuestas tiende a variar por subgrupos de la población y es probable que estos subgrupos también varíen en actitudes, opiniones y conductas de gran interés. Para compensar estos sesgos conocidos, los datos de la muestra se ponderan para su análisis.
Para ponderar utilizamos raking, un procedimiento de ajuste proporcional iterativo que estima el ponderador a nivel individual. La primera iteración calcula el ponderador para que coincidan con los totales de la primera dimensión (variable de ponderación), la segunda iteración coincide con los totales de la segunda dimensión, y así sucesivamente con todas las dimensiones en las que interesa obtener representatividad o hasta lograr convergencia dentro de un margen de error aceptable. Para nuestras muestras, tales dimensiones son región, sexo, edad y nivel educacional. Las distribuciones poblacionales de las cuatro variables se obtienen del Censo 2017.
Cabe destacar que la ponderación no puede eliminar todas las fuentes de sesgo por no-respuesta. No obstante, las encuestas de opinión pública realizadas correctamente tienen un buen historial en la obtención de muestras que representan adecuadamente la población de interés (para una evaluación reciente de este tema, ver Cornesse et al. 2020).
Cada encuesta financiada por LEAS incluye el cuestionario con todas las preguntas con la redacción exacta de cada pregunta y las opciones de respuesta según cómo fueron leídas a los encuestados.
A partir de los datos recogidos por cada encuesta, elaboramos análisis publicados en artículos académicos, informes y columnas de opinión. Siempre informamos cuando las diferencias entre grupos y entre encuestas son estadísticamente significativas y, por lo tanto, es poco probable que la discrepancia sea por casualidad. Los tests estadísticos de significancia tienen en cuenta el efecto del ponderar. Además, como evidencia adicional de asociación de variables, discutida en algún informe, artículo académico o columna de opinión, empleamos modelos estadísticos multivariados y otras técnicas más avanzadas para probar si tales asociaciones existen. Los detalles de los modelos utilizados están disponibles en cada documento.
Para la mayoría de los estudios, nuestra política es publicar las bases de datos de las encuestas de LEAS varios meses después de que se recopilaron los datos y ponerlos a disposición del público en nuestro sitio web.