Por qué el margen de error y los intervalos de confianza son importantes en las estadísticas

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Por Deborah J. Rumsey

Los resultados estadísticos deben incluir siempre un margen de error e intervalos de confianza. Esta información es importante porque a menudo se ven estadísticas que tratan de estimar las cifras correspondientes a toda una población basándose en una encuesta de sólo una parte de la población; de hecho, estas estadísticas se ven casi todos los días en forma de resultados de encuestas. Por ejemplo, los medios de comunicación le dicen cuál es el precio promedio de la gasolina en Estados Unidos, cómo se sienten los estadounidenses sobre el trabajo que está haciendo el presidente, o cuántas horas pasa la gente en Internet cada semana.

Pero nadie puede darle un resultado de un solo número y decir que es una estimación exacta de toda la población a menos que haya recolectado datos sobre cada uno de los miembros de la población. Por ejemplo, usted puede escuchar que el 60 por ciento del pueblo estadounidense apoya el enfoque del presidente con respecto a la atención médica, pero usted sabe que no le preguntaron a usted, así que ¿cómo podrían haberle preguntado a todo el mundo? Y como no le preguntaron a todo el mundo, usted sabe que una respuesta de un solo número no va a ser suficiente.

Lo que realmente está sucediendo es que los datos son recolectados en una muestra de la población (por ejemplo, la Organización Gallup llama a 2,500 personas al azar), los resultados de esa muestra son analizados, y se hacen conclusiones con respecto a toda la población (por ejemplo, todos los estadounidenses) con base en los resultados de esa muestra.

La conclusión es que los resultados de las muestras varían de una muestra a otra, y esta cantidad de variabilidad debe ser reportada (pero a menudo no lo es). La estadística utilizada para medir y reportar el nivel de precisión en los resultados de la muestra de un estudio se llama margen de error. En este contexto, la palabra error no significa que se cometió un error; sólo significa que debido a que no se muestreó a toda la población, existirá una brecha potencial entre los resultados y el valor real que se está tratando de estimar para la población.

Por ejemplo, alguien encuentra que el 60% de las 1.200 personas encuestadas apoyan el enfoque del presidente con respecto a la atención médica y reporta los resultados con un margen de error de más o menos el 2%. Entonces se reportaría el resultado final que el apoyo al enfoque del presidente a la atención de la salud es probablemente entre el 58% y el 62%. Este rango se denomina intervalo de confianza.

Todo el mundo está expuesto a resultados, incluyendo un margen de error e intervalos de confianza, y con la explosión de datos de hoy en día, muchas personas también los están utilizando en el lugar de trabajo. Asegúrese de saber qué factores afectan el margen de error (como el tamaño de la muestra y el nivel de confianza) y cuáles son las características de un buen intervalo de confianza y cómo detectarlos. Usted también debe ser capaz de encontrar sus propios intervalos de confianza cuando lo necesite.

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