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OPINIÓN PÚBLICA

La investigación

de la Opinión Pública

TEMA 10

METODOLOGÍA DE LOS

SONDEOS DE OPINIÓN

1. Teoría del muestreo estadístico. Conceptos

implicados

1.1. Las encuestas de opinión

Existe desde siempre una necesidad para conocer la opinión del pueblo. Por lo tanto, has existido mecanismos para obtener esta información.

Gran parte de la información periodística se basa o menciona las encuestas al mismo tiempo que desconfían y sospechan de las mismas. Una de las soluciones es que esos periodistas tengan un conocimiento más científico sobre la realización de las mismas y pueden diferenciar las bien y mal hechas como también las creíbles.

Hay una nueva corriente conocida como PERIODISMO DE PRECISIÓN que se preocupa por cómo los periodistas deben tratar los números, esa información científica.

1.2. ¿Cuándo surgen las encuestas?

El interés por saber qué piensan los demás surge en el mismo momento en que el ser humano se agrupa. Además, es una cuestión que siempre ha preocupado a los asentados en el poder. Ya se veía con la figura de los delatores en Grecia y Roma. Otro ejemplo serían los califas que se paseaban por los foros para ver lo que opinaba el pueblo. D. DEPHOE contó en sus memorias que también fue contratado para ello, al igual que el CONDE DE LAVALETTE que ejercía como espía para los intereses de Napoleón.

El momento en que ya hay actuaciones que desembocan en lo que serían las encuestas de opinión, tal como se considera actualmente, se produce en el siglo XIX. Se lleva a cabo, en parte, a través de dos revistas americanas en 1824: Harriby Pensylvanian y Raleigh Star.

Estas publicaciones pondrían en marcha las “votaciones particulares” conocidas coloquialmente como “votos de paja”. Incluían unos cupones que los lectores debían rellenar y enviar a la revista sobre la intención de voto ante las elecciones presidenciales de 1825.

En 1916, ya siglo XX, la revista “LITERARY DIGEST” seguiría este ejemplo y utiliza las votaciones particulares. Éstas se convierten en una práctica habitual hasta que sufren un enorme fracaso en 1936. Sin embargo, ese fracaso no supone su final ya que incluso se trasladarían a otros países como México o China

se hizo a partir del listín telefónico, cuando no todos los ciudadanos tenían teléfono. Se estaba llevando a cabo un sesgo en la investigación.

2. Aspectos metodológicos de las

encuestas ¿Cómo se otorga validez a los

estudios?

Para identificar si son válidos o no nuestros estudios o encuestas, habrá que dar respuesta a una serie de interrogantes:

• (^) A cuántas personas debemos entrevistar para que la muestra elegida (n) represente, con su margen de error (+-e) al universo de población u objeto de la investigación (N). la respuesta nos llega de un principio estadístico que es la ley de los grandes números.
• Cómo deben ser elegidas las personas que forman parte de la muestra (n) para que represente bien al universo o población (N). esto nos llega a través de la Teoría de la Entrevista o de las muestras.
• Qué y cómo se debe preguntar al entrevistado. Que nos llega a través del cuestionario.
• Después de todo tabulación de los datos y análisis de los resultados, y representación de los datos.

2.1. ¿A cuántas personas debemos entrevistar?

Plantea a cuántas personas debemos entrevistar para que la muestra elegida (n) represente, con su margen de error (+-e) al universo de población u objeto de la investigación (N).

N F 0 E 0universo o población

n F 0 E 0muestra

+- e F 0 E 0error

Lo ideal sería entrevistar a toda la población pero, por razones de tiempo, dinero y técnicas, nos lo impiden. Lo real es que tenemos que trabajar con muestras que ofrecen resultados próximos a la población.

La respuesta a cuántos entrevistar llega por la LEY DE LOS GRANDES NÚMEROS. Según Sierra Bravo, la clave está en elegir bien la muestra cuantitativa y cualitativamente para que represente de forma adecuada al universo.

Si tenemos una muestra elegida correctamente y adecuada, sus resultados serán válidos para el universo del que se ha extraído la muestra dentro de unos límites de error y probabilidad que se pueden determinar estadísticamente en cada caso.

Para que esta ley de los grandes números resulte correcta en términos estadísticos, han de darse (de antemano) varias condiciones en la masa numérica examinada:

1. QUE SE TRATE DE UN FENÓMENO DE MASA

En Estadística hay 2 tipos de fenómenos de masa:

- PERFECTO: más de 100.000 habitantes

• IMPERFECTO: 100.000 unidades o menos

Establece la línea divisoria que nos va a servir para llegar a los dos tipos de universo que se utilizan a la hora de establecer el tamaño de la muestra que vamos a necesitar:

- UNIVERSO INFINITO: más de 100. - UNIVERSO FINITO: 100.000 o menos

A la hora de establecer la muestra es necesario saber de qué tipo de universo se trata porque el cálculo de la muestra es diferente. Es necesario porque el cálculo de la muestra difiere según sea este universo, y difiere tanto en la forma matemática como en las tablas diseñadas para ello. Si estoy ante universos infinitos no necesito saber el número exacto del universo:

S^2 pq n = --------- e^2

Es la fórmula para trabajar con universos infinitos.

Al contrario, en universos finitos sí necesito saber el volumen exacto:

S^2 N pq n = ------------------------------ e^2 (N-1) + S^2 (pq)

Sin embargo, un grupo de investigadores ya ha realizado unas tablas para que no sea necesario hacer ese cálculo.

2. QUE SE TRATE DE UN FENÓMENO NORMAL

Un fenómeno es normal o de distribución normal cuando todos los componentes del colectivo tienen, a priori, las mismas posibilidades de encontrarse clasificados en cualquiera de la gama de valores o categorías en las que se supone que, en teoría, el fenómeno también está distribuido.

En un ejemplo, si tenemos que estudiar la intención de voto de los madrileños ante unas elecciones a la Comunidad, las categorías en que se supone que se puede distribuir serían todas las opciones políticas.

El fenómeno será normal si yo no impido que una persona pueda optar a la opción política (aunque fuese a hacerlo o no). Por ejemplo, en un dado las categorías serían sus 6 caras. El fenómeno no sería normal si truco el dado. En un estudio no

PARTIDO INTENCIÓN DE VOTO

A 25%

B 23%

C 17%

D 2%

Si el error muestral es de +- 2 significa que, si estudio la totalidad del universo, el partido A obtendría entre el 23 y el 27%, y el partido B entre el 21 y el 25%, etc.

Hay estudios que dicen que el intervalo más cercano a la realidad suele ser los centrales.

Para hallar ese margen de error, podemos despejar la “e” en la fórmula matemática.

**e = pq

n**

O mediante las tablas de +- error.

El aumentar la muestra encarece la investigación

> n < e A menos muestra, más error muestral

< n >e A más muestra, menos error muestral

Sin embargo el error no aumenta o disminuye en la misma proporción que lo haga la muestra. Por ello hay que plantearse hasta qué punto interesa encarecer la investigación y aumentar la muestra.

No se puede hablar de un error muestral global cuando hemos realizado submuestras.

Hay otros errores sistemáticos o ajenos al muestreo. Son errores que se introducen por una defectuosa selección de la muestra, etc. También pueden serlo por la actuación de entrevistadores... Son errores que se producen en la ejecución de la investigación. La posibilidad de que el entrevistado mienta no se contempla entre los errores, aunque sí la posible inducción del entrevistador a determinados resultados.

NIVEL DE CONFIANZA. COEFICIENTE DE PROBABILIDAD (s NC σ K)

Expresa la seguridad o confianza de que ese margen de error podría cumplirse. Hace referencia a la posibilidad de acertar. La probabilidad de que una estimación, en ausencia de sesgos, se ajuste a la realidad.

Cuando se hace una investigación con margen de error el NC dice el porcentaje del universo al que puede atribuirse esa investigación. En definitiva, el NC o coeficiente de probabilidad no indica el porcentaje de casos del universo para los que es forzosamente cierto el margen de error con el que trabajamos. Si la investigación está bien hecha las características de la muestra van a ser las mismas, aunque los universos sean diferentes. El margen de error, si no va acompañado de ese nivel de confianza, no significa absolutamente nada.

En el siglo XIX, matemáticos como LAPLACE y GAUSS dicen que en los

fenómenos de masa y normales (requisito para la ley de los grandes números) la distribución de todas las unidades que componen el conjunto de la población, y universo, en un eje de coordenadas daba lugar a una curva específica y bien delimitada que recibe el nombre de la curva de distribución normal o la campana de Gauss o curva normal o curva de Gauss.

Sus planteamientos fueron continuados por otros investigadores que decían que cuando se trata de grupos relativamente grandes, se puede asumir que sigue una distribución aproximadamente normal y esto permite calcular el área que abarca o deja bajo la curva.

En un fenómeno de masas y normal, coinciden con la moda, la media y la mediana.

nº personas edades 68% 95,5% 99,7%

Es una curva de distribución o CAMPANA DE GAUSS. Divide el fenómeno en 2 ejes simétricos. El punto más alto es la más alta frecuencia que coincide con la mediana y con la media. (por ejemplo, más personas de 17 años).

La parte derecha son las personas mayores de 17 años y las de la izquierda, menores.

Z = puntuación mínima - +^1 - +^2 - +^ 3. Valores Standard. Se adjudica a la desviación típica para coincidir con ella.

- +^2

p/q = 50/

.... entrevistando también a 2500 personas, no es posible. Si aumenta el nivel de confianza, el margen de error sólo puede mantenerse si la muestra aumenta.

Si queremos mantener la muestra tendremos que aumentar el margen de error.

p/q VARIANZA PROPORCIONAL

Indica que cuando hacemos una encuesta de opinión, pretendemos averiguar proporciones de resultados respecto de una cuestión o asunto. Qué proporción de la muestra, y por tanto, del universo, cumple un determinado rasgo.

A eso que queremos averiguar le llamaremos “p” y al resto de posibilidades que podemos encontrar “q”.

P F 0 E 0apoyos al partido A

Q F 0 E 0apoyos al partido B, C y D

Por eso aparece que P = Q = 100

Normalmente desconocemos el porcentaje de P (el número de votantes del partido A). Si estamos ante una población heterogénea es necesaria una mayor muestra.

Si es homogénea, debemos contar con muestras más pequeñas ya que veremos antes la proporción del rasgo. Por ejemplo, un saco con 100 bolas blancas y 1000 negras. 1/10.

Por ello en principio, tenemos que trabajar con una proporción 50/50, como si se tratase de una población heterogénea. Se llama SITUACIÓN MÁS DESFAVORABLE.

1/99 F 0 E 0población homogénea. 99 personas blancas y una negra. Hay un rasgo muy predominante.

La muestra es más pequeña en una población más homogénea. Con pocas “entrevistas” nos daremos cuenta de ese rasgo predominante.

2.2. ¿Cómo deben ser elegidas las personas de la

muestra (n) para que esta represente bien a la

población?

Plantea cómo deben ser elegidas las personas de la muestra (n) para que represente bien al universo de estudio o población (N).

Primero tenemos que acotar el universo, tener claro cuál es el universo que vamos a investigar. Si nuestro universo es la Península Ibérica, no podemos investigar a gente de las islas. Tampoco los datos obtenidos serán extrapolables a las islas ni a toda España.

El SOPORTE MATERIAL es el soporte donde se encuentra recogido el objeto de mi investigación: un censo, una lista de matriculados, etc. Se llama BASE DE LA MUESTRA.

Igual que la Literary Digest extrapoló sus resultados de personas teléfono y coche a toda la población. Pero la población no es toda así. El universo serían todos los que tienen derecho a voto.

Hay diferencias entre:

• Universo Real : conjunto de unidades existentes que podrían haber sido observados realmente, sería la base de la muestra, todo el conjunto de personas al que podría investigar.
• Universo Hipotético : unidades supuestamente existentes a las que puede

extrapolarse los resultados obtenidos. PHILIP MEYER decía que hay

muchas otras personas fuera de la base de la muestra, como serían los que no tuvieran coche ni teléfono y muestra que tiene que haber 2 tipos de relaciones:

1. RELACIÓN CUANTITATIVA: se refleja matemáticamente a través de:

1.)a FRACCIÓN DEL MUESTREO

Indica el porcentaje que representa la muestra respecto al universo. Refleja el tanto por ciento que representa n respecto a N. Conocerlo puede servir, sobre todo, cuando conocemos la división del universo. El universo se divide en estratos. Esta fracción del muestreo se puede utilizar para hallar la composición por estratos de una muestra (siempre que conozcamos la composición por muestreo de N).

N = 6000 n = 840 14%

Como conozco la composición por estratos (100 profesionales liberados / 2000 obreros, etc., puedo elaborar la muestra repartiendo la muestra según estratos, un 14% de cada uno.

1.)b COEFICIENTE DE ELEVACIÓN

Indica las veces que la muestra está contenida en el universo.

Selección de miembros de la muestra en una sola etapa y directamente, sacando al azar y mediante un sorteo riguroso los números que van a formar parte de la muestra. Hay dos modalidades :

• Bombo: Es el sistema de las loterías. Se adjudica a cada miembro del universo un número de representatividad. Se inserta en una bola y en un bombo se introducen tantas bolas como personas del universo. Se extraen tantas bolas como personas necesitamos. Se utiliza para N muy pequeños. No se utiliza, por poco práctico, en universos grandes. Método muy riguroso.
• (^) Tabla de los números aleatorios: Es simplemente, una lista de números sacados al azar. Representa múltiples combinaciones de números casi infinitas de la serie natural del 0 al 9. En España las más conocidas son las de FISHER Y YATES.

¿CÓMO SE UTILIZA?

Por ejemplo:

Un universo de 1000 F 0 E 0muestra de 100.

p/q = 50/

2 σ = 95,5%

- +^2

Se numeraría del 1 al 1000 a todo el universo. Del 1 al N (universo).

Luego tengo que decidir cómo leer la tabla de números: de arriba abajo, de izquierda a derecha, etc. El procedimiento para elegir al primer miembro de la muestra será el mismo para elegir a las 100 personas.

Si tenemos que escoger 100 personas, tenemos que coger las combinaciones de 3 en 3 números. Todas las personas del universo se numeran del 1 al 1000, pero

si cogemos de 4 en 4 (1345, 6575) daremos con muchas combinaciones que no corresponderán a ningún dorsal.

Tenemos que saber el N y el n objeto de la investigación.

N = 500

p/q = 50/

2 σ = 95,5%

- +^2

1) Calcular el coeficiente de elevación que resulta de dividir N 500

---

n 25

2) Numerar el universo del 1 al 500 en este caso

3) Proceder a extraer, mediante un método riguroso, al primer integrante de mi muestra que estará comprendido entre el dorsal 1 y el dorsal que represente el coeficiente de elevación (500/25=20). Se meterían en este caso, en un bombo las bolas del 1 al 20 o también con el método de los números aleatorios cogiendo de 2 en 2 las combinaciones.

4) La segunda persona sería el número de ese primer dorsal (3)+el número del coeficiente de elevación (20). Luego sería: 3, 23, 43, 63...

Eso permite que no haya números más altos que el N.

***** Hay que recordar que el coeficiente de elevación son las veces que la muestra está contenida en el universo.

10 HOMBRES 10 MUJERES 10 HOMBRES

Si lo hiciéramos con el sistema aleatorio sistemático, siempre saldrían hombres. Por ello, sería más útil el sistema aleatorio simple para no introducir un sesgo en la investigación. Hay que analizar cómo está ordenado.

Determinar la muestra de nuestra investigación pero sin la fórmula matemática porque no es probabilista. Debemos acudir a las tablas, según el margen de error, el nivel de confianza y los valores de p/q.

Por ejemplo: población finita de 50.

p/q = 50/

2 σ = 95,5%

- +^3

Muestra: 1.087 personas

Después hay que distribuir esas 1.087 entrevistas en función de las categorías del universo objeto de investigación.

Un 70% tendrían que ser mujeres, y un 30% hombres ya que esas son las categorías o características del universo finito de estudiantes de 4º y 5º de la facultad de CC.II. lo mismo para la edad y el lugar de residencia.

Tiene que haber una relación cualitativa entre muestra y universo. No se da una selección aleatoria sino que el entrevistador determina quiénes son las personas que pueden entrar en la muestra. Cada entrevistador sabe el perfil de las personas que tiene que entrevistar. No todos tienen acceso a realizar la entrevista. Interviene el criterio del entrevistador, responder a las cuotas que le ha establecido el grupo de investigación que ha hecho el trabajo previo. Eso puede hacer más difícil encontrar a los que pueden incluirse en nuestra entrevista. Este tipo de sondeo no es nada riguroso, porque depende mucho de la profesionalidad del entrevistador. En un sondeo no probabilística no se cumple la Ley de los Grandes Números. Se presentan los datos como si se tratase de sondeo probabilística, pero no lo es.

Este tipo de sondeo también puede tener cierta probabilidad y presentar los estudios como válidos para el universo al que pertenece la muestra. Para

garantizar esa probabilidad, SIERRA BRAVO dice que tendríamos que

aumentar la muestra un 50% para garantizar la representatividad. Otros investigadores lo limitan a 1/3 parte de la muestra.

· SONDEO DE RANDOM ROUTE O MÉTODO DE RUTAS ALEATORIAS

Sondeo que en sí es probabilista pero puede ser un falso probabilista y ser no probable, en cualquier momento puede dejar de ser probable.

¿EN QUÉ CONSISTE?

Se ha popularizado por su sencillez de aplicación. Se presenta con los márgenes de error y coeficiente de probabilidad propios de los sistemas probabilísticos para darle un prestigio social y un reconocimiento que no siempre merece.

Cuando el método es RIGUROSO, es un sondeo probabilística puro, se procede del siguiente modo:

Seleccionar un itinerario a los entrevistadores mediante una hoja de ruta. El primer punto será elegido al azar, por ejemplo lanzando algo sobre un mapa. A partir de ahí se marcará todo el recorrido: acera derecha, pararse en un portal sí y otro no, a qué piso subir y a qué puerta llamar, etc. Si se sigue de forma rigurosa, todos podemos entrar en la muestra.

El problema es si entrevistamos a la primera persona que abra la puerta cuando lleguemos al piso indicado. Si hacemos eso, dejaría de ser un sondeo probabilístico, hemos roto la selección rigurosa, ya no se hace de forma aleatoria la selección. Todo el proceso debe ser riguroso para que sea probabilística, si no es así será un falso sondeo probabilístico.

¿Cómo seleccionar a la persona a entrevistar? Hay que conseguir que contesten personas de diferentes características para que sea aleatoria.

Un método (de cuotas) es llevar unas tablas que nos digan por género, edad y vamos alternando, así sería un estudio probabilística.

Otro método aleatorio es el de KISH. Permite que en un domicilio

entrevistemos a unas personas y en otros a otras. Hace 2 cuadros modelos: A y B. Se alterna un modelo en cada domicilio basándose en dos preguntas cortas: una sobre sexo y otra sobre edad. Por ejemplo: (cuadro fotocopia repro.)

• cuántas personas de 18 años o más hay en la casa, incluyendo el que responde.
• cuántos de ellos son hombres.

Si hay 3 personas mayores de 18 de las cuales tres son hombres: A F 0 E 0entrevistan al hombre del centro B F 0 E 0entrevistan al hombre de más edad

Esas preguntas se adaptan a nuestra investigación propia. El cuadro determina a quién deberemos entrevistar en cada caso. Si esa persona no se encuentra en casa siempre se recoge la posibilidad de volver en otra ocasión.

Las preguntas siempre son sobre EDAD y SEXO, la edad se pone de acuerdo con las necesidades de nuestra investigación.

Si está bien hecho, los datos se deben corresponder con los del universo. Si en el universo hay un 80% de hombres, en nuestra muestra también será así. Si no ocurre eso, se puede hacer una AFIJACIÓN DE LA MUESTRA (verificar el equilibrio de la muestra): cuando en la muestra algunas características están infravaloradas, se procede a realizar un par de entrevistas más a un sector que reúna esas características que no he representado.

Clasificación de las preguntas que se incluyen en un cuestionario:

1. Según la forma de la respuesta
2. según la naturaleza de la respuesta
3. según el papel que desempeñan en el cuestionario

No son preguntas independientes las unas de las otras. No son tres modalidades diferentes, un tipo de pregunta puede ser también de otro tipo.

• Según la FORMA: hay 2 tipos:
  1. Pregunta abierta: el entrevistador deja al entrevistado que responda con sus propias palabras. Ventaja: nos permite encuestas más profundas. Al responder con sus propias palabras el entrevistado, esto hace que se condicione mucho menos la respuesta. Inconveniente: es una tipología que requiere un análisis mucho más lento porque la codificación no es automática. Por lo tanto, es un análisis más caro porque requiere mas esfuerzo, por lo que muchos equipos lo desestiman.
  2. Pregunta cerrada: el entrevistado debe seleccionar una respuesta de una serie de categorías posibles. Con esa selección del entrevistado de esa categoría, su opinión estaría mucho más próxima a esa idea. Es difícil que sea concreto. Inconveniente: al tener que optar por una serie de categorías o respuestas posibles no permite saber exactamente lo que piensa el entrevistado. Opta por una pero realmente no la comparte del todo. En algunas encuestas se introduce el NS/NC, Otros…para que sea más fácil la elección. Esto hace que muchas personas que no tienen opinión se inclinen por algo, en vez del NS/NC. Ventajas: análisis rápido, codificación automática, ahorro de esfuerzo.
• Según la NATURALEZA de la respuesta: hay 3 tipos: las de hecho, las de intención de opinión y las de test y conocimiento. 1. Las de hecho son preguntas sobre datos concretos, sobre circunstancias reales del entrevistado (edad, profesión…) o acción (preguntas sobre la realización en el pasado de acciones concretas, a qué partido votó usted, etc.). Pero como hemos dicho antes, las preguntas no son independientes: se pueden presentar estas de hecho mediante pregunta cerrada o abierta. 2. Las de intención de opinión tienen que ver con esos interrogantes sobre lo que haríamos, expresar una opinión. También puede ser abierta o cerrada. 3. las de test son preguntas sobre datos concretos como las de hecho, pero las de hecho son más de clasificación del entrevistado. En estas no importa tanto el dato concreto que manifiesta el entrevistado, sino lo que la pregunta rebela. Sirve para medir el grado de sinceridad del entrevistado (por ejemplo: leen la prensa habitualmente, qué prensa, qué secciones, firma habitual de los martes… se intenta pillar al entrevistado para ver si está diciendo la verdad o si quiere quedar bien).
• Según el PAPEL que desempeñan en el cuestionario: pueden ser abiertas o cerradas. 1. (^) Preguntas filtro: se realiza previamente a otra en algunas ocasiones para descartar a la persona que no interese para el cuestionario, o para decir, por ejemplo, si ha contestado que sí pase al apartado 3 (por ejemplo: una entrevista para fumadores y no soy fumador). Pueden ser abiertas o cerradas.

2. Preguntas de control: su finalidad es asegurarse el interés y la buena fe del entrevistado, y por tanto, de la veracidad y fiabilidad de las respuestas. Suelen ser preguntas tipo trampa para ver si el encuestado cae en ellas. Asegurar la veracidad de las respuestas del entrevistado es muy difícil. Nos dejamos llevar por las opiniones que son las que gusta oír a la gente, que no queden mal… pero no son veraces, no hay confianza (por ejemplo: leer el periódico).
3. Preguntas de introducción o rompehielo: son las que se hacen para iniciar el cuestionario e interesar al encuestado en él. O también para pasar de un tema a otro. Son preguntas que sirven para que nos ganemos la confianza del entrevistado, para “romper el hielo”.
4. Preguntas colchón, amortiguadoras, muelle: son las que abordan temas difíciles o escabrosos, a los que el entrevistado no quiere responder. Pero están formuladas de tal manera que reducen su brusquedad y rudeza. Hay temas delicados. (ejemplos: investigar las práctica de higiene personal: habría que preguntar de la siguiente forma: hay personas que tienen la dentadura muy sana y no necesitan un cuidado especial para los dientes, en cuanto a usted con que frecuencia… y si se pone una pregunta cerrada es mejor porque se lo dan hecho, se presentan varias posibilidades. Es más suave. Otro ejemplo es si las personas van a misa los domingos, para no ser tan directo se hace con forma cerrada: de las siguientes actividades cuales son las que realiza UD. los domingos: poner unas cuantas posibilidades y entre ellas la de ir a misa. Otro ejemplo: cuanto gana usted al mes o al año: presentar una escala de ingresos es mas suave. Otros ejemplos: partido al que votan, edad…). Lo que amortigua son las posibles respuestas, porque se busca incluir al encuestado en un grupo.

1.2 Duración del cuestionario

El cuestionario no se mide por el número de preguntas, sino por su duración en minutos. ¿Cuánto debe durar un buen cuestionario? Según Noelle-Newman unos 30 minutos. Pero hoy por hoy eso es una barbaridad. Si es de larga duración aburre y cansa, y la gente no quiere responder y si lo hacen es poco serio.

Cuanto más sencillo puede ser mas largo. Preguntas cerradas F 0 E 0encuesta ágil. Si es complejo no tiene que ser muy largo. Si el cuestionario es para población homogénea puede ser más largo y complejo (por ejemplo: un cuestionario para médicos). Un cuestionario heterogéneo para personas heterogéneas no tiene que ser largo, tiene que ser sencillo.

Por lo tanto, depende de: las personas a las que vaya dirigido, de si es complejo o sencillo, de la agilidad del encuestador (feeling), y de las preguntas cerradas o abiertas.

Tienen que durar más o menos entre 5 y 10 minutos. Lazarfeld para lo de El Pueblo Elige hace 250 preguntas, eso es demasiado. Hoy por hoy para preguntas sobre campaña preelectoral serían unas 50/60 preguntas.

1.3 Tipo de lenguaje en la redacción de las preguntas

del cuestionario