En la investigación de encuestas , la tasa de respuesta , también conocida como tasa de finalización o tasa de retorno , es la cantidad de personas que respondieron la encuesta dividida por la cantidad de personas de la muestra . Suele expresarse en forma de porcentaje . El término también se utiliza en marketing directo para referirse al número de personas que respondieron a una oferta.
El consenso general en las encuestas académicas es elegir una de las seis definiciones resumidas por la Asociación Estadounidense para la Investigación de la Opinión Pública (AAPOR). [1] Estas definiciones están respaldadas por el Consejo Nacional de Investigación y la Revista de la Asociación Médica Estadounidense, entre otras instituciones reconocidas. [ cita requerida ] Ellos son:
- Tasa de respuesta 1 (RR1) - o la tasa de respuesta mínima, es el número de entrevistas completas dividido por el número de entrevistas (completas más parciales) más el número de no entrevistas (rechazo y ruptura más no contactos más otros) más todos los casos de elegibilidad desconocida (se desconoce si la unidad de vivienda, más se desconoce, otro).
- Tasa de respuesta 2 (RR2) - RR1 + contando entrevistas parciales como encuestados.
- Tasa de respuesta 3 (RR3): estima qué proporción de casos de elegibilidad desconocida son realmente elegibles. Los encuestados que se estima que no son elegibles se excluyen del denominador. El método de estimación * debe * indicarse explícitamente con RR3.
- Tasa de respuesta 4 (RR4): asigna los casos de elegibilidad desconocida como en RR3, pero también incluye entrevistas parciales como encuestados como en RR2.
- Tasa de respuesta 5 (RR5): es un caso especial de RR3 porque supone que no hay casos elegibles entre los casos de elegibilidad desconocida o el caso raro en el que no hay casos de elegibilidad desconocida. RR5 solo es apropiado cuando es válido asumir que ninguno de los casos desconocidos es elegible, o cuando no hay casos desconocidos.
- Tasa de respuesta 6 (RR6): hace la misma suposición que RR5 y también incluye entrevistas parciales como encuestados. RR6 representa la tasa de respuesta máxima.
Las seis definiciones de AAPOR varían con respecto a si las encuestas se completaron parcial o totalmente y cómo los investigadores tratan a los no encuestados desconocidos. La definición n. ° 1, por ejemplo, NO incluye encuestas parcialmente completadas en el numerador, mientras que la definición n. ° 2 sí lo hace. Las definiciones 3 a 6 se refieren a la elegibilidad desconocida de los encuestados potenciales que no pudieron ser contactados. Por ejemplo, no hay respuesta en las puertas de 10 casas que intentó inspeccionar. Tal vez 5 de las personas que ya conoce albergan a personas que califican para su encuesta en función de los vecinos que le dijeron quiénes vivían allí, pero las otras 5 son completamente desconocidas. Tal vez los habitantes se ajusten a su población objetivo, tal vez no. Esto puede o no ser considerado en su tasa de respuesta, dependiendo de la definición que utilice.
Ejemplo: si se enviaron 1000 encuestas por correo y se completaron con éxito (en su totalidad) y se devolvieron 257, la tasa de respuesta sería del 25,7%.
Importancia
La tasa de respuesta de una encuesta es el resultado de dividir el número de personas que fueron entrevistadas por el número total de personas de la muestra que fueron elegibles para participar y deberían haber sido entrevistadas. [2] Una tasa de respuesta baja puede dar lugar a un sesgo de muestreo si la falta de respuesta es desigual entre los participantes con respecto a la exposición y / o el resultado. Tal sesgo se conoce como sesgo por falta de respuesta .
Durante muchos años, la tasa de respuesta de una encuesta se consideró un indicador importante de la calidad de la encuesta. Muchos observadores supusieron que las tasas de respuesta más altas aseguran resultados de encuestas más precisos (Aday 1996; Babbie 1990; Backstrom y Hursh 1963; Rea y Parker 1997). Pero debido a que medir la relación entre la falta de respuesta y la precisión de una estadística de encuesta es complejo y costoso, pocos estudios diseñados rigurosamente proporcionaron evidencia empírica para documentar las consecuencias de las tasas de respuesta más bajas hasta hace poco.
Estos estudios finalmente se han llevado a cabo en los últimos años, y varios concluyen que el gasto de aumentar la tasa de respuesta con frecuencia no se justifica dada la diferencia en la precisión de la encuesta.
Visser, Krosnick, Marquette y Curtin (1996) informaron de un ejemplo temprano de un hallazgo, quienes demostraron que las encuestas con tasas de respuesta más bajas (cerca del 20%) producían mediciones más precisas que las encuestas con tasas de respuesta más altas (cerca del 60 o 70%). . [3] En otro estudio, Keeter et al. (2006) compararon los resultados de una encuesta de 5 días empleando la metodología habitual del Pew Research Center (con una tasa de respuesta del 25%) con los resultados de una encuesta más rigurosa realizada durante un período de campo mucho más largo y logrando una tasa de respuesta más alta del 50%. En 77 de 84 comparaciones, las dos encuestas arrojaron resultados estadísticamente indistinguibles. Entre los ítems que manifestaron diferencias significativas entre las dos encuestas, las diferencias en las proporciones de personas que dieron una respuesta particular oscilaron entre 4 puntos porcentuales y 8 puntos porcentuales. [4]
Un estudio de Curtin et al. (2000) probaron el efecto de las tasas de respuesta más bajas en las estimaciones del Índice de sentimiento del consumidor (ICS). Evaluaron el impacto de excluir a los encuestados que inicialmente se negaron a cooperar (lo que reduce la tasa de respuesta de 5 a 10 puntos porcentuales), a los encuestados que requirieron más de cinco llamadas para completar la entrevista (reduciendo la tasa de respuesta en aproximadamente 25 puntos porcentuales) y a aquellos que requirió más de dos llamadas (una reducción de aproximadamente 50 puntos porcentuales). No encontraron ningún efecto de excluir a estos grupos de encuestados en las estimaciones de la ICS utilizando muestras mensuales de cientos de encuestados. Para estimaciones anuales, basadas en miles de encuestados, la exclusión de las personas que requerían más llamadas (aunque no de los que se negaron inicialmente) fue muy pequeña. [5]
Holbrook y col. (2005) evaluaron si las tasas de respuesta más bajas están asociadas con una representatividad demográfica menos ponderada de una muestra. Al examinar los resultados de 81 encuestas nacionales con tasas de respuesta que variaban del 5% al 54%, encontraron que las encuestas con tasas de respuesta mucho más bajas disminuían la representatividad demográfica dentro del rango examinado, pero no mucho. [6]
Choung y col. (2013) analizaron la tasa de respuesta de la comunidad a un cuestionario enviado por correo sobre trastornos gastrointestinales funcionales. La tasa de respuesta a su encuesta comunitaria fue del 52%. Luego, tomaron una muestra aleatoria de 428 respondedores y 295 no respondedores para la abstracción de registros médicos, y compararon a quienes no respondieron con quienes respondieron. Descubrieron que los encuestados tenían un índice de masa corporal significativamente más alto y más comportamiento de búsqueda de atención médica para problemas no gastrointestinales. Sin embargo, a excepción de la diverticulosis y las enfermedades de la piel, no hubo diferencias significativas entre los que respondieron y los que no respondieron en términos de cualquier síntoma gastrointestinal o diagnóstico médico específico. [7]
Dvir y Gafni (2018) examinaron si la tasa de respuesta de los consumidores está influenciada por la cantidad de información proporcionada. En una serie de experimentos web a gran escala ( n = 535 yn = 27,900), compararon variantes de páginas web de marketing (también llamadas página de destino ), centrándose en cómo los cambios en la cantidad de contenido afectan la disposición de los usuarios a proporcionar su correo electrónico. dirección (un comportamiento llamado tasa de conversión en términos de marketing). Los resultados mostraron tasas de respuesta significativamente más altas en las páginas más cortas, lo que indica que, contrariamente a trabajos anteriores, no todas las teorías de tasas de respuesta son efectivas en línea. [8]
Sin embargo, a pesar de estos estudios de investigación recientes, es preferible una tasa de respuesta más alta porque los datos que faltan no son aleatorios. [9] No existe una solución estadística satisfactoria para tratar los datos faltantes que pueden no ser aleatorios. Asumir un sesgo extremo en los encuestados es un método sugerido para lidiar con las bajas tasas de respuesta a la encuesta. Es preferible una tasa de respuesta alta (> 80%) de una muestra aleatoria pequeña a una tasa de respuesta baja de una muestra grande. [10]
Ver también
Referencias
- ^ "Definiciones estándar - AAPOR" . Definiciones estándar - AAPOR . AAPOR . Consultado el 3 de marzo de 2016 .
- ^ "Tasas de respuesta: una descripción general". Asociación Estadounidense para la Investigación de la Opinión Pública (AAPOR). 29 de septiembre de 2008. http://www.aapor.org/Education-Resources/For-Researchers/Poll-Survey-FAQ/Response-Rates-An-Overview.aspx
- ^ Visser, Penny S .; Krosnick, Jon A .; Marquette, Jesse; Curtin, Michael (1996). "¿Encuestas por correo para el pronóstico de elecciones? Una evaluación de la encuesta de despacho de Colombia". Opinión Pública Trimestral . 60 (2): 181–227. doi : 10.1086 / 297748 .
- ^ Keeter, Scott, Courtney Kennedy, Michael Dimock, Jonathan Best y Peyton Craighill. 2006. "Medición del impacto de la creciente falta de respuesta en las estimaciones de una encuesta telefónica nacional de RDD". Opinión Pública Trimestral. 70 (5): 759–779.
- ^ Curtin, Richard; Presser, Stanley; Cantante, Eleanor (2000). "Los efectos de los cambios en la tasa de respuesta en el índice de sentimiento del consumidor". Opinión Pública Trimestral . 64 (4): 413–428. doi : 10.1086 / 318638 . PMID 11171024 .
- ^ Holbrook, Allyson, Jon Krosnick y Alison Pfent. 2007. "Las causas y consecuencias de las tasas de respuesta en las encuestas realizadas por las empresas de investigación de encuestas de los medios de comunicación y los contratistas gubernamentales". En Avances en la metodología de la encuesta telefónica, ed. James M. Lepkowski, N. Clyde Tucker, J. Michael Brick, Edith D. De Leeuw , Lilli Japec, Paul J. Lavrakas, Michael W. Link y Roberta L. Sangster. Nueva York: Wiley. https://pprg.stanford.edu/wp-content/uploads/2007-TSMII-chapter-proof.pdf
- ^ Seon Choung, Rok; Richard Locke, III; Schleck, Cathy D .; Ziegenfuss, Jeanette Y .; Beebe, Timothy J .; Zinsmeister, Alan R .; Talley, Nicholas J. (2013). "Una tasa de respuesta baja no necesariamente indica sesgo de no respuesta en la investigación de encuestas de gastroenterología: un estudio basado en la población". Revista de Salud Pública . 21 (1): 87–95. doi : 10.1007 / s10389-012-0513-z .
- ^ Dvir, Nim; Gafni, Ruti (2018). "Cuando menos es más: estudio empírico de la relación entre el comportamiento del consumidor y la provisión de información en las páginas de destino comerciales" . Informar a la ciencia: la revista internacional de una transdisciplina emergente . 21 : 019–039. doi : 10.28945 / 4015 . ISSN 1547-9684 .
- ^ Altman, DG; Bland, JM (febrero de 2007). "Datos faltantes" . BMJ . 334 (7590): 424. doi : 10.1136 / bmj.38977.682025.2C . PMC 1804157 . PMID 17322261 .
- ^ Evans, SJ (febrero de 1991). "Buena guía de encuestas" . BMJ . 302 (6772): 302–3. doi : 10.1136 / bmj.302.6772.302 . PMC 1669002 . PMID 2001503 .