El Cuestionario como Instrumento de Medición

Consiste en un conjunto de preguntas respecto de una o más variables a medir. Debe colocar a todos los entrevistados en la misma situación psicológica. Todos deben entender lo mismo cuando se les formulen las diferentes cuestiones, aunque sean diferentes personas. El Pretest (o prueba piloto) se realiza antes de lanzar la encuesta a la calle. Los cuestionarios se utilizan en encuestas de todo tipo.

Tipos de Preguntas según la Forma de la Respuesta

• Preguntas de Respuesta Abierta

  El entrevistado puede responder con sus propias palabras. Son útiles cuando no se tiene información sobre las posibles respuestas o cuando se desea profundizar en la opinión. Desventajas: son más difíciles de codificar, clasificar y preparar para el análisis, y pueden generar dificultad en el encuestado.

• Preguntas de Respuesta Cerrada

  El entrevistado debe seleccionar una respuesta entre una serie de posibilidades que se le ofrecen. Pueden ser dicotómicas o incluir varias opciones. Deben recoger todas las posibles respuestas. Existe la posibilidad de multirrespuesta. Ventajas: son más fáciles de codificar y analizar, requieren menor esfuerzo por parte de los encuestados y la respuesta toma menos tiempo. Desventaja: limitan las respuestas de la muestra (puede que ninguna describa con exactitud lo que el encuestado tiene en mente) y su redacción es más laboriosa.

La elección del tipo de preguntas depende del grado en que se puedan anticipar las posibles respuestas, los tiempos de que se disponga para codificar y si se busca una respuesta más precisa o profundizar en alguna cuestión.

Tipos de Preguntas según su Función en el Cuestionario

• Preguntas Filtro: Se realizan previamente a otra pregunta a fin de eliminar a quienes no les afecte esta última. Ejemplo: “Si su respuesta es afirmativa, pase a la siguiente pregunta”.
• Preguntas Control: Tienen la finalidad de asegurarse del interés y buena fe del encuestado, así como de la veracidad y fiabilidad de sus respuestas.
• Preguntas de Introducción o Rompehielos: Se usan al inicio del cuestionario, o dentro de este, para pasar de un tema a otro y para ganarse la confianza de la persona.
• Preguntas Colchón o Amortiguadoras: Aluden a temas escabrosos o difíciles, pero se formulan de tal manera que logran reducir la brusquedad y rudeza de dichas preguntas.

Tipos de Preguntas según la Naturaleza de las Respuestas

• De Hecho o de Acción: Sobre algo que se ha hecho.
• De Intención o de Opinión: Sobre lo que se haría o una opinión sobre algo.
• Preguntas-Test: Sobre conocimientos.

Requisitos para la Redacción de Preguntas

Las preguntas deben ser claras, precisas y comprensibles para que el entrevistado entienda lo que se le pregunta. Se deben evitar preguntas demasiado largas. El lenguaje debe ser comprensible para todos, sin términos confusos, ambiguos o de doble sentido. En una población homogénea, se puede utilizar un lenguaje acorde con sus características. Deben formularse con un vocabulario simple, directo y familiar para los participantes. Conviene evitar que se cree una secuencia regular de respuestas (que no se habitúen a dar la misma respuesta en todas las preguntas). La duración del cuestionario debe ser adecuada para no cansar a los entrevistados; en ámbitos académicos pueden ser más duraderos.

Las preguntas deben cumplir con los requisitos de validez y fiabilidad. La Validez se entiende como la adecuación al objeto que se propone investigar. La Fiabilidad se refiere a una cierta consistencia en los datos que se obtendrían si la misma pregunta se hiciera varias veces.

La Observación como Técnica de Recolección

La observación es una serie de procedimientos de obtención de datos empíricos sobre las conductas y los fenómenos sociales. Para que sea considerada científica, debe ser sistemática, es decir, debe realizarse siguiendo un procedimiento que sea susceptible de ser replicado (repetido en idénticas condiciones) por otro investigador. La forma más fácil de sistematizar es especificar “qué, quién, cuándo, dónde y cómo o por qué”.

Tipos de Observación

• Observación Directa Participante

  El investigador se integra en el medio ambiente del grupo estudiado e interviene en sus prácticas y rituales cotidianos. Interpreta activamente sus conductas.

• Observación Directa No Participante

  Incluye la observación extensiva o encuesta y la observación intensiva de pequeños grupos o casos individualizados. La obtención de información es limitada por la elaboración de cuestionarios y el ánimo del sujeto observado.

• Observación Indirecta

  Se caracteriza por la mediación de los objetos de análisis. Incluye el análisis de documentos escritos, sonoros o visuales.

Recolección de Datos y Requisitos de Medición

La recolección de datos implica aplicar los instrumentos de medición y elaborar un plan detallado de procedimientos que conduzcan a reunir datos con un propósito específico.

Pasos en la Recolección de Datos

1. Definir la forma idónea de recolectar los datos de acuerdo con el planteamiento del problema y las etapas previas de la investigación.
2. Seleccionar instrumentos para recolectar los datos requeridos.
3. Aplicar los instrumentos.
4. Obtener los datos y codificarlos.
5. Archivar los datos y prepararlos para su análisis por computadora.

Medición y Requisitos Esenciales

La Medición es el proceso que vincula conceptos abstractos con indicadores empíricos. Los registros del instrumento de medición representan valores visibles de conceptos abstractos. Un instrumento de medición adecuado es aquel que registra datos observables que representan verdaderamente los conceptos o las variables que el investigador tiene en mente.

Los requisitos esenciales de un instrumento de medición son: confiabilidad, validez y objetividad.

• Confiabilidad: Se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo individuo u objeto produce resultados iguales.
• Validez: Grado en que un instrumento mide realmente la variable que pretende medir.
• Objetividad: Se refiere al grado en que el instrumento es o no permeable a la influencia de los sesgos y tendencias del investigador o investigadores que lo administran, califican e interpretan. En ciertas ocasiones se alcanza mediante el consenso o mediciones múltiples. La objetividad aumenta al reducirse la incertidumbre.

Estadística Descriptiva: Medidas Centrales y de Dispersión

A continuación, se definen algunas medidas estadísticas clave:

• Media Aritmética: El promedio aritmético de los valores encontrados, expresado como la suma de los valores dividida por la cantidad de valores.
• Mediana: Si se ordenan todos los valores de mayor a menor o de menor a mayor, será el caso que esté en la mitad de la lista si el total es impar, o el promedio de los dos casos centrales si es par.
• Moda o Modo: El valor más repetido en una tabla de frecuencias.
• Rango o Recorrido: La distancia entre el valor más alto y el valor más bajo. A mayor distancia, mayor rango o recorrido y, con ello, mayor dispersión entre los datos.
• Varianza: A mayor valor de esta medida, mayor dispersión.

Escalas de Medición

Las escalas se presentan en dos grupos: no numéricas (escalas nominales y ordinales) y numéricas (escalas de intervalo y de razones o cocientes).

Tipos de Escalas

• Escala Nominal

  Establece diferencias estrictamente cualitativas entre uno u otro valor. No se expresan en cantidades, por lo que no pueden establecerse relaciones de razón o proporción ni jerarquías de valor, ya que cada categoría es equivalente. Ejemplos: los valores para las variables sexo, color preferido, lugar de nacimiento, partido al que votará.

• Escala Ordinal

  Se mantiene dentro de las “no numéricas”, estableciendo diferencias categoriales cualitativas, pero puede ordenar los valores de menor a mayor o de mayor a menor desde el punto de vista de algún criterio de jerarquización. Ejemplo: rangos militares.

• Escala de Intervalo

  Puede incluir valores que sean en sí mismos un grupo de números (“10 a 19”), siempre que el intervalo o distancia entre ellos sea siempre igual. Está compuesta por valores que son números o grupos de números. Puede no incluir un valor cero o incluir un cero arbitrario.

Selección de la Muestra

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Debido a factores económicos y materiales, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que se selecciona una muestra que debe ser representativa de todo el conjunto de la población. Sobre esta muestra se recolectarán datos para generalizar resultados y establecer parámetros.

La clave es que la selección se realice de forma aleatoria, para que todos los componentes del universo tengan las mismas posibilidades de formar parte de la muestra. El objetivo es encontrar una muestra representativa del universo o población con cierta posibilidad de error (que se pretende minimizar) y un nivel de confianza (que se busca maximizar).

Toda investigación debe ser transparente, por lo que es necesario delimitar con claridad la población estudiada y hacer explícito el proceso de selección de su muestra. Solo cuando se quiere efectuar un censo se deben incluir todos los casos del universo o población.

Tipos de Muestra

Muestras Probabilísticas (Aleatorias)

Se basan en el azar. Todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra que el resto de la población. Es un tipo de sorteo muy riguroso, pero más difícil de aplicar, ya que es más costoso y requiere más recursos humanos. Requiere precisar el tamaño de la muestra y seleccionar unidades muestrales por medio de una selección aleatoria o mecánica (listado muestral, tómbolas o tablas de números).

• Muestreo Aleatorio Simple

  Consiste en numerar todos los casos de la población y, de ese número total, sortear la cantidad de casos de la muestra que se ha diseñado, uno por uno. Este procedimiento se puede realizar mediante la extracción de un bombo de las unidades de muestreo o mediante el uso de las tablas de números aleatorios. Pasos: 1) se numera el universo; 2) se otorga a cada bola un número; 3) se insertan las bolas en el bombo; y 4) se extraen tantas bolas como unidades componen la muestra que se necesita investigar.

• Muestreo Aleatorio Sistemático

  Consiste en dividir el tamaño de la población entre el tamaño muestral seleccionado, obteniendo como resultado el intervalo. Luego se sortea un número entre los que componen el intervalo y, a partir de él, se elige “uno cada tanto” considerando dicha constante, hasta completar la muestra.

• Muestreo Aleatorio Estratificado

  Implica incluir cuotas de valores de variables cuya composición se conoce previamente en la población, de modo tal que su participación en la muestra sea idéntica a la de la población. Es útil cuando interesan grupos que constituyen minorías de la población o universo, ya que, si la muestra fuera aleatoria simple, resultaría muy difícil determinar qué elementos o casos de tales grupos serían seleccionados.

• Muestreo Aleatorio por Conglomerados, Clusters o Racimos

  En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que a veces las unidades de muestreo/análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos. Es útil cuando el investigador se ve limitado por recursos financieros, tiempo, distancias geográficas y otros obstáculos.

Muestras No Probabilísticas (No Aleatorias)

No se fundamentan en la selección aleatoria. El procedimiento de selección está orientado por las características de la investigación, más que por un criterio estadístico de generalización. Se seleccionan casos o unidades por uno o varios propósitos específicos. Por lo tanto, no garantiza la representatividad. Los componentes del universo no tienen las mismas posibilidades de formar parte del estudio y el error no se puede controlar. Tienen ventajas en estudios que no buscan representatividad, sino una elección de casos con ciertas características. Ejemplos: muestras de voluntarios, bola de nieve, por conveniencia.

Las muestras hechas por contacto visual (salir por la ciudad sin seguir ningún criterio) no deben confundirse con muestras al azar porque no impiden el sesgo de selección de casos ni garantizan igualdad de probabilidades de selección.

Otras Clasificaciones del Muestreo

• No Intencionales: El investigador no decide qué casos entran en la muestra. Delega la decisión en el azar o en la casualidad.
• Intencionales: El investigador decide con un criterio predefinido qué casos entran en la muestra, por razones prácticas ligadas a las características poblacionales, al tipo de investigación y pregunta/problema o a la dificultad de acceso a los casos.

Definición y Delimitación de la Población

Para seleccionar una muestra, primero hay que definir la unidad de muestreo, es decir, sobre qué o quiénes se recolectarán datos (participantes, individuos, objetos, sucesos, etc.). Estas unidades dependen del planteamiento y los alcances de la investigación. Una vez definida la unidad de muestreo, se delimita la población que va a ser estudiada, el conjunto de todos los casos que concuerda con una serie de especificaciones. Esta delimitación permite hacer una investigación costeable e implica excluir unidades que no entran en el análisis.

Errores a Evitar en la Selección de la Muestra

Al seleccionar la muestra, se deben evitar tres errores comunes:

1. Desestimar o no elegir casos que deberían ser parte de la muestra.
2. Incluir casos que no deberían estar porque no forman parte de la población.
3. Seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles (ejemplo: menores de edad en una encuesta electoral).

Para evitar tales errores, es necesaria una adecuada delimitación del universo o población.

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