Bogotá, junio 11 de 2023
Sobre la medición de intención de voto a la gobernación del Huila, realizada por el CNC entre el 25 de mayo y el 1 de junio de 2023, nos permitimos hacer las siguientes precisiones técnicas:
El CNC se soporta en metodologías rigurosas de la literatura del muestreo probabilístico para asegurar la representatividad de las muestras. En este sentido, como se indica en la literatura especializada más antigua (Kish 1965) hasta la más reciente (Lohr 2021), el muestreo probabilístico parte de un marco muestral, que busca capturar la ubicación de las personas que son objeto de estudio.
Por ello, no se debe desconocer que la pandemia del COVID-19 afectó las estructuras de la población, no solo en Colombia sino en la mayoría de países en el mundo. Por esta razón el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) publicó en marzo del 2023 las proyecciones de población con la actualización post COVID-191. Esta fue una situación sin precedentes, que no necesariamente puede ser observada en los censos electorales, y en el que tampoco considera que algunas personas pueden tener su residencia habitual en lugares que no corresponden con sus puestos de votación.
En concordancia con lo anterior, el CNC se basó en una fuente oficial, el DANE, para identificar la ubicación de la población objetivo y así diseñar la muestra. En este caso, las proyecciones para la población mayor de edad en el año 2023 en las áreas urbanas para el departamento del Huila corresponden a las presentadas en la Tabla 1.
Tabla 1: Proyecciones de población urbana para el año 2023 con la actualización post COVID-19 para la población mayor de edad en el departamento del Huila
A partir de lo anterior, es natural que las ciudades de Neiva y Pitalito sean de inclusión forzosa en la muestra, tal como se señala en la ficha técnica.
También queremos resaltar que los diseños de muestra no necesariamente deben ser autoponderados, y que los estos se plantean según las necesidades de desagregación y otras características que se requieran reflejar con la encuesta, por esto, en la mayoría de diseños se requiere de la aplicación de métodos de ponderación que permiten recuperar la estructura poblacional de las muestras y así poder realizar las inferencias a partir de los resultados ponderados (Valliant, Dever, y Kreuter 2013; Valliant y Dever 2018). Para este estudio en particular, los resultados fueron ponderados por sexo y edad teniendo en cuenta las proyecciones de población post COVID-19 para Neiva, Pitalito y, los demás municipios se agruparon en un estrato denominado “resto”, y se buscó que cada tipo de municipio tenga un peso en la muestra que recupera la distribución indicada en la Tabla 2.
Tabla 2: Peso de cada tipo de municipio según proyecciones de población para el año 2023 con la actualización post COVID-19 para la población mayor de edad en el área urbana del departamento del Huila
En resumen, los resultados se han obtenido siguiendo los métodos del diseño de muestras probabilísticas avalados por la literatura y han sido ponderados apropiadamente para representar la población objeto de estudio según las proyecciones de población post COVID-19, de manera que no existen errores.
Referencias
Kish, Leslie. 1965. «Survey Sampling. New York: John Wiley& Sons». Inc. KishSurvey Sampling1965.
Lohr, Sharon L. 2021. Sampling: design and analysis. CRC press.
Valliant, Richard, y Jill A Dever. 2018. Survey weights: a step-by-step guide to calculation. Stata Press College Station, TX.
Valliant, Richard, Jill A Dever, y Frauke Kreuter. 2013. Practical tools for designing and weighting survey samples. Vol. 1. Springer.
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