No respuesta y ajuste

1 · Definición

La no respuesta ocurre cuando una unidad seleccionada para la muestra no aporta la información buscada.

Se distinguen dos formas:

Total. La unidad no participa: no se la encuentra, se niega, no se puede contactar. Falta el caso entero.

Parcial. La unidad participa pero no contesta algunas preguntas. Falta un dato.

2 · Por qué es el problema serio del muestreo

Porque rompe el mecanismo que hacía funcionar al muestreo probabilístico.

El diseño garantiza que cada unidad tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada. La no respuesta agrega un segundo filtro —quién acepta participar— que nadie diseñó y cuyas probabilidades no se conocen.

Si ese filtro está asociado a la variable que se mide, hay sesgo, y no se corrige con más casos: una muestra más grande con la misma tasa de respuesta tiene el mismo sesgo con más precisión.

3 · La tasa de respuesta

$$\text{Tasa de respuesta} = \frac{\text{casos con información}}{\text{casos elegibles seleccionados}}$$

Es el indicador que permite juzgar el riesgo, y va declarado siempre. Una tasa baja no invalida un estudio, pero obliga a discutir el sesgo posible.

El sesgo que produce tiene una forma muy simple:

$$\text{sesgo} = (1 - \text{tasa}) \times (\bar{y}_{\text{no responden}} - \bar{y}_{\text{responden}})$$

Los dos factores importan, y ninguno solo alcanza. Con una diferencia fija del 20 % entre los dos grupos:

Tasa de respuesta	Sesgo resultante
95 %	1,0 %
90 %	2,0 %
70 %	6,0 %
50 %	10,0 %
30 %	14,0 %

4 · Un ejemplo

En la EPH del primer trimestre de 2026, 3.726 de los 19.573 ocupados no declararon el monto de su ingreso: casi un 19 % de no respuesta parcial.

¿Es aleatoria? Se puede empezar a contestar mirando en qué se diferencian, con las variables que sí se conocen de los dos grupos:

	Responden	No responden
Edad media	41,6	41,9
Mujeres	45,9 %	43,5 %
Superior o universitario	37,9 %	38,7 %
Horas semanales	36,6	36,4
Patrón o cuenta propia	26,6 %	35,4 %

Con eso ya se puede intentar la corrección: reponderar para que cada categoría ocupacional pese lo que pesa entre todos los ocupados, no solo entre los que contestaron. El resultado es llamativo:

Estimación del ingreso medio	Valor
Con PONDIIO, como se publica	1.104.227
Reponderando por categoría ocupacional	1.101.735
Diferencia	−0,23 %

El riesgo verdadero, entonces, no está en la composición sino en lo que no se observa: si dentro de cada categoría los que callan ganan distinto. Cuánto podría costar eso, con la tasa de respuesta del 78,9 %:

Si los que no contestan ganan…	La media real sería	Sesgo
10 % más	1.127.499	2,1 %
20 % más	1.150.770	4,2 %
50 % más	1.220.585	10,5 %

Lo que hace el INDEC es instructivo: esos casos vienen con ponderador cero en PONDIIO, y su peso se redistribuye entre quienes sí respondieron dentro de grupos similares. No resuelve el problema del todo —si la no respuesta depende del valor que falta, ningún ajuste lo corrige— pero es mucho mejor que las dos alternativas obvias: descartarlos sin reasignar su peso, o tratarlos como ingreso cero.

5 · Cómo se corrige

Prevención, que es lo que más rinde:

• Cuestionario corto.
• Varios intentos de contacto, en distintos días y horarios.
• Presentación clara de quién pregunta y para qué.
• Preguntas sensibles hacia el final.

Al planificar el tamaño: el $n$ que dan las fórmulas es el que hay que analizar. Si se espera una tasa de respuesta del 80 %, hay que seleccionar $n / 0{,}80$ casos para terminar con los necesarios. Ver los ajustes en tamaño de muestra para una media. Esto cuida la precisión, pero no el sesgo: más casos con la misma tasa siguen teniendo el mismo sesgo.

Ajuste posterior:

• Reponderación. El peso de los que no respondieron se redistribuye entre los que sí, dentro de grupos definidos por variables conocidas de ambos. Es lo que hace la EPH.
• Calibración. Los pesos se ajustan para reproducir totales conocidos de fuentes externas.
• Imputación. Para la no respuesta parcial. Ver datos faltantes.

Todos los métodos comparten un supuesto: que dentro de cada grupo de ajuste, los que respondieron se parecen a los que no. Si la no respuesta depende del valor que falta, ese supuesto no se cumple y ningún ajuste alcanza.

6 · Lo que nunca hay que hacer

Es una práctica muy extendida en campo y es un error. Sustituir a quien no contesta por el vecino disponible cambia las probabilidades de selección y llena la muestra de gente fácil de encontrar, que es exactamente el grupo que ya estaba sobrerrepresentado.

Lo correcto es insistir con el caso seleccionado, y si no se logra, registrarlo como no respuesta y ajustar.

7 · Errores frecuentes

• No declarar la tasa de respuesta. El lector no puede evaluar el riesgo de sesgo.
• Reemplazar a los no respondentes por casos disponibles.
• Suponer que la no respuesta es aleatoria porque es poca.
• Tratar el faltante como cero. Un ingreso no declarado no es un ingreso de cero pesos.
• Confundir no respuesta con no elegible. Quien no pertenece a la población no entra en el denominador de la tasa.
• Ajustar por variables que no se conocen de los no respondentes. Para ajustar hace falta información de ambos grupos.
• Creer que la reponderación elimina el sesgo. Lo reduce bajo un supuesto que no siempre se cumple, y a veces casi no lo mueve: acá, −0,23 %.
• Leer la tasa de respuesta sola. El sesgo es la tasa por la diferencia entre grupos; con no respuesta aleatoria, una tasa del 50 % no sesga nada.
• Quedarse en “puede haber sesgo”. Con la fórmula se dice cuánto haría falta que difirieran los que faltan para cambiar la conclusión, que es un argumento y no una disculpa.

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  author       = {Montivero, Jorge Luis},
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