3.8 Algunas reflexiones generales

Como se mencionó anteriormente, antes de realizar los análisis en las encuestas de hogares es necesario hacernos algunas preguntas que nos permiten dar claridad de los análisis que se desean hacer. A continuación, se presentan las preguntas:

• Si calculamos el promedio de los ingresos en una encuesta, ¿qué significa esa cifra?

Esta cifra representa los ingresos medios que reportaron las personas entrevistadas en el estudio. En ningún momento se puede hablar de que este valor representa a la población a la cual queremos hacer inferencia. Para poder realizar las conclusiones a nivel poblacional se deben utilizar los factores de expansión que se obtuvieron empleando el diseño muestral.

• Si calculamos el total de los ingresos en una encuesta, ¿qué significa esa cifra?

Similar a lo anterior, significa los ingresos totales que reportaron los entrevistados en el estudio. Se recalca que, bajo ninguna circunstancia se puede inferir que este valor muestral representa a la población de estudio.

• ¿Qué necesitamos para que la inferencia sea precisa y exacta?

Se requiere de un buen diseño muestral, que la muestra que se recolecte sea representativa de la población en estudio y que el tamaño de muestra sea suficiente para poder inferir en todas las desagregaciones, tanto geográficas como temáticas que se plantearon en el diseño muestral.

• ¿Qué es el principio de representatividad?

La representatividad es la característica más importante de una muestra probabilística, y se define como la capacidad que tiene una muestra de poder representar a la población a la cual se desea hacer inferencia. En este sentido, el muestreo adquiere todo su sentido en cuanto se garantice que las características que se quieren medir en la población quedan reflejadas adecuadamente en la muestra. Cabe resaltar que, una muestra representativa no es aquella que se parece a la población, de tal forma que las categorías aparecen con las mismas proporciones que en la población dado que, en algunas ocasiones es fundamental sobre-representar algunas categorías o incluso seleccionar unidades con probabilidades desiguales para poderlas medir con precisión (Tillé, 2006)

• ¿Qué es el factor de expansión?

Según Guitiérrez (2016) el factor de expansión es el número de elementos menos uno de la población (no incluidos en la muestra) representados por el elemento incluido. También se conoce como el inverso de la probabilidad de inclusión.

Dadas las definiciones hechas anteriormente, una encuesta de hogares requiere el análisis de todas las variables que dispuestas en la encuesta. Este proceso debe ser llevado a cabo por separado para asegurar la calidad y consistencia de los datos recolectados. Sin embargo, no vamos a adentrarnos en el análisis de las variables en la muestra, porque los datos muestrales no son de interés para el investigador. El interés se centra en lo que suceda a nivel poblacional y este análisis se debe abordar desde la teoría del muestreo.