El abandono (o desgaste) se produce cuando se pierden participantes o unidades a lo largo de un estudio. Alguien puede dejar de responder un diario, saltarse un seguimiento o marcharse antes de registrar un resultado. La tasa describe el nivel de bajas; los motivos y los patrones determinan hasta qué punto esto compromete los resultados.
Si 20 de cada 100 participantes inscritos no están disponibles en un seguimiento concreto, la tasa de abandono en ese punto es del 20 %. Conviene especificar el grupo inicial y el momento exacto, ya que la tasa respecto a la fase anterior responde a una cuestión diferente que la pérdida acumulada desde el inicio.
Analiza quién falta
En un estudio práctico sobre un nuevo proceso de configuración, las personas a las que les resultó más difícil podrían ser las menos propensas a responder la encuesta de seguimiento. Analizar únicamente a quienes responden podría ofrecer una imagen excesivamente positiva.
La guía de monitorización de implementación de J-PAL señala el abandono como un riesgo para la evaluación. En un experimento, compara las bajas entre condiciones y analiza las características disponibles asociadas a ellas. Que las tasas de abandono coincidan no demuestra que en cada grupo falte el mismo perfil de personas.
Una muestra más pequeña también reduce la precisión, incluso si la pérdida no genera un sesgo sistemático. Reclutar a más participantes al principio puede ayudar a mantener el volumen, pero no resuelve por sí solo las bajas selectivas.
Reduce las pérdidas evitables sin forzar la participación
Establece expectativas realistas, envía recordatorios claros, prueba la tecnología y asegúrate de que los incentivos y las vías de contacto funcionen sin fallos. Un estudio longitudinal necesita estos cuidados a lo largo de todo el proceso, no solo durante la captación inicial.
Los participantes deben tener siempre la libertad de marcharse. Detecta posibles barreras prácticas y ofrece el apoyo adecuado sin dar la sensación de que seguir es obligatorio. Si explican sus motivos de forma voluntaria, anótalos; pero no des por hecho una actitud concreta cuando no conozcas la razón.
Haz visibles los supuestos del análisis
Informa sobre el flujo de participantes y la disponibilidad de cada dato de interés. Valora métodos adecuados para gestionar datos ausentes o análisis de sensibilidad con apoyo metodológico; cada enfoque parte de ciertas premisas, y rellenar huecos no recupera observaciones que nunca se llegaron a recoger.
No confundas el abandono del estudio con la pérdida de clientes (churn). Un cliente puede dejar de usar el producto y aun así completar la investigación, o seguir usando el producto y descolgarse del estudio. Mantener clara esta diferencia ayuda al equipo a entender qué impacto tiene esa falta de datos en la toma de decisiones.