La precisión de los indicadores escolares depende de la confiabilidad de la medición empleada, así como del tamaño y diversidad del grupo muestra que completa la encuesta.

AccuracyPara la mayoría de las mediciones de NuestraESCUELA, tenemos resultados razonablemente precisos después de que un mínimo de 30 niños completa la encuesta. Si tenemos una muestra más grande – 100 alumnos, por ejemplo – los resultados son ligeramente más exactos. Desde el punto de vista estadístico, el tamaño del error de muestreo es una función de 1/n2, donde n representa el tamaño de la muestra. A medida que aumenta n (más alumnos completan la encuesta), el error de muestreo disminuye. En otras palabras, a medida que se incrementa el número de alumnos que completan la encuesta, también mejora la precisión de los resultados.

El mismo argumento es válido para los datos filtrados. Las calificaciones estimadas que se presentan para los datos filtrados son razonablemente precisas para la mayoría de las mediciones, siempre y cuando se usen por lo menos 30 respuestas estudiantiles para estimar los resultados. Con la encuesta de NuestraESCUELA, el número mínimo de niños que se requiere para presentar un resultado es de 5. Esto significa que los resultados para grupos pequeños no son tan precisos.

Los resultados también pueden ser poco precisos si la muestra de alumnos que completan la encuesta no es representativa de la población escolar. Esto se conoce como sesgo. Por ejemplo, si los alumnos ausentes el día en que se aplica la encuesta tienden a ser de antecedentes socioeconómicos bajos, entonces la muestra no es representativa de toda la población escolar. En este caso, los resultados probablemente estén sesgados.

Para contribuir con la precisión de los resultados y evitar el sesgo lo más posible, las escuelas deben dar seguimiento a los alumnos que se ausentaron cuando se llevó a cabo la encuesta y pedirles completarla. La precisión de las mediciones presentadas se logra mejor con una muestra de 100 o más niños, pero una muestra de 30 proporciona un cálculo razonable para la mayoría de los propósitos. Cuando se interpretan los resultados de muestras pequeñas, sobre todo en el caso de los datos filtrados, éstos deben interpretarse con precaución.