Las encuestas telefónicas han sido durante mucho tiempo parte de la investigación en ciencias sociales en los países de ingresos más altos. En los países de ingresos bajos y medianos (LMIC), los investigadores que estudian la pobreza global se han basado históricamente en encuestas cara a cara. A medida que la posesión de un teléfono móvil se vuelve más omnipresente en estos entornos, los investigadores han comenzado tentativamente a utilizar encuestas telefónicas. Dado que la pandemia detuvo casi toda la recopilación de datos en persona, de repente existe una gran demanda por parte de los investigadores para comprender más sobre los métodos de encuestas telefónicas. 

Algunas preguntas son especialmente relevantes para la implementación: ¿Qué modo elijo? ¿Dónde puedo obtener listas de números de teléfono? ¿Qué tipo de tasas de respuesta puedo esperar? ¿Cuánto costará convertir a teléfonos? ¿Qué tan representativas son las muestras dirigidas a poblaciones vulnerables que pueden no poseer teléfonos móviles o no tener los medios para mantener planes, conectividad y energía? 

Trabajando con el Laboratorio de Investigación de Pobreza Global de Northwestern, IPA ha construido recursos para ayudar a los investigadores a responder preguntas como estas y más. Como parte de este esfuerzo, revisamos la literatura reciente sobre encuestas de teléfonos móviles en LMICs, produciendo un síntesis de evidencia y calzoncillos más cortos en contactos previos a la encuesta y Incentivos monetarios.

Existen tres enfoques para obtener listas de números de teléfono (marcos de muestreo) para encuestas remotas:

1. Marcación aleatoria de dígitos (RDD) genera números aleatoriamente para que coincidan con las formaciones de números móviles de los países de destino.
2. Un operador de red móvil (MNO), obtiene una lista de números activos, que luego se verifican en busca de actividad y se muestrean aleatoriamente de todos los clientes de telecomunicaciones. 
3. Muestras existentes se puede usar o crear utilizando muestras de encuestas cara a cara y extenderse proporcionando teléfonos y tarjetas SIM para aumentar la propiedad de teléfonos celulares.

La recolección de datos personales en los hogares no es realista durante una pandemia mundial como la del COVID-19, por lo que, según el IRB y el consentimiento, se puede usar una lista de números de una encuesta o programa anterior. Los marcos de muestreo tienen efectos dramáticos en los protocolos de investigación, la representatividad y las tasas de respuesta, como lo demuestran las diferencias significativas en la proporción de números de teléfono conectados. Al analizar varios estudios, descubrimos que los entrevistadores pudieron conectarse con el 63 % de los números marcados a partir de muestras existentes, en promedio, pero solo con el 19 % de los números de muestras de "llamadas en frío" (RDD y MNO): consulte la Figura 1.

Figura 1: Proporción promedio de números conectados por número único intentado por marco de muestra

 

Aunque la encuesta remota es útil en situaciones de emergencia, como la crisis de COVID-19, hay una razón por la cual la encuesta cara a cara (F2F) sigue siendo el estándar para la recopilación de datos en los LMIC. Encuestas F2F, como la Encuesta Demográfica y de Salud (DHS) el programa rara vez tiene tasas de respuesta por debajo del 90 por ciento y son representativos de todo el país. En comparación, las tasas de respuesta para las encuestas remotas pueden oscilar entre el 4.5 % y el 56 %, según el modo y el tipo de muestra:

Figura 2: Tasa de respuesta por modo y tipo de muestra

A lo sumo, las encuestas remotas son representativas de la población que posee o tiene acceso a un teléfono móvil conectado que funciona. En los últimos 10 años, suscripciones de telefonía móvil por cada 100 personas ha aumentado en un 55 por ciento en los países de la IPA, pero es un 29 por ciento menos que en los países de la OCDE. Las amplias mejoras en la representatividad de las encuestas remotas aún pueden depender de cambios en los patrones de propiedad y penetración móvil. Aunque existe una brecha de género en la propiedad actual de teléfonos móviles, es una reducción con respecto a años anteriores y ha habido reducciones regionales significativas en la propiedad y el uso de Internet móvil.

Históricamente, estas disparidades se han reflejado en la composición de las muestras de las encuestas telefónicas. La evidencia de 15 estudios en LMIC realizados entre 2014 y 2019 en todos los modos remotos encontró que las muestras sobrerrepresentan a los encuestados urbanos, educados, jóvenes (menores de 35 años) y hombres. La figura 3 a continuación muestra estas diferencias.

Figura 3: Representatividad de las encuestas remotas en comparación con las encuestas representativas a nivel nacional

Si bien las encuestas pueden experimentar un sesgo de cobertura, las encuestas remotas generalmente son significativamente menos costosas que las encuestas presenciales. Uno estudio encontró que las encuestas cara a cara representaban el 161 por ciento del costo de las encuestas CATI al controlar la cantidad de elementos en el cuestionario. Otro estima encontró que una encuesta cara a cara promedió más de 10 veces el costo por hogar de una encuesta remota. En la literatura existente, los costos estimados varían sustancialmente según el modo, siendo IVR el modo más económico y CATI el más costoso por encuestas completadas. 

Aunque la evidencia histórica puede ayudarnos a implementar encuestas telefónicas, se necesita nueva evidencia sobre la composición de la muestra debido a las tendencias que cambian rápidamente en la propiedad y el uso de teléfonos móviles. Por eso la GPRL-IPA Iniciativa de métodos de investigación ha estado trabajando para fomentar la difusión de las lecciones aprendidas sobre la implementación de encuestas. Incluso como nosotros volver a la entrevista cara a cara, la aceleración de nuevos conocimientos y experiencia sobre encuestas telefónicas en los LMIC adquiridos durante la pandemia probablemente alentará el uso de encuestas telefónicas y multimodales en la investigación de la pobreza global.