Preguntas frecuentes / FAQ
Porque hoy el 83% de los adultos en México tiene acceso a internet, lo que permite medir a gran escala de forma rápida y eficiente. En SpeakUp diseñamos muestreos y métodos de control para producir resultados confiables: controles de atención, tiempos mínimos de respuesta, bloqueo de IPs duplicadas y detección de inconsistencias internas. Generamos resultados confiables y representativos mediante un proceso que prioriza calidad y control.
Los métodos tradicionales enfrentan costos altos y tasas de no respuesta superiores al 80% en zonas urbanas. Las encuestas online ofrecen una alternativa ágil, eficiente y confiable a través de una arquitectura metodológica distinta. En SpeakUp partimos de la estructura real del país (ENDUTIH + Censo), construimos una muestra objetivo probabilística y ajustamos la muestra digital hacia esa distribución mediante ponderación. El resultado es una estimación estable y comparable, pero obtenida con un método adaptado al ecosistema digital.
No. Las frecuencias simples sirven como control interno, pero no reflejan la estructura real de la población. Los resultados publicados son estimaciones ajustadas mediante raking y propensity weighting con base en ENDUTIH y Censo. Este proceso corrige diferencias en sexo, edad, educación y entidad, y reduce sesgos de participación digital entre 20% y 35%, dependiendo del estudio. Cada cifra final pasa por filtros de estabilidad, control de pesos y análisis por subgrupos con tamaños efectivos suficientes.
La representatividad se construye, no se asume. Primero integramos los datos oficiales y representativos de la población con internet y la estructura sociodemográfica del país en cuestión para definir el universo digital adulto. A partir de esa base generamos una muestra objetivo probabilística que sirve como referencia del estudio. Durante el levantamiento eliminamos entre 8% y 12% de casos por calidad (velocidad atípica, inconsistencia interna, patrones sospechosos). Luego aplicamos ponderación en dos etapas —raking + propensity weighting— y comparamos modelos alternativos. Seleccionamos el que ofrece el mejor balance entre sesgo y precisión. Así es como una encuesta online se aproxima a una estimación representativa.