Asociación de Universidades Nacionales del Perú

Señores @presidenciaperu @MineduPeru @ConcytecPeru @sineace y UNIVERSIDADES PRIVADAS. Rechazamos cualquier Comité Sancionador en SUNEDU que busque EXPULSAR a los representantes de las Universidades Públicas del Consejo Directivo

Condenamos cualquier discurso que amenace con la desaparición de una civilización. Quien normaliza ese lenguaje genocida se coloca fuera de la historia y la humanidad. elpais.com/internacional/…

Estudiantes Universitarios: A los 35 candidatos presidenciales: la comunidad estudiantil universitaria del Perú, al advertir la ausencia de propuestas profundas en materia de política universitaria, plantean las siguientes preguntas. facebook.com/share/1bfw1TDc…

La UN Toribio R. de Mendoza de Amazonas (miembro @aunap) en alianza con la Universidad de Amberes, del Reino de Bélgica desarrollan Cursos de Epidemiología y Métodos de Investigación Cualitativa

𝗠𝗼𝘃𝗶𝗹𝗶𝘇𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝘂𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁𝗮𝗿𝗶𝗮 𝟮𝟮 𝗱𝗲 𝗮𝗯𝗿𝗶𝗹 𝗱𝗲 𝟮𝟬𝟮𝟲 ¿𝐐𝐮𝐞́ 𝐩𝐨𝐥𝐢́𝐭𝐢𝐜𝐚𝐬 𝐝𝐞 𝐬𝐞𝐠𝐮𝐫𝐢𝐝𝐚𝐝 𝐞𝐧𝐞𝐫𝐠𝐞́𝐭𝐢𝐜𝐚 𝐭𝐢𝐞𝐧𝐞 𝐞𝐥 𝐏𝐞𝐫𝐮́? ¿𝐑𝐞𝐚𝐥𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐟𝐮𝐧𝐜𝐢𝐨𝐧𝐚 𝐞𝐥 𝐅𝐨𝐧𝐝𝐨 𝐝𝐞 𝐄𝐬𝐭𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐳𝐚𝐜𝐢𝐨́𝐧 𝐝𝐞 𝐥𝐨𝐬 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐨𝐬 𝐝𝐞 𝐥𝐨𝐬 𝐂𝐨𝐦𝐛𝐮𝐬𝐭𝐢𝐛𝐥𝐞𝐬 𝐨 𝐫𝐞𝐪𝐮𝐢𝐞𝐫𝐞 𝐮𝐧𝐚 𝐫𝐞𝐞𝐬𝐭𝐫𝐮𝐜𝐭𝐮𝐫𝐚𝐜𝐢𝐨́𝐧?

Estimado, su argumento sobre “excepcionalismo” incluso citando casos como Rusia o España, no responde al punto técnico planteado. Nadie niega la validez universal de los métodos científicos; exigimos su correcta aplicación empírica. El problema no es el tamaño muestral, sino la representatividad efectiva en un país altamente heterogéneo. Sin evidencia de cobertura territorial real (rural, Amazonía, frontera) y control del diseño muestral, la inferencia es débil. Invocar comparaciones internacionales sin equivalencia metodológica es, en sí mismo, un error técnico. Esto no es relativismo, es estadística aplicada con rigor. Desviar el debate hacia lo ideológico evita enfrentar las limitaciones metodológicas concretas. Si vamos a discutir ciencia, hagámoslo con precisión, no con analogías impropias.

Más allá de todo, este comunicado refleja una de las ideas de fondo que más daño han hecho a las CCSS peruanas por décadas: la convicción de que Perú es un país tan extraordinariamente singular que los conceptos, metodologías y nociones comunes a las ciencias no valen aquí. 1/4

Discrepar es válido; descalificar como “anticiencia” a una crítica técnica no lo es. No se cuestiona la estadística, sino su aplicación: representatividad, diseño muestral y efecto de diseño. La validez depende de la cobertura real: ruralidad, Amazonía, frontera y diversidad sociocultural. Sin transparencia sobre dónde y cómo se distribuye la muestra, el margen de error es solo parcialmente informativo. Reducir esto a insultarnos? Exigir estándares es, precisamente, defender el rigor científico.

Ala, solo por esto descartaría cualquier universidad de esa asociación. Literal es la anti ciencia y anti universalismo del conocimiento

Por tanto, coincidimos con usted en que el debate debe ser técnico y no político. Y justamente por ello, creemos que dejar intacta la metodología y el diseño muestral actual, sin someterlo a revisión crítica en el contexto peruano, tampoco resulta suficiente desde un enfoque estrictamente estadístico. Nuestro objetivo no es descalificar, sino elevar el estándar de discusión sobre cómo se mide la opinión pública en el país, en un momento donde su impacto en la percepción ciudadana y en la calidad del debate democrático es cada vez mayor. Agradecemos nuevamente su aporte, que sin duda contribuye a enriquecer esta discusión.

Me pregunto.... cuántos catedráticos expertos en estadística habrán revisado y aprobado este comunicado? Si lo hizo alguno, preocupa bastante. El texto suena mucho más politizado que técnico, y eso le quita seriedad. Sres. de @AunapN: la preocupación por la calidad de las encuestas electorales en Perú puede ser legítima, pero debería expresarse con rigor y no con un tono que termina debilitando el propio mensaje. Paso a aclarar algunos conceptos básicos sobre tamaño muestral y representatividad. En una población grande como la peruana, con unos 27M de electores, la muestra no tiene que crecer en la misma proporción que la población. Para estimar intención de voto, lo que manda es el tamaño de la muestra: más entrevistas sí reducen el margen de error, pero cada vez con mejoras más pequeñas. La corrección por población finita, en este caso, casi no mueve la aguja. El verdadero reto en Perú, con 1,874 distritos, brechas urbano-rurales y diversidad cultural, está en el efecto de diseño de los muestreos complejos. Ese efecto suele moverse entre 1.5 y 3.0, así que sí reduce la muestra efectiva, pero no invalida estimados nacionales razonables. Y ojo con algo más importante: muchas veces pesan más los errores no muestrales que el margen de error puro. Cobertura del marco, no respuesta, sesgos de selección... ahí suele estar el problema de fondo, lejos de ser sólo el tamaño muestral. ¿Subir a 12 K entrevistas? Para el populorum puede sonar obvio, pero no necesariamente es la mejor decisión técnica. El margen de error teórico bajaría a cerca de ±0.9%, sí, pero con rendimientos cada vez más pequeños y costos altísimos. Lo que realmente importa es: Muestreo probabilístico bien hecho, con estratos y conglomerados. Ajustes posteriores para que la muestra no quede desbalanceada por edad, sexo, NS-E, región o voto previo. Transparencia total (que ya se hace con las fichas técnicas): publicar el efecto de diseño estimado, tasas de respuesta, ponderadores exactos y cobertura geográfica. Cómo lo hacen en otros países? Aquí el dato que es "shocking" y que aprentrmente a los subscritores del comunicado ni se les dio por hacer un poco de research. EE.UU.: Gallup, Pew y Quinnipiac trabajan con 1 a 1.5K casos. Brasil: Datafolha e Ipsos usan 2 a 3K. México y Colombia: entre 1.2 y 2.5K. Reino Unido: 1.5 a 2K, más modelado MRP. AUNAP tiene razón en pedir más transparencia (lo cual ya existe y esta normado) y mejor cobertura geográfica (tema difícil en Peru lo que eleva mucho el costo), algo que debería estar mejor explicitado en las fichas técnicas. Pero reducir el debate a “más encuestados = mejor encuesta” es muy simple y de nivel " secundario" que no ayuda. Este comunicado deja mucho que desear sobre las credenciales académicas de sus representados generando más dudas que respuestas sobre su nivel técnico. Si pretendían elevar el debate, el resultado fue más político que académico.

En ese sentido, nuestro planteamiento no es exigir arbitrariamente muestras de 12K, sino abrir el debate sobre si el diseño muestral actual —tal como se viene aplicando— es suficiente para reflejar con precisión la complejidad del electorado peruano. Incluso manteniendo tamaños muestrales dentro de estándares internacionales, lo técnicamente exigible es: —Revisar y fortalecer los diseños probabilísticos multietápicos, asegurando adecuada cobertura territorial. —Transparentar con mayor profundidad el efecto de diseño (DEFF) y su impacto en la muestra efectiva. —Incorporar o complementar con modelos más robustos (por ejemplo, estimaciones multinivel o ajustes post-estratificados avanzados) cuando la heterogeneidad lo amerite.

Coincidimos plenamente en que los errores no muestrales (cobertura, no respuesta, sesgos de selección) son, muchas veces, más determinantes que el margen de error teórico. Y es precisamente ahí donde se concentra nuestra preocupación: **La representatividad efectiva en contextos de alta heterogeneidad territorial. **La capacidad real de capturar dinámicas subnacionales relevantes en un país con profundas brechas urbano-rurales. **La transparencia respecto al efecto de diseño, tasas de no respuesta y ponderaciones aplicadas, que si bien están normadas, no siempre se presentan con el nivel de detalle que permita una evaluación técnica rigurosa.

Agradecemos sinceramente su comentario y el nivel técnico con el que ha contribuido al debate. Coincidimos en varios de los puntos que plantea, especialmente en que el tamaño muestral por sí solo no determina la calidad de una encuesta y que elevarlo a 12 mil casos puede implicar rendimientos marginales decrecientes y costos elevados. Precisamente por ello, consideramos importante precisar que el cuestionamiento no se limita —ni debe reducirse— a una discusión simplista de “más encuestados = mejor encuesta”. Ese no es el fondo del planteamiento. El punto central es otro: mantener tamaños muestrales relativamente pequeños (1,000–1,200 casos) bajo esquemas metodológicos tradicionales, en un país con la complejidad territorial, social y cultural del Perú, sí genera limitaciones estructurales que deben ser discutidas con mayor profundidad técnica.

El pronunciamiento no niega la teoría estadística. Lo que plantea es algo distinto y más riguroso: Adecuar el tamaño muestral a la complejidad real del país, Mejorar la cobertura territorial efectiva, Transparentar el diseño muestral, Reducir sesgos no muestrales Proponer ampliar muestras no es “ignorar la estadística”, es aplicar estadística con criterio contextual.

Quienes defienden muestras pequeñas suelen citar el margen de error muestral, pero omiten que este es solo una parte del error total. En encuestas reales, el mayor problema no es el error muestral, sino: Error de cobertura (quién no puede ser encuestado), Error de no respuesta, Sesgos de selección, Efectos de ponderación (weights), Diseños no probabilísticos o mixtos, etc A medida que se intenta representar mayor complejidad territorial con muestras pequeñas, estos errores crecen significativamente.

Sin embargo, el Perú no es una población homogénea ni estadísticamente simple. El problema no es el tamaño de muestra en abstracto, sino la estructura del diseño muestral frente a una realidad profundamente heterogénea: 1,874 distritos, Diversidad urbano–rural marcada, Brechas territoriales severas, Multilingüismo y diferencias socioculturales, Acceso desigual a telefonía y conectividad En este contexto, afirmar que 1,200 encuestas “representan al Perú” es una simplificación técnicamente débil.

Existe una confusión recurrente —y preocupante— entre lo que es “suficiencia estadística teórica” y lo que es “representatividad real en contextos complejos”.Es correcto, desde la estadística clásica, que una muestra de alrededor de 1,000–1,200 casos puede estimar proporciones poblacionales con márgenes de error cercanos a ±3% bajo supuestos ideales: muestreo probabilístico, cobertura homogénea y población relativamente uniforme.

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