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En la investigación por encuestas , la tasa de respuesta , también conocida como tasa de finalización o tasa de retorno , es el número de personas que respondieron la encuesta dividido por el número de personas de la muestra . Por lo general, se expresa 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 avaladas por el Consejo Nacional de Investigación y el Journal of the American Medical Association, entre otras instituciones reconocidas. [ cita requerida ] Son:
Las seis definiciones de la AAPOR varían en cuanto a si las encuestas se completan parcial o totalmente y cómo los investigadores tratan con los no encuestados desconocidos. La definición n.° 1, por ejemplo, NO incluye las encuestas parcialmente completadas en el numerador, mientras que la definición n.° 2 sí lo hace. Las definiciones 3 a 6 tratan de la elegibilidad desconocida de los encuestados potenciales que no pudieron ser contactados. Por ejemplo, no hay respuesta en las puertas de 10 casas que intentaste encuestar. Tal vez 5 de esas casas que ya conoces albergan a personas que califican para tu encuesta según los vecinos que te dijeron quiénes vivían allí, pero las otras 5 son completamente desconocidas. Tal vez los habitantes se ajusten a tu población objetivo, tal vez no. Esto puede o no considerarse en tu tasa de respuesta, según la definición que uses.
Ejemplo: si se enviaron 1.000 encuestas por correo y 257 se completaron con éxito (en su totalidad) y fueron devueltas, entonces la tasa de respuesta sería del 25,7%.
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 eran 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 en cuanto a exposición y/o resultado. Este sesgo se conoce como sesgo de falta de respuesta .
Durante muchos años, la tasa de respuesta de una encuesta se consideró un indicador importante de la calidad de la misma. Muchos observadores supusieron que unas tasas de respuesta más altas aseguraban unos resultados más precisos (Aday 1996; Babbie 1990; Backstrom y Hursh 1963; Rea y Parker 1997). Pero como medir la relación entre la falta de respuesta y la precisión de una estadística de encuesta es complejo y costoso, hasta hace poco fueron pocos los estudios rigurosamente diseñados que aportaron pruebas empíricas para documentar las consecuencias de unas tasas de respuesta más bajas.
Estudios de este tipo se han llevado a cabo finalmente en los últimos años, y varios concluyen que el gasto de aumentar la tasa de respuesta con frecuencia no está justificado dada la diferencia en la precisión de las encuestas.
Un ejemplo temprano de este hallazgo fue reportado por Visser, Krosnick, Marquette y Curtin (1996) quienes demostraron que las encuestas con tasas de respuesta más bajas (cerca del 20%) arrojaron 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 que eran 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 variaron de 4 puntos porcentuales a 8 puntos porcentuales. [4]
Un estudio de Curtin et al. (2000) puso a prueba el efecto de las tasas de respuesta más bajas en las estimaciones del Índice de Confianza del Consumidor (ICS). Evaluaron el impacto de excluir a los encuestados que inicialmente se negaron a cooperar (lo que reduce la tasa de respuesta entre 5 y 10 puntos porcentuales), los encuestados que necesitaron más de cinco llamadas para completar la entrevista (lo que reduce la tasa de respuesta alrededor de 25 puntos porcentuales) y los que necesitaron más de dos llamadas (una reducción de alrededor de 50 puntos porcentuales). No encontraron ningún efecto de la exclusión de estos grupos de encuestados en las estimaciones del ICS utilizando muestras mensuales de cientos de encuestados. En el caso de las estimaciones anuales, basadas en miles de encuestados, la exclusión de las personas que requirieron más llamadas (aunque no de los que se negaron inicialmente) tuvo un impacto muy pequeño. [5]
Holbrook et al. (2005) evaluaron si las tasas de respuesta más bajas se asociaban con una menor representatividad demográfica no ponderada de una muestra. Al examinar los resultados de 81 encuestas nacionales con tasas de respuesta que variaban entre el 5 y el 54 por ciento, descubrieron que las encuestas con tasas de respuesta mucho más bajas reducían la representatividad demográfica dentro del rango examinado, pero no en gran medida. [6]
Choung et al. (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 encuestados y 295 no encuestados para la extracción de registros médicos, y compararon a los no encuestados con los encuestados. Encontraron que los encuestados tenían un índice de masa corporal significativamente más alto y una mayor conducta de búsqueda de atención médica por problemas no gastrointestinales. Sin embargo, a excepción de la diverticulosis y las enfermedades de la piel, no hubo diferencias significativas entre los encuestados y los no encuestados en términos de síntomas gastrointestinales o diagnóstico médico específico. [7]
Sin embargo, a pesar de estos estudios de investigación recientes, es preferible una tasa de respuesta más alta porque los datos faltantes no son aleatorios. [8] No existe una solución estadística satisfactoria para tratar los datos faltantes que pueden no ser aleatorios. Suponer un sesgo extremo en los encuestados es un método sugerido para tratar las tasas de respuesta bajas de la encuesta. Una tasa de respuesta alta (>80%) de una muestra pequeña y aleatoria es preferible a una tasa de respuesta baja de una muestra grande. [9]