1 Diseño del Estudio
Este capítulo describe de manera exhaustiva el diseño metodológico del Estudio de Percepciones de Seguridad y Policías en Chile (EPSEP), especificando con detalle: (i) el tipo de diseño adoptado y sus fundamentos, (ii) la estrategia muestral implementada y sus criterios de selección, y (iii) los procedimientos de ponderación aplicados para ajustar la representatividad.
1.1 Tipo de diseño
EPSEP se implementa como un panel longitudinal no probabilístico. Sus rasgos centrales son:
Longitudinal: Se encuesta a las mismas personas en múltiples olas, permitiendo observar evolución, tendencias y trayectorias individuales. Esto es fundamental para comprender procesos de cambio actitudinal y evaluar el impacto temporal de eventos específicos —como reformas policiales o crisis de seguridad— sobre las actitudes de la población.
Panel: Se mantiene un grupo base de participantes a lo largo del tiempo, posibilitando el seguimiento sistemático de trayectorias individuales. A diferencia de diseños de cohortes repetidas, el panel vincula directamente las respuestas de una misma persona en distintos momentos, estableciendo una base sólida para el análisis de cambio intraindividual.
No probabilístico: La selección se realiza mediante cuotas estructurales y reclutamiento a través de un panel online preexistente, en lugar de muestreo aleatorio. Esta decisión responde a consideraciones de factibilidad y recursos, reconociendo que los diseños probabilísticos panel enfrentan desafíos importantes en costos, tiempos de campo y tasas de atrición.
1.2 Ventajas del diseño panel
1. Cambio intraindividual
El panel permite estimar cómo varían las actitudes de una misma persona entre olas, separando el cambio genuino a nivel individual de las diferencias preexistentes entre personas. Por ejemplo, si se observa que víctimas de delitos tienen menor confianza policial, los datos transversales no permiten distinguir si ello es efecto de la victimización o una característica previa. Con datos panel, en cambio, es posible observar si la confianza de una persona específica disminuye después de ser victimizada, controlando por sus características estables.
2. Orden temporal y plausibilidad causal
Al medir las mismas variables en momentos ordenados temporalmente, es posible evaluar secuencias del tipo X en t → Y en t+1 y formular hipótesis causales con mayor plausibilidad que en diseños transversales. Por ejemplo, se puede examinar si cambios en la percepción de eficacia policial en t₁ predicen cambios en la disposición a denunciar en t₂, controlando por niveles previos de ambas variables. Modelos como los de efectos fijos con rezagos distribuidos permiten además estimar si los efectos son persistentes o transitorios.
3. Control de heterogeneidad no observada constante
En modelos de efectos fijos, las características estables de cada individuo —observadas y no observadas— quedan automáticamente controladas, reduciendo sesgos por factores constantes no medidos. Esto es especialmente valioso cuando existen factores difíciles de medir pero relativamente estables —como personalidad, valores o predisposiciones ideológicas— que pueden confundir las relaciones de interés en análisis transversales.
Nota: Los efectos fijos solo controlan heterogeneidad no observada constante en el tiempo. Factores que varían temporalmente aún pueden sesgar las estimaciones.
4. Mayor precisión estadística
Las mediciones repetidas de los mismos individuos aumentan la eficiencia estadística para estimar cambios. Al controlar por efectos individuales, se elimina la varianza entre personas —frecuentemente la mayor fuente de variación—, permitiendo detectar efectos más pequeños con mayor precisión. Esto es especialmente relevante para evaluar intervenciones de impacto modesto, como programas de mejora en la relación policía-comunidad.
1.3 Limitaciones
Atrición selectiva
La pérdida de participantes entre olas puede generar sesgos si quienes abandonan el estudio difieren sistemáticamente de quienes permanecen. Para evaluarla, EPSEP implementa: análisis descriptivos de atrición por ola, modelos de ponderación por probabilidad inversa (IPW), y refrescos muestrales estratégicos.
Efectos de panel
Responder repetidamente al mismo cuestionario puede alterar las respuestas mediante aprendizaje del instrumento, mayor consistencia artificial, fatiga, o sensibilización temática. Para mitigarlos, se rota el orden de preguntas, se controla la longitud del cuestionario y se combina un núcleo de ítems constantes con ítems nuevos en cada ola.
Representatividad poblacional
Al ser no probabilístico, los resultados no son directamente generalizables a la población en el sentido estadístico clásico. Se aplican ponderadores post-estratificación para alinear la muestra a márgenes poblacionales conocidos (edad, sexo, región, educación, nivel socioeconómico), pero la ponderación no puede corregir sesgos en variables no observadas.