Sesgos cognitivos en cuestionarios para investigación de mercados

Las preguntas bien redactadas son la piedra angular de una investigación confiable: guían al encuestado, moldean la calidad del dato y, en última instancia, definen las decisiones que la empresa tomará. Sin embargo, basta un giro de palabras para introducir sesgos que distorsionen los resultados. En 2024, el 42 % de los estudios de mercado reportó problemas de calidad derivados de preguntas sesgadas (Magid, 2023).En SINNETIC creemos que la calidad empieza mucho antes del trabajo de campo; por ello reunimos lo mejor de la literatura académica y las buenas prácticas compiladas para ofrecerte una guía práctica para diseñar y revisar instrumentos de investigación de mercados cuantitativa.

1. ¿Qué es el sesgo en encuestas?

Sesgo (survey bias): distorsión sistemática provocada por la redacción, el orden o el contexto de las preguntas que impide reflejar con exactitud las opiniones o comportamientos reales del encuestado.

2. Principales tipos de sesgo y su impacto

3. Principios para redactar preguntas imparciales

• Lenguaje neutro: evita adjetivos emotivos o juicios de valor.
• Claridad y especificidad: define periodos (“últimos 30 días”), frecuencias o unidades.
• Un solo tema por pregunta: elimina los double‑barreled.
• Escalas equilibradas: igual número de categorías positivas y negativas, distancias simétricas.
• Pruebas piloto: soft‑launch 5 % de la muestra para detectar problemas.
• Consistencia de escalas: usa el mismo orden y número de puntos en todo el cuestionario.
• Evita jerga y acrónimos: si son necesarios, añade definición.* Inclusión cultural: evita modismos locales, usa ejemplos universales.
• Garantiza anonimato: explica cómo se protegerán los datos.*
• Randomización inteligente: rota bloques u opciones donde sea pertinente.
• Banco de ítems: Produce ítems y compáralos. Esto permite calcular psicometricamente su dificultad y discriminación en diferentes contextos.

5. Buenas prácticas de diseño integral

• Ir de lo general a lo específico para crear un flujo lógico que mantenga contexto.
• Tiempos de entrevista inferiores a 15 min para reducir fatiga.
• Implementar trampas de atención (attention checks) y monitorear paradata (tiempo, clics).
• Uso de IA generativa (p.ej., GPT auditado) para detectar wording sesgado o frases complejas.
• Documentar la lógica de saltos y proporcionar preview a stakeholders antes del lanzamiento.

Conclusión

El diseño de encuestas imparciales no es solo un ideal metodológico: es un requisito para que los insights se traduzcan en decisiones de negocio acertadas. Al aplicar estos principios —respaldados por la comunidad académica y por experiencia de SINNETIC— te acercas a lo que la gente realmente piensa, siente y hace.

Bibliografía

• Brown, T., & Smith, J. (2024). Bias in job analysis survey ratings attributed to order effects. International Journal of Selection and Assessment. https://doi.org/10.1111/ijsa.12469
• López, R., García, M., & Chen, F. (2025). A psychometric model for respondent‑level anchoring on self‑report rating scale instruments. Journal of Behavioral Measurement. 
• Mlinarić, M., Horvat, D., & Šupe, A. (2022). Social desirability bias in qualitative health research. EJQSHW, 17(1). 
• RP Group. (2024). Common survey design missteps (and how to fix them!) White Paper.
• ESOMAR. (2025). Basic Insights on Questionnaire Design.
• Magid. (2023). Overcoming bias in surveys: Ensuring accurate results. Blog post.
• National Academy of Sciences. (2025). A solution to the pervasive problem of response bias in self‑reports. PNAS. https://doi.org/10.1073/pnas.2412807122
• Kantar Profiles. (2024). Crafting unbiased survey questions. White Paper