Straightlining y speeders en encuestas

El straightlining (respuesta en línea recta) ocurre cuando un encuestado da la misma respuesta a todos los ítems de una matriz o de una serie de preguntas de valoración, sin importar lo que diga cada ítem, por ejemplo «4» de arriba abajo en una matriz. Junto con los speeders, personas que terminan mucho más rápido de lo que alguien tardaría en leer las preguntas, es una de las señales principales de respuestas de bajo esfuerzo que se revisan y se eliminan antes del análisis.

Ambas conductas son formas de lo que Jon Krosnick llamó satisficing (Applied Cognitive Psychology, 1991): dar una respuesta que alcanza para avanzar en lugar de la más precisa. Krosnick lo describe como más probable cuando la tarea es difícil, la motivación es baja y la encuesta se alarga.

Por qué importa

Las respuestas en línea recta parecen datos reales. Empujan los promedios hacia el centro o hacia el extremo de la escala, inflan las correlaciones entre ítems (todo se mueve junto) y pueden hacer que una escala parezca más confiable de lo que es. Los speeders agregan ruido aleatorio. Unos pocos puntos porcentuales de este tipo de respuestas pueden cambiar qué impulsor parece más importante o si una diferencia entre grupos sale significativa.

Cómo detectar el straightlining

• Varianza cero en una matriz. Calcula la desviación estándar de las respuestas de cada persona en los ítems de una pregunta de matriz. Un valor de 0 significa respuestas idénticas.
• Cadena más larga. Cuenta la racha más larga de respuestas iguales seguidas. Meade y Craig (Psychological Methods, 2012) la incluyen entre los índices estándar de respuesta descuidada.
• Ítems invertidos. Incluye un ítem redactado en sentido contrario, como «La app es difícil de usar» junto a «La app es fácil de usar». Estar de acuerdo con ambos es una contradicción que una respuesta genuina no produciría.

Cómo detectar a los speeders

Compara el tiempo de cada respuesta con la mediana de toda la muestra. Define un punto de corte antes del trabajo de campo, por ejemplo menos del 40 % de la mediana, y aplícalo igual a todos. El tiempo por página es más preciso que el tiempo total cuando tu encuesta tiene ramas de distinta longitud.

Ejemplo

Una encuesta a clientes tiene una matriz de 8 ítems en escala de 1 a 5 y una mediana de 9 minutos. El equipo fijó dos reglas de antemano: es speeder quien tarda menos de 3,6 minutos (40 % de la mediana), y es straight-liner quien responde igual los 8 ítems y además está de acuerdo con el ítem normal y con el invertido. De 820 respuestas eliminan 38 speeders, 24 straight-liners, 11 respuestas duplicadas y 17 incompletas o sin sentido. Quedan 730 respuestas válidas, una tasa de eliminación del 11 %. La calculadora de depuración de datos de encuestas hace esta cuenta y muestra la tasa de eliminación.

No toda línea recta es descuido

Alguien a quien de verdad le encanta tu producto puede marcar «5» en todas las afirmaciones positivas. Eliminarlo sesgaría los resultados hacia abajo. Por eso es más seguro combinar varias señales antes de sacar a alguien: straightlining, velocidad, una pregunta de atención fallida, texto sin sentido en las preguntas abiertas. Meade y Craig también recomiendan usar más de un índice. Una regla práctica es eliminar una respuesta solo si tiene dos o más señales, y reportar cuántas se eliminaron y por qué.

Cómo prevenirlo

• Matrices más cortas. Divide las matrices largas en varias más chicas, o en preguntas separadas en el celular, donde las matrices cuestan más.
• Mezcla la dirección de los ítems para que una persona atenta no pueda estar de acuerdo con todo.
• Aleatoriza el orden de los ítems para que el cansancio no caiga siempre sobre los mismos.
• Encuestas más cortas. Quita las preguntas que no vas a analizar; revisa fatiga de encuestas.
• Preguntas de atención, pocas y redactadas con amabilidad, como «En esta fila, selecciona 'En desacuerdo'».
• Incentivos justos y buenas fuentes. Los paneles de baja calidad y los pagos por encuesta completa atraen speeders y bots; revisa detección de fraude.

Errores frecuentes

• Inventar reglas después de ver los resultados. Los criterios de depuración elegidos para llegar a la respuesta deseada distorsionan el estudio. Escríbelos antes del campo.
• Eliminar por una sola señal débil, como respuestas iguales en una matriz de 3 ítems.
• Usar solo el tiempo total en una encuesta con ramas opcionales largas.
• No registrar las exclusiones. Guarda el motivo de cada eliminación para que el informe sea transparente y la regla se pueda repetir en la siguiente medición.

Revisar la calidad de los datos en SurveyNinja

Cada respuesta en SurveyNinja muestra cuánto tiempo tomó, y desde el plan Básico puedes filtrar las respuestas por tiempo de respuesta para encontrar speeders. Una respuesta que rechazas se puede excluir del informe. El orden aleatorio de preguntas y opciones, la contraseña, el captcha y una sola respuesta por persona están disponibles en todos los planes, incluido el gratuito. Para revisar el straightlining, exporta las respuestas a CSV, XLSX o SPSS en cualquier plan y calcula la varianza de la matriz en una hoja de cálculo o un programa estadístico.