¿Se aplican los intervalos de confianza al muestreo de cuotas?

Los institutos de votación franceses se enfrentan actualmente a una gran crisis después de que recientemente publicaron lo que hasta ahora solo se puede llamar la encuesta más ridícula sobre la carrera de caballos de las elecciones presidenciales de 2012. El Senado francés ahora está considerando legislar sobre el tema al obligar a los institutos de votación a publicar, entre otras cosas, los intervalos de confianza para sus resultados.

Sin embargo, algunos encuestadores se oponen a la medida, alegando que los intervalos de confianza no se aplican al muestreo de cuotas , que es el método utilizado por los institutos de votación en Francia. Dado que el muestreo de cuotas es formalmente un muestreo no probabilístico, hay algo de cierto en la afirmación. Pero dado que el muestreo por cuotas es un muestreo fundamentalmente estratificado , deberían aplicarse intervalos de confianza, ¿verdad?

¿Puedo pedir experiencias sobre este tema fuera de Francia, en países donde los encuestadores también usan muestreo de cuotas?

sampling polling

— El p.
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El muestreo por cuota es distinto del muestreo estratificado precisamente en este sentido: a diferencia de la selección en una muestra estratificada, la falta de aleatoriedad en el muestreo por cuota significa que no podemos asegurar la falta de sesgo. Entonces: tal vez no pueda erigir CI para las estimaciones del muestreo de cuota, pero puede establecer intervalos para el sesgo. Desafortunadamente, excepto cuando la muestra es una proporción sustancial de la población, el sesgo se extiende desde casi -100% a casi + 100%. Esta es la razón por la cual las muestras de cuotas han sido desacreditadas por mucho tiempo ("Dewey derrota a Truman", etc.). Advertencia emptor.

— whuber

Los encuestadores afirman que el muestreo de cuotas, que es el estándar de la industria en Francia, también está muy extendido en Gran Bretaña y los estados del sur de Europa. Me pregunto si Gran Bretaña realmente usa el muestreo de cuotas, y ¿por qué usar el muestreo de cuotas en primer lugar si el sesgo es irremediable?

— p.

El muestreo de cuotas de @Fr es más fácil de realizar que el muestreo aleatorio: el encuestador puede especificar qué tipos de sujetos se necesitan y cuántos entrevistar, enviar entrevistadores a la calle con estas instrucciones y verificar fácilmente si el trabajo se realizó correctamente: no es necesario para hacer el trabajo difícil de establecer un marco de muestreo, extracción de una muestra de probabilidad de ella, persiguiendo a sus miembros, persiguiendo que no respondieron, etc . El muestreo de cuota es un elemento secundario de un libro de texto para métodos de muestreo anticuados, conocidos y malos: consulte math.uah.edu/stat/data/1948Election.pdf por ejemplo.

— whuber

@whuber: Gracias por los detalles. Conocía la historia de "Dewey derrota a Truman". Todavía dudo que los institutos electorales británicos estén utilizando muestras de cuotas, como se afirma en el documento citado anteriormente, y tendrían que verificarlo. Sería interesante saber cuáles son los diferentes estándares de la industria en los países más grandes. Sé con certeza que la mayoría de los datos que descargo de ICPSR son de marcación aleatoria de dígitos.

— p.

Muchos no expertos (es decir, personas que no entienden la teoría estadística detrás del muestreo) arrojan el término "muestreo de cuota" sin saber realmente lo que significa. Eso puede explicar la afirmación de que es una práctica común en Gran Bretaña y el sur de Europa.

— Abe

Respuestas:

Como dice Whuber, la respuesta corta es que las muestras de cuotas son el "elemento secundario de los métodos de muestreo anticuados, conocidos y malos" y "han sido desacreditados durante mucho tiempo". La respuesta más larga es que puede haber condiciones bajo las cuales las muestras "similares a cuotas" pueden funcionar razonablemente bien.

El Anexo A aquí es un trabajo reciente sobre la reconstrucción de resultados representativos a partir de paneles opcionales de Internet. Este documento proporciona la base estadística para este enfoque. Para resumir, los esquemas de muestreo típicos 1) extraen una muestra aleatoria, 2) intentan reclutar sujetos y luego 3) agregan pesos post-estratificación para compensar las diferencias en quién responde. En el enfoque opcional, usted 1) recluta sujetos de forma no aleatoria, 2) compara las respuestas con una línea de base representativa y 3) agrega ponderaciones para compensar las diferencias.

En términos de práctica, el muestreo opcional es similar al muestreo por cuotas, pero la base estadística está más desarrollada. La ventaja es que puede hacer afirmaciones sobre muestras representativas, intervalos de confianza, etc. La desventaja es que sus afirmaciones se basan en suposiciones difíciles de verificar sobre cómo las personas se auto-seleccionan en su muestra.

Mucha gente es escéptica acerca de estos métodos: suenan demasiado a muestreo de cuota. Pero alguna evidencia sugiere que el muestreo opcional puede funcionar bien al menos parte del tiempo. Entonces, a pesar de la controversia, Polimetrix / YouGov (uno de los primeros en adoptar el modelo de muestreo opcional) parece estar razonablemente bien. Entre otras cosas, han realizado toda la recopilación de datos para el Estudio Cooperativo de Elecciones del Congreso , una serie de estudios académicos recientes de elecciones nacionales de EE. UU.

(Estoy bastante seguro de que ICPSR lleva estos datos. Si no, el dataverse de ciencias sociales de Harvard ciertamente lo hace. Muchos académicos están usando datos de estas muestras).

De todos modos, preguntaste sobre el muestreo de cuotas. Como puede ver ya en el hilo de comentarios aquí, cualquier encuestador bien entrenado le dirá que el muestreo de cuotas es una litera. El jurado aún no está en el muestreo opcional. Por el momento, si desea dibujar intervalos de confianza alrededor de las muestras de cuotas, diría que estos métodos son su mejor opción.

— Abe
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Gracias por la respuesta detallada. Marqué los siguientes puntos en él: (1) El muestreo de cuota se utiliza para el muestreo de Internet en su ejemplo. Fuera de ese contexto, no hay razón para usarlo sobre muestreo aleatorio a través de RDD o técnicas equivalentes. (2) Incluso en el contexto que describe, sigue siendo muy controvertido. Entonces, para volver a mi pregunta, los encuestadores franceses que justifican el muestreo de cuotas para todo su trabajo simplemente están siendo tontos, o ignoran la teoría del muestreo, o ambos.

— p.

"Los encuestadores franceses que justifican el muestreo de cuotas para todo su trabajo son simplemente tontos, o ignoran la teoría del muestreo, o ambos". Me suena bien.

— Abe

Bueno, estoy marcando "Respondido" en ese caso. Gracias por su tiempo y referencias detalladas.

— p.

En la mayoría de los contextos de encuestas no obligatorias, existe un problema sustancial con la falta de respuesta. Esto desde 2002: "la estimación recientemente reportada de las tasas de cooperación de encuestas de CMOR, el Consejo de Investigación de Mercado y Opinión [EE. UU.], Promedió solo el 14.7 por ciento". y de Paul Gerhold, "Creo que todavía es posible extraer muestras aleatorias. Simplemente no creo que sea posible ejecutarlas". En este contexto, el hecho de que la MUESTRA sea aleatoria no es muy relevante, porque los datos resultantes no lo son.
Esto hace que el ajuste de sesgo sea el problema principal en la estimación válida, y el diseño del método de campo es un componente importante. Las formas en que uno podría querer hacer esto, y las estimaciones de confianza resultantes, van mucho más allá de lo que se puede discutir aquí.

— zbicyclist
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