Marco muestral

1 · Definición

El marco muestral es la lista, registro o dispositivo concreto desde el cual se seleccionan las unidades de la muestra.

Para que una lista sirva como marco, cada unidad tiene que estar individualizada: identificada sin ambigüedad —con un número, un nombre, una dirección, un legajo—, de modo que se la pueda sortear, distinguir de las demás y después ubicar para relevarla. Un padrón de alumnos con número de matrícula es un marco; saber que “en el barrio hay unas 800 familias” no lo es, porque no permite decir cuál de ellas salió sorteada.

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2 · Por qué importa

Porque solo puede ser seleccionado quien está en el marco. Todo el que quedó afuera tiene probabilidad cero de entrar en la muestra, por más grande que sea.

Y si los que quedaron afuera difieren sistemáticamente de los que están —cosa que suele pasar— el resultado queda sesgado. No es un problema de tamaño: es un problema de cobertura, y no se arregla relevando más casos.

La razón es que agrandar la muestra achica un solo tipo de error: la variación del azar, la diferencia entre una muestra y otra. El sesgo de cobertura no es azar. Si el marco deja afuera a quienes no tienen teléfono fijo, cada muestra que se saque —de 100 o de 10.000 casos— va a dejarlos afuera igual, y el resultado va a estar corrido siempre hacia el mismo lado y en la misma medida. Al crecer la muestra el resultado se vuelve más estable, pero alrededor del valor que tiene el marco, no la población.

3 · Los problemas de cobertura

Subcobertura. Unidades de la población que no están en el marco. Un padrón telefónico deja afuera a quien no tiene teléfono fijo, que no es un grupo al azar.

Sobrecobertura. Unidades en el marco que no pertenecen a la población. Un padrón de alumnos que todavía incluye a los que se fueron.

Duplicaciones. La misma unidad aparece dos veces y tiene el doble de probabilidad de ser elegida.

La desactualización suele aparecer en las listas como un cuarto problema, pero no lo es: es la causa más común de los dos primeros. Un listado de viviendas de hace cinco años produce subcobertura —no incluye los barrios nuevos— y sobrecobertura a la vez —incluye viviendas demolidas o convertidas en comercios—. Conviene nombrarla aparte porque indica dónde buscar: un marco viejo casi seguro tiene las dos fallas.

De los tres, la subcobertura es el más grave, porque es invisible desde adentro del estudio: nada en los datos avisa que falta gente. La sobrecobertura y las duplicaciones, en cambio, se descubren en el campo —la vivienda no existe, el alumno ya no cursa, la persona aparece dos veces— y se pueden corregir.

4 · Un ejemplo

El marco de la EPH se construye a partir de la cartografía censal: el país urbano dividido en radios y en ellos las viviendas. De ahí se sortean las viviendas a relevar.

Ese marco tiene consecuencias directas sobre qué puede medir la encuesta:

• No cubre población rural ni localidades chicas: el marco son 31 aglomerados urbanos.
• La unidad de selección es la vivienda, no la persona. Por eso hay ponderadores: la probabilidad de que una persona entre depende de cuántas personas viva en su vivienda.
• Se desactualiza entre censos, y por eso se lo actualiza con relevamientos cartográficos.

Cuánto queda afuera se puede medir, sumando los ponderadores de la encuesta y comparándolos con el censo:

	Personas
Población del país, censo 2022	45.892.285
Población que representa la EPH	30.095.103
Fuera del marco	15.797.182 · 34,4 %

Nada de eso es un defecto: es la definición del alcance, y está declarada. El error sería interpretar los resultados como si describieran al país entero.

5 · Cuando no hay marco

Es la situación más común en una tesis: no existe una lista de la población. ¿Cómo se hace un marco de “personas en situación de calle”, o de “pequeños comercios del centro”?

Cuatro caminos:

Construirlo. Un relevamiento previo que arme el listado. Es caro y es lo correcto cuando se puede.

Usar un marco de áreas. En lugar de listar personas, se listan zonas geográficas, se sortean algunas y dentro de ellas se releva todo o se sortea de nuevo. Es lo que hace la EPH y lo que permite muestrear sin listado de personas.

Seleccionar sobre la marcha. Cuando la población pasa por un lugar —pacientes que llegan a una guardia, clientes que salen de un comercio, vehículos que cruzan un control— se puede aplicar un muestreo sistemático sobre ese flujo: un arranque al azar y después cada k-ésima persona que pasa. La lista no existe de antemano; se va armando sola, en el orden de llegada. El resultado es probabilístico, pero respecto de quienes pasaron por ese lugar en ese período: ese flujo es el marco, y quien no pasó queda afuera como en cualquier otro. Hace falta además una estimación previa de cuántos van a pasar, para fijar el salto k.

Aceptar que no hay marco y usar muestreo no probabilístico, declarando que los resultados no se generalizan por inferencia estadística.

La última es legítima si se declara. Lo que no corresponde es usarla y después escribir conclusiones como si el muestreo hubiera sido probabilístico.

6 · Errores frecuentes

• Confundir marco con población. El marco es el instrumento; la población es el objetivo.
• No declarar la cobertura del marco. Quién quedó afuera es información metodológica obligatoria.
• Usar un marco desactualizado sin decirlo.
• No revisar duplicaciones. Alteran las probabilidades de selección.
• Elegir el marco por comodidad y no declarar el sesgo. Muestrear alumnos de la propia cátedra y hablar de “los estudiantes universitarios”.
• Creer que un marco grande resuelve la cobertura. Una lista de 100.000 usuarios de una app sigue dejando afuera a quien no usa la app, y el sesgo que eso produce no baja ni un poco al agregar usuarios.
• Seguir agrandando la muestra pasado el punto en que manda el marco. Las entrevistas extra estabilizan el resultado alrededor del valor del marco, no del de la población.

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