¿Qué es el nivel de confianza?

¿Qué es el nivel de confianza en una encuesta?

En una encuesta, la confianza responde una pregunta concreta: si repitieras el estudio muchas veces con otras personas, ¿en qué parte de esas veces el rango calculado incluiría el valor real? Hace falta porque cada muestra da una cifra un poco distinta según quién salió sorteado.

Piénsalo como el juego de lanzar argollas a una estaca. La estaca es el valor real, que está fijo y nadie ve: por ejemplo, el porcentaje exacto de hogares que compró mantequilla el último mes. Cada encuesta es un lanzamiento y la argolla es el intervalo. El 95% describe la puntería del lanzador: de 100 lanzamientos, unos 95 rodean la estaca. De un lanzamiento en particular solo se sabe que salió de una mano con esa puntería.

La confianza y el margen de error aceptado se eligen antes de salir a terreno, y con ellos se calcula cuántos casos hacen falta, un cálculo que está en muestreo.

¿Qué significa un nivel de confianza del 95%, del 90% o del 99%?

Trabajar al 95% significa que el método falla, en promedio, 5 de cada 100 veces: en esas muestras el rango calculado deja fuera el valor real. Es la convención: según la AAPOR, la asociación estadounidense de investigadores de opinión pública, las encuestas calculan su margen de error en general al 95%, y la Casen 2024, la encuesta de hogares del Ministerio de Desarrollo Social y Familia, usa ese mismo nivel en su diseño muestral.

Cada nivel tiene su valor z: cuántos errores estándar hay que alejarse de la cifra medida para cubrir ese porcentaje de los casos en una distribución normal. Pedir más confianza obliga a abrir el rango:

• 90%: z = 1,645. Falla 1 de cada 10 veces. Sirve en pruebas rápidas y baratas de corregir.
• 95%: z = 1,96. Falla 1 de cada 20. Es el estándar de las encuestas y los estudios de mercado.
• 99%: z = 2,576. Falla 1 de cada 100. Se reserva para decisiones caras de revertir, y con la misma muestra da un rango más ancho.
• Ejemplo ilustrativo: con 1.000 encuestas y un resultado de 50%, el margen de error es de ±2,6 puntos al 90%, ±3,1 al 95% y ±4,1 al 99%. La muestra es la misma en los tres casos: lo que sube es lo que se le exige al método.

¿Qué relación hay entre nivel de confianza y margen de error?

La confianza y el margen de error se fijan juntos y, con la cifra medida, definen el intervalo de confianza: el intervalo es la cifra más y menos el margen, y la confianza dice cuántas veces de cada 100 ese procedimiento acierta. Ejemplo ilustrativo: si una encuesta a compradores de detergente dice que el 40% prefiere el formato de recarga, con ±3 puntos al 95%, el intervalo va de 37% a 43%.

Con la muestra fija, los tres se mueven amarrados: más confianza significa un intervalo más ancho, y un intervalo más angosto con la misma confianza solo se consigue con más casos. Por eso un margen de error informado sin su nivel está incompleto: ±3 puntos al 90% es una medición menos exigente que ±3 puntos al 95%, aunque en la lámina se vean iguales.

¿Qué no es el nivel de confianza?

No es la probabilidad de que un resultado puntual sea cierto, y ese es el error más común al leerlo. Decir «hay 95% de probabilidad de que el valor real esté entre 37% y 43%» suena natural, pero el valor real ya está fijo: o cae en ese rango o no cae. El 95% es una propiedad del método aplicado muchas veces, como lo planteó Jerzy Neyman al formular la teoría de los intervalos de confianza en 1937.

Tampoco es:

• Una nota a la calidad del estudio. Solo cubre el azar de quién salió en la muestra. Los errores de una pregunta mal redactada o de las personas que no contestan quedan fuera del cálculo. Según la AAPOR, el margen de error solo aplica a muestras probabilísticas, donde cada persona tiene una probabilidad conocida de ser elegida.
• Una garantía de que lo declarado es lo que pasó. Si los encuestados recuerdan mal qué marca de aceite compraron, el intervalo sale angosto alrededor de una cifra equivocada. El error de memoria tiene dirección y no se cancela al promediar, como explica compra real vs. encuesta declarada.
• La probabilidad de que la próxima encuesta caiga en el mismo rango. Una segunda muestra da su propio intervalo, que puede no coincidir con el primero sin que ninguno esté mal.

¿Qué diferencia hay entre nivel de confianza y nivel de significancia?

El nivel de significancia, que se anota α (alfa), es el complemento de la confianza: con 95% de confianza, α es 5%. Es el riesgo que se acepta de declarar una diferencia que en realidad es azar de la muestra.

En los informes aparece como «diferencia significativa al 95%», marcada con una letra o un asterisco en las tablas cruzadas. Quiere decir que, si en la población no hubiera diferencia, una distancia así saldría por azar menos de 5 de cada 100 veces; en la jerga, el valor p es menor que 0,05. No dice que la diferencia sea grande ni que importe para el negocio: con muestras muy grandes, medio punto puede ser significativo y no cambiar ninguna decisión.

Otro error frecuente es comparar dos intervalos a ojo. Ejemplo ilustrativo: la intención de compra de un yogur fue 40% ±3 puntos en la ola de marzo y 45% ±3 en la de junio, con muestras distintas. Los intervalos (37% a 43% y 42% a 48%) se tocan y parece empate, pero el margen de la diferencia entre dos muestras independientes es √(3² + 3²), cerca de 4,2 puntos, y 5 puntos lo supera: la diferencia es significativa al 95%. Que dos intervalos se traslapen no prueba que no haya cambio.

El riesgo crece con la cantidad de comparaciones. Ejemplo ilustrativo: una tabla que compara 20 atributos de imagen entre dos olas de un brand tracking, sin que nada haya cambiado en la realidad, igual marcará en promedio uno como significativo al 95%, porque 20 × 5% = 1. Antes de celebrar una letra en la tabla, pregunta cuántas comparaciones se hicieron.

¿Cómo leer el nivel de confianza en la ficha técnica de un estudio?

En la ficha técnica, el recuadro que describe cómo se hizo una encuesta, la confianza suele venir escrita como «nivel de confianza 95%», y se lee junto a otros cinco datos que dicen si el margen informado vale para la cifra que te interesa. Revísalos en este orden:

• Universo: a quién representa la muestra. Personas de 18 años o más no es lo mismo que compradores de la categoría.
• Tipo de muestreo: si no es probabilístico, como una muestra por cuotas o un panel online de inscripción voluntaria, el margen es solo una referencia. Para esos casos la AAPOR describe el intervalo de credibilidad, un cálculo bayesiano que depende de supuestos difíciles de validar, y pide leerlo con cautela.
• Tamaño y margen: casi siempre se informan para el total y para un resultado de 50%, el caso más desfavorable. Un subgrupo, como los compradores de regiones, tiene su propio margen, más ancho.
• La confianza misma: si no aparece, el margen no se puede interpretar. Si dice 90%, el margen equivalente al 95% es cerca de 19% más ancho (1,96 / 1,645).
• Ponderación y efecto del diseño: si la muestra se ponderó o se sorteó por grupos, el margen real es mayor que el de la fórmula simple; se corrige multiplicándolo por la raíz del efecto del diseño (deff). Según la AAPOR, la mayoría de las encuestas de buena calidad ya lo incluye en el margen que informan. Si la ficha no lo menciona, pregunta.
• Fecha de terreno: el intervalo describe a la población en esos días, no la de hoy.

¿Cómo se elige el nivel de confianza en una marca de consumo masivo en Chile?

La confianza se elige según lo que cuesta equivocarse, y se fija antes de ver los datos. Una prueba entre dos diseños de etiqueta que se puede corregir en la próxima producción aguanta 90%. Un cambio de precio para todo el país o el retiro de un formato de la góndola pide 95% o 99%, porque revertirlo cuesta plata y una negociación con cada supermercado.

Los errores más comunes en equipos de marketing y trade:

• Bajar la confianza después de ver el resultado para que una diferencia pase a ser significativa. Es cambiar la regla a mitad del partido, y el resultado deja de valer.
• Leer una marca chica con el margen del total. Si los compradores de la marca son unas decenas dentro de la muestra, su margen es varias veces el de la ficha técnica.
• Confundir falta de significancia con falta de efecto. Que una diferencia no sea significativa dice que la muestra no alcanza a distinguirla, no que la marca esté igual.