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Cultura política de la democracia en El Salvador: 2006
por el modelo en su conjunto, en comparación con la explicación que se obtendría con un
modelo “nulo” (variable dependiente estimada simplemente por su promedio). También se
utilizaron modelos de regresión logística binaria cuando la variable dependiente es dicotómica en
sus valores. En estos casos, se utilizó el “R cuadrado” de Nagelkerke como indicador de la
varianza explicada por el modelo.
Precisión de los resultados
Toda encuesta por muestreo está afectada por dos tipos de errores: los errores de no muestreo y
los errores de muestreo. Los errores de no muestreo son aquellos que se cometen durante la
recolección y procesamiento de la información, estos se pueden controlar construyendo un
adecuado instrumento de medición, entrenando a los encuestadores para una correcta aplicación
del instrumento, supervisando el trabajo de campo, creando un programa de captura de datos
eficiente, revisión de cuestionario y adecuada codificación, así como una limpieza del archivo,
entre otras. Estos errores se pueden controlar pero no se pueden cuantificar. Sin embargo la
comparación de los resultados de la muestra con los de la población da una idea de si esos
errores han generado sesgos que restan representatividad a la muestra.
Los errores de muestreo, por otro lado, son producto del azar y resultan del hecho de entrevistar
una muestra y no el total de la población. Cuando se selecciona una muestra ésta es una de las
tantas muestras posibles a seleccionar de la población. La variabilidad que existe entre todas
éstas posibles muestras es el error de muestreo, el cual podría medirse si uno dispusiese de todas
esas muestras, situación obviamente irreal. En la práctica, lo que se hace es estimar este error
sobre la variación obtenida a partir de la misma muestra. Para estimar el error de muestreo de un
estadístico (promedio, porcentajes, diferencias y totales), se calcula el error estándar que es la
raíz cuadrada de la variancia poblacional bajo las mismas condiciones. Para el cálculo de este
error es muy importante considerar el diseño con el que se seleccionó la muestra.
El efecto del diseño, EED, indica la eficiencia del diseño empleado en relación a un diseño de
muestra irrestricto aleatorio (MIA). Un valor de 1 indica que la varianza obtenida por ambos
diseños (complejo y MIA) es igual, es decir el muestreo complejo es tan eficiente como uno
MIA con el mismo tamaño de muestra. Si el valor es menos a 1, indica que la varianza obtenida
con el muestreo complejo es menor a la obtenida con el MIA.
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