Manual sobre las metodologías para la recolección de datos a

II.7 TEMAS SELECCIONADOS EN MATERIA DE MUESTREO 225
¿Qué tipos de tamaño de muestra se han utilizado antes en este tipo de encuesta?
¿Qué tipo de información (grado de detalle, con qué precisión) produjeron? Las experiencias
negativas (por ejemplo, en casos en que los tamaños de las muestras resultaron
ser inadecuados) pueden ser particularmente instructivas.
¿En qué se diferencian los requisitos y condiciones actuales de los de dichas encuestas previas?
¿Se requieren los resultados para clasificaciones más (o menos) detalladas?
¿Sobre qué nivel de conocimiento existente debe mejorar la nueva encuesta?
Es especialmente importante tratar de identificar los requisitos mínimos para que la
encuesta sea lo suficientemente útil, dado su coste de oportunidades. En general, no se puede
considerar «importante» ninguna estimación única al determinar estos requisitos mínimos,
pero distintos tipos de estimaciones difieren en su importancia relativa, y a menudo es posible
identificar un subconjunto de objetivos que pueden ser considerados básicos al determinar
los requisitos mínimos del tamaño de la muestra.
Control del error muestral. Normalmente las estimaciones de la encuesta no se requieren
sólo para la población total, sino también de manera separada para muchos subgrupos
de la población. La magnitud relativa del error muestral respecto a otros tipos de error
aumenta a medida que nos movemos de las estimaciones para la población total a estimaciones
para subgrupos individuales y diferencias entre subgrupos. Por encima de cierto
nivel de clasificación detallada, el error muestral predominaría sobre otras fuentes de error.
Número de dominios informativos importantes. Tal como se señaló anteriormente, el
tamaño de muestra mínimo requerido aumentará con el número de subgrupos de población
o dominios para los cuales se deban remitir informes de resultados por separado.
Sin embargo, por varias razones, este aumento es normalmente más pequeño que proporcionado.
Considere, por ejemplo, el efecto de la necesidad de producir estimaciones
separadas para regiones individuales de un país:
– Generalmente ya se dispone de información más precisa a nivel nacional que a nivel
de los dominios subnacionales individuales; para añadir algo nuevo a lo que ya se sabe,
la encuesta debe cumplir con requisitos de mayor exactitud al nivel nacional total.
– Los requisitos de exactitud también son menos rigurosos para los dominios individuales
que para el país en su totalidad, porque los resultados a nivel nacional son
generalmente de mayor interés político y sustantivo.
– Las regiones individuales suelen ser menos heterogéneas que la población nacional en su
totalidad y, por lo tanto, requieren una muestra más pequeña para la misma exactitud.
– Para ciertos tipos de dominios, como las subclases bien distribuidas en la población,
el diseño de la muestra es generalmente más eficaz (debido a los efectos más pequeños
de conglomerado), con lo cual se puede lograr la misma exactitud con un tamaño de
muestra más pequeño.
Límite superior en la práctica
Al otro lado de la balanza, los factores prácticos de coste, adecuación y control de calidad
determinan (aunque quizás no de forma rígida o estricta) el límite superior factible del
tamaño de la muestra. El aumento del tamaño de la muestra produce menor rendimiento
con respecto a mejores resultados de exactitud del muestreo. (El error muestral se reduce
aproximadamente sólo en proporción al cuadrado del tamaño de la muestra aumentado).
Sin embargo, el efecto negativo del aumento del tamaño de la muestra sobre el control de
calidad tiende a acelerarse (en muchos casos, de manera fulminante) por encima de cierto
tamaño de muestra, mientras que la encuesta se vuelve inmanejable.