Cómo interpretar el margen de error y la significación estadística
Los resultados de una encuesta proceden de una muestra, así que son estimaciones. Estos dos cálculos te indican cuánto peso puede tener una estimación: el margen de error describe la precisión de un resultado, y una prueba de significación te dice si dos resultados son realmente distintos.
¿Qué es el margen de error?
El margen de error es el intervalo alrededor de un resultado de encuesta en el que probablemente se encuentra el valor real de todo tu público. Si el 62 % de 500 personas encuestadas está satisfecho, el margen de error con un 95 % de confianza es de ±4,25 puntos porcentuales. El valor real está muy probablemente entre el 57,7 % y el 66,3 %. Ese intervalo se llama intervalo de confianza.
¿Cómo reduzco el margen de error?
Recoge más respuestas. El margen disminuye con la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, así que necesitas cuatro veces más respuestas para reducirlo a la mitad. Usa la calculadora de tamaño de muestra para encontrar el número de respuestas que corresponde al margen que quieres.
¿Qué significa estadísticamente significativo?
Dos grupos casi nunca dan exactamente el mismo resultado. Una prueba de significación comprueba si la diferencia es mayor de lo que cabría esperar solo por azar. Si lo es, se dice que la diferencia es estadísticamente significativa.
¿Cómo interpreto el valor p?
El valor p es la probabilidad de observar una diferencia al menos así de grande si los dos grupos fueran en realidad iguales. Un valor p pequeño significa que el azar es una explicación poco probable. Con un nivel de confianza del 95 %, un valor p de 0,05 o inferior se considera significativo.
Un ejemplo práctico
En el grupo A, 300 de 500 personas encuestadas (60 %) están satisfechas. En el grupo B, lo están 250 de 500 (50 %). La diferencia es de 10 puntos porcentuales, la puntuación Z es 3,18 y el valor p es 0,0015. Está muy por debajo de 0,05, así que la diferencia es estadísticamente significativa con un 95 % de confianza.
Significativo no siempre quiere decir importante
Con muestras muy grandes, incluso una diferencia mínima resulta estadísticamente significativa. Fíjate siempre también en el tamaño de la diferencia y pregúntate si es lo bastante grande como para actuar.
