GERENCIA E INVESTIGACIÓN PARA EL DESARROLLO SUSTENTABLE
GEINDES - REVISTA DIGITAL UNIVERSIDAD YACAMBU
MUESTREO Y TECNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS Presentado a: Lic. Leonardo Castillo – Docente titular Diseños Cuantitativos de Investigación WALDO SEGUNDO PEDREAÑEZ – EDWARD GABRIELROSAS PEÑA
NUMERO 01
EDITORIAL MUNDO
MARZO
2015
Los conocimientos sobre población, muestra, recolección de datos, entre otros, forman parte de la estadística, la cual es utilizada como una herramienta de gran utilidad para las ciencias, razón por la cual, estas necesitan conocer acerca del comportamiento de algunas variables que intervienen en un fenómeno que se estudia.
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MAESTRIA EN GERENCIA DEL DESARROLLO SUSTENTABLE
GERENCIA E INVESTIGACIÓN PARA EL DESARROLLO SUSTENTABLE GEINDES
CONTENIDO CONCEPTO DE POBLACIÓN COMO SE DELIMITA UNA POBLACIÓN? MUESTREO Y RECOLECCIÓN DE DATOS CONCEPTO Y DE MUESTRA TIPOS DE MUESTRA MUESTRA PROBABILISTICA, CARACTERISTICAS Y SELECCIÓN MUESTRA NO PROBABILISTICA, CARACTERÍSTICAS Y SELECCIÓN TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILISTICO TAMAÑO OPTIMO DE LA MUESTRA INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS EL CUESTIONARIO CARACTERÍSTICAS Y TIPOS DE PREGUNTAS ESCALA TIPO LIKERT ESCALOGRAMA DE GUTTMAN NOTAS FINALES REFERENCIAS
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“El desarrollo sustentable, compromiso de todos” – www.geindes.com
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CONSEJO EDITORIAL Waldo Segundo Ppedreaza Edward Gabriel Rosas Peña ILUSTRACIÓN Y PORTADA Edward Rosas – Waldo Pedreaza
DISTRIBUCIÓN Y PUBLICACIÓN isuu.com 2015
LEONARDO CASTILLO DIRECTOR
EDWARD ROSAS DISEÑO Y DIAGRAMACIÓN
VOLUMEN 1. NUMERO 1. JULIO 2015
WALDO PEDREAZA EDITOR
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La revista GINDES – GERENCIA E INVESTIGACIÓN
PARA
EL
DESARROLLO SOSTENIBLE,
es una
iniciativa que nace en el año 2015 en la Universidad Yacambú, en la Cátedra de Diseños Cuantitativos de Investigación, a raíz de la imperiosa necesidad de incentivar el campo de la investigación y el conocimiento científico de los estudiantes de la Maestría en Gerencia del Desarrollo Sustentable, cuyo objetivo se basa en contribuir académicamente en el conocimiento sobre población, muestra, recolección de datos, entre otros, como elementos fundamentales de la estadística, la cual es utilizada como una herramienta de gran utilidad para las ciencias, en razón a que éstas necesitan conocer acerca del comportamiento de algunas variables que intervienen en un fenómeno que se estudia.
Estas herramientas proporcionan información de gran utilidad para la toma de decisiones, siendo el muestreo una de las técnicas aplicadas para la investigación, ya que a partir de las muestras seleccionadas de una población, pueden construirse las variables. En fin, estos instrumentos estadísticos han contribuido de manera muy acertada,
a que las
organizaciones tengan una visión clara de hacia dónde deben orientar sus esfuerzos para llevar sus esfuerzos en el futuro.
El muestreo es un elemento clave en la metodología de la investigación ya que implica seleccionar a un grupo de elementos que se utilizarán para dirigir un estudio. Por lo tanto es importante diseñar un plan de muestreo que defina el proceso de selección del grupo de elementos seleccionados. Es fundamental expresar claramente en todo trabajo de investigación los siguientes aspectos del diseño metodológico: la población y las características que deben poseer los elementos para formar parte del estudio, el número de elementos que conforman la población, si este número
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se conoce con certeza o se puede estimar, el tipo de muestreo y la técnica utilizada, el tamaño de la muestra y el error de muestreo establecido.
El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. La muestra debe lograr una representación adecuada de la población importante para la investigación.
Asimismo, la recolección de datos, está relacionada con una gran variedad de técnicas y herramientas, que el analista utiliza para desarrollar los sistemas de información, tales como la entrevista, la encuesta, el cuestionario, la observación, entre otros.
Con gran orgullo y satisfacción presentamos a ustedes la primera edición de GINDES, donde abordaremos el fascinante y complejo mundo del muestreo y las técnicas de recolección de datos, cuyas herramientas metodológicas guían la importancia al momento de tomar decisiones de carácter investigativo.
Waldo Segundo Pedreaza waldospgindes@gmail.com
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CONCEPTO DE POBLACIÓN
Un concepto básico de población o universo es el relacionado con el conjunto total de individuos que se desean investigar; esta viene a ser el conjunto de elementos con características comunes, los cuales serán objeto de análisis. Para realizar un estudio – y dependiendo de lo que se quiere investigar – se escoge una población determinada, ya posteriormente – y dependiendo también de los recursos con los que se cuente – se realiza un censo o se toma una muestra de la misma.
El término población, generalmente puede ser asociado al número de personas de un país, de un estado, de un municipio, es decir relacionado sólo con cantidad de personas, con todo lo relativo al número de habitantes, sin embargo, el concepto de población va más allá, según Hernández S (2010): Población o universo es el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.
Ahora bien, en definitiva y de acuerdo con los conceptos sobre población descritos por diferentes autores, la población no sólo se refiere a personas, se refiere a individuos, pudiendo ser estos elementos de la fauna, la flora, objetos, o aquello que a criterio del investigador esté relacionado con el estudio a realizar. La población debe ser claramente específica y delimitada en cuanto a sus características ya que se debe seleccionar partiendo de la operacionalización de las variables definidas en el planteamiento del estudio y
finalmente será sobre quienes se reflejarán los resultados de la
investigación. La definición de la población es la fase previa a la definición de la muestra.
Finalmente, se debe definir la población con precisión, de modo que sea manifiesto cuando cierto elemento pertenece o no a esa población. Para el
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enfoque cuantitativo, la población debe situarse claramente en torno de características de contenido, lugar y tiempo. Otros conceptos teóricos que se deben aclarar en este contexto son el de población finita y población infinita.
Población Finita “Es aquella cuyos elementos en su totalidad son indentificables por el investigador, estadísticamente se considera que la población es finita cuando está conformada por menos de cien mil elementos” (Ramírez, 2007 p.87). Al referirse a una población finita, es cuando la población tiene un tamaño establecido y limitado, esto es, existe un número denotado por N que indica cuántos elementos conforman la población.
Población Infinita “Es aquella población de cuyos elementos es imposible tener un registro, por
ejemplo,
cantidad
de
animales
de
una
especie
determinada
indocumentados; estadísticamente se considera infinita cuando la población está conformada por más de cien mil elementos”. (Ramírez, 2007 p.87). En ese sentido es teóricamente imposible definir la población infinita, ya que se necesita tiempo, recursos y observar todos los elementos. Aunque la población sea excesivamente grande, no existe una población infinita de objetos físicos, entonces se considera infinita cuando no se puede enumerar en un tiempo razonable
COMO SE DELIMITA UNA POBLACIÓN?
Cuando se desea estudiar más de un acontecimiento u objeto - es decir, sin hacer un estudio de caso, uno de los primeros interrogantes a decidir y
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tener en cuenta se basa en: ¿Cuáles son los límites de la población objetivo en que el investigador está interesado, y dentro de los cuales sus resultados se mantendrán válidos? Es importante definir estos límites desde posible y ciertamente antes de recoger cualquier cantidad importante de material empírico, de manera contrario se corre el riesgo el riesgo de reunir los datos innecesarios e incluso engañosos en vez los correctos. Se tiene que admitir que especialmente en los estudios exploratorios, donde no se tiene en cuenta el estudio suficiente sobre el objeto, sucede a menudo que no puede dejar de revisar la delimitación, después de que se hayan recolectado algunos datos.
Por lo tanto la delimitación de población objetivo establece un estudio concierne a varios objetos o acontecimientos empíricos, los cuales pertenecen generalmente a una clase ya existente. Los objetos físicos pueden ser o personas, animales u objetos sin vida. Los acontecimientos son cambios o movimientos temporales de objetos físicos.
Es
siempre
recomendable
utilizar,
para
las
delimitaciones,
las
clasificaciones bien conocidas y establecidas, o definirlas por lo menos en términos objetivos de modo que no sea el investigador que tiene que considerar si un caso dado pertenece a la población o no. De otro modo, cuándo escoger un caso los prejuicios del investigador (que pueden ser erróneos) influye demasiado los resultados de la investigación. El investigador puede, sin notarla, seleccionar sobre todo tales casos que corroboren sus preconcepciones o hipótesis.
Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la población bajo estudio:
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Homogeneidad: que todos los miembros de la población tengan las mismas características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación. Tiempo: se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de diferentes generaciones. Espacio: se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico. Cantidad: se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se vaya a investigar.
MUESTREO Y RECOLECCIÓN DE DATOS
La teoría del muestreo permite determinar de manera efectiva la muestra que refleje con exactitud las características de la población sometida a un estudio, ya que no siempre es posible tomar a todos los elementos que conforman la población. Cuando se refiere a población en diferentes contextos de la investigación se mencionan los términos población objetivo, población
investigada,
población
diana,
población
blanco,
población
accesible o target group. Estos términos no significan lo mismo, aunque algunos se utilizan como sinónimos, son distintas maneras de definir a la población de acuerdo al ámbito en el que se quiere estudiar (en ciencias sociales, ciencias biomédicas, ciencias económicas, marketing). 8
Para acercar las herramientas que brinda la estadística a la investigación es necesario definir algunos conceptos previamente y a partir de ellos desarrollar las diferentes técnicas del muestreo acompañándolas de ejemplos y aplicaciones.
CONCEPTO DE MUESTRA
La muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población. Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población. Aleatoria: cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser incluido. Estratificada: Es un tipo de muestreo donde se seleccionan las muestras de forma simple, cuando la población de estudio está claramente diferenciada en estratos o grupos que son fácilmente identificables. Los estratos constituyen una parte de la población, es decir, que cada unidad de muestreo pertenece a uno solo de los estratos, su unión constituye toda la población. Sistemática: “Es el tipo de muestreo en el cual se seleccionan las unidades de estudio, aplicando un intervalo de selección, de tal modo que después que suceda cada intervalo, se van incluyendo en la muestra”. (Munch y ángeles, 2007. P.109). cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. Ejemplo: se desea realizar un estudio de una institución académica cuya población total es de 3000 personas en total, y se requiere de una muestra sistémática de
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200 personas. Para determinar el intervalo I se divide el tamaño de la población (N) entre el trabajo de la muestra (n).
El muestreo es indispensable para el investigador ya que es imposible entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas de tiempo, recursos y esfuerzo. Al seleccionar una muestra lo que se hace es estudiar una parte o un subconjunto de la población, pero que la misma sea lo
suficientemente
representativa
de
ésta
para
que
luego
pueda
generalizarse con seguridad de ellas a la población.
El tamaño de la muestra depende de la precisión con que el investigador desea llevar a cabo su estudio, pero por regla general se debe usar una muestra tan grande como sea posible de acuerdo a los recursos que haya disponibles. Entre más grande la muestra mayor posibilidad de ser más representativa de la población.
En la investigación experimental, por su naturaleza y por la necesidad de tener control sobre las variables, se recomienda muestras pequeñas que suelen ser de por lo menos 30 sujetos.
En la investigación descriptiva se emplean muestras grandes y algunas veces se recomienda seleccionar de un 10 a un 20 por ciento de la población accesible.
TIPOS DE MUESTRA
Para clasificar las muestras, existen diferentes criterios, sin embargo generalmente se dividen en dos grandes grupos: Muestreo Probabilístico y Muestreo No Probabilístico. A continuación se darán a conocer los tipos de
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muestra, se describirán sus características, cómo se selecciona y se calcula cada tipo de muestra.
Muestreo Probabilístico: Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.
Sólo
estos
métodos
de
muestreo
probabilísticos
aseguran
la
representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos se encuentran los siguientes tipos: Aleatorio Simple: En este tipo de procedimiento muestral se asigna un número a cada individuo de la población y se eligen – a través de algún método o medio mecánico simple – tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de la muestra necesaria. Sin embargo, este tipo de procedimiento es poco útil cuando la población es muy grande. Aleatorio Estratificado: Normalmente se busca estudiar una serie de subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos. Es decir, se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.
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La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:
Afijación Igual: A cada estrato le corresponde igual número de elementos.
Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.
Aleatorio Sistemático: Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra. Un ejemplo seria: si tenemos una población de 100 individuos y queremos seleccionar una muestra de 20, actuaríamos de la siguiente forma:
1. Numeramos los elementos o personas. 2. Tenemos que elegir un elemento de cada 100/20= 5 (coeficiente de elevación). 3. Elegimos al azar un elemento o persona entre los 5 primeros. Supongamos que elegimos el número 2. 4. Posteriormente seleccionamos un elemento cada 5, es decir, el 2+5=7, 7+5=12, etc. El último sería el elemento número 97.
Muestreo por Conglomerado: Es parecido al muestreo estratificado, con la diferencia que la población se divide en grupos heterogéneos, como si fueran subpoblaciones dentro de la población general. Ejemplos de conglomerados serían unidades hospitalarias, mesas electorales, etc. Muestreo No Probabilístico: En este tipo de muestreo no se utiliza el azar, sino el criterio del investigador, es decir, él decide si la muestra es o no representativa. Es decir que las muestras se recogen en un proceso que no
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brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados. La muestra no probabilística no es un producto de un proceso de selección aleatoria. Los sujetos en una muestra no probabilística generalmente son seleccionados en función de su accesibilidad o a criterio personal e intencional del investigador.
La desventaja del método de muestreo no probabilístico es que no se toman pruebas de una porción desconocida de la población. Esto implica que la muestra puede representar a toda la población con precisión o no. Por lo tanto, los resultados de la investigación no pueden ser utilizados en generalizaciones respecto de toda la población. Se podría dar como ejemplo el realizado por un médico para investigar una determinada enfermedad. En el procedimiento de muestreo, el doctor selecciona sus pacientes, por ser él quien conoce los síntomas de la enfermedad.
IMPORTANTE PARA RECORDAR: cuál elegir? Elegir una muestra probabilística o no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y del alcance de sus contribuciones.
TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
Constituye una de las modalidades de muestreo más utilizada en diversos campos del saber, entre lo que se destacan la investigación de mercado, algunos estudios médicos, estudios de opinión, entre otros. Entre ellos tenemos: Muestreo por cuotas: Consiste en formar estratos de la población sobre la base de ciertas características y en procurar que estén representadas en proporciones
semejantes
a
las
que
existen
en
la
población.
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Principales
características
utilizadas:
sexo,
edad,
ocupación,
etc.
Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentran y que cumplen esas características. Este tipo de muestreo tiene como beneficio que se pueden realizar estudios exploratorios rápidos y económicos. Aplicación: Una empresa quiere estimar la aceptación del sabor de un nuevo producto de la línea, para lo cual invita a la degustación del producto en un puesto comercial utilizando un muestreo por cuotas.
Muestreo opinático o intencional: Es una técnica que se basa en la opinión del investigador para constituir una muestra de sujetos en función de su carácter típico, como en el estudio de casos extremos o marginales, o de los casos típicos. Permite estudiar fenómenos raros o inusitados. Ejemplo: Encuesta sobre autocuidado a personas que han recibido trasplante hepático en un hospital determinado.
Muestreo casual o incidental: La muestra está conformada por sujetos fácilmente accesibles y presentes en un lugar determinado, y en un momento preciso. Los sujetos se incluyen en el estudio a medida que se presentan, y hasta que la muestra alcance el tamaño deseado. Ejemplo: Encuestas en vía pública que se realizan en un día y horario determinado.
Muestreo por redes (bola de nieve): Consiste en localizar a algunos individuos según determinadas características. Se utiliza en poblaciones marginales o de difícil acceso. Se basa en redes sociales, en las amistades. Cuando se encontró el primer representante, éste puede conducir a otro, y ése a un tercero, y así sucesivamente hasta conseguir una muestra suficiente.
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Ejemplos: Consumidores de productos premium. Personas que padecen determinada enfermedad. Miembros de una secta. Adictos que rechazan la instancia de rehabilitación. Mujeres golpeadas. Aficionado a prácticas culturales inusuales. Cuándo utilizar el muestreo no probabilístico
Este tipo de muestreo puede ser utilizado cuando se quiere mostrar que existe un rasgo determinado en la población.
También se puede utilizar cuando el investigador tiene como objetivo hacer un estudio cualitativo, piloto o exploratorio.
Se puede utilizar cuando es imposible la aleatorización, como cuando la población es casi ilimitada.
Se puede utilizar cuando la investigación no tiene como objetivo generar resultados que se utilicen para hacer generalizaciones respecto de toda la población.
También es útil cuando el investigador tiene un presupuesto, tiempo y mano de obra limitados.
Esta técnica también se puede utilizar en un estudio inicial que será llevado a cabo nuevamente utilizando un muestreo probabilístico aleatorio.
TAMAÑO OPTIMO DE LA MUESTRA
Los factores que determinan el tamaño de la muestra son la distribución de la población, el nivel de confianza y el margen de error permitido.
Distribución de la población: La población puede ser homogénea o heterogénea, se puede realizar un estudio piloto para tener alguna medida
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estadística descriptiva como la media y la desviación estándar (S). Si no se poseen datos previos, se puede adoptar los supuestos de posición conservadora, esto es, considera un universo infinito por lo tanto los valores de la proporción en máxima incertidumbre son P=Q=0.50, entonces S=0.5.
Nivel de confianza: Se refiere a la probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Niveles de confianza: 0.90; 0.95; 0.99. Los valores de la tabla Normal para Z de acuerdo al nivel de confianza son: 1.645; 1.96 y 2.575 respectivamente.
En Ciencias Sociales puede aceptarse el trabajo con un nivel de confianza de 0.95. Cuanto más grande es el nivel de confianza, mayor será la garantía de que la estimación realizada a través de la muestra se aproxime a la realidad.
Error de muestreo permitido: Para fijar el tamaño de muestra adecuado a cada investigación es preciso determinar el porcentaje de error que estamos dispuestos a tolerar. El error es el porcentaje de incertidumbre, es el riesgo estimado de que la muestra elegida no sea representativa. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, el error muestral tiende a reducirse.
Tamaño de la Muestra para proporciones Cuando deseamos estimar una proporción, debemos conocer varios aspectos: a. El nivel de confianza o seguridad (1 - á). El nivel de confianza prefijado da lugar a un coeficiente (Zx). Ejemplo: Para una confianza del 95%, Zx = 1.96, para una seguridad del 99%. Zx = 2.58. (Estos valores provienen de las tablas de la distribución normal Z)
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b. La precisión que deseamos para el estudio. c. Una idea del valor aproximado del parámetro que queremos medir (en este caso una proporción). Esta idea se puede obtener revisando la literatura, por estudio pilotos previos. En caso de no tener dicha información utilizaremos el valor p = 0.5 (50%). El problema que puede enfrentarse en un estudio de investigación es la cantidad de información con la que se cuente; específicamente se pueden tener dos casos: desconocer la población del fenómeno estudiado, o bien, conocerla.
Cálculo del Tamaño de la Muestra desconociendo el Tamaño de la Población. La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población es la siguiente:
En donde, Z = nivel de confianza, P = probabilidad de éxito, o proporción esperada Q = probabilidad de fracaso D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción)
Ejemplo: ¿A cuántas familias tendríamos que estudiar para conocer la preferencia del mercado en cuanto a las marcas de shampoo para bebé, si se desconoce la población total? Seguridad = 95%; Precisión = 3%
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Proporción esperada = asumamos que puede ser próxima al 5%; si no tuviésemos ninguna idea de dicha proporción utilizaríamos el valor p = 0.5 (50%) que maximiza el tamaño muestral.
Entonces: •
= 1.962 (ya que la seguridad es del 95%)
• p = proporción esperada (en este caso 5% = 0.05) • q = 1 – p (en este caso 1 – 0.05 = 0.95) • d = precisión (en este caso deseamos un 3%)
Se requeriría encuestar a no menos de 203 familias para poder tener una seguridad del 95% Ejemplo: ¿Cómo hubiera cambiado el ejemplo anterior si se desconoce la proporción esperada? Cuando se desconoce la proporción esperada se debe utilizar el criterio conservador P=q=0.5. La cual maximiza el tamaño de la muestra aplicando la formula anterior:
Se requeriría encuestar a no menos de 1068 familias para poder tener una seguridad del 95 %
Cálculo del tamaño de la muestra conociendo el tamaño de la población. La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población es la siguiente: 18
En donde, N = tamaño de la población Z = nivel de confianza, P = probabilidad de éxito, o proporción esperada Q = probabilidad de fracaso D = precisión (Error máximo admisible en términos de proporción)
Ejemplo: ¿A cuántas familias tendríamos que estudiar para conocer la preferencia del mercado en cuanto a las marcas de shampoo para bebé, si se conoce que el número de familias con bebés en el sector de interés es de 15,000? Seguridad = 95%; Precisión = 3% Proporción esperada = asumamos que puede ser próxima al 5%; si no tuviese ninguna idea de dicha proporción utilizaríamos el valor p = 0.5 (50%) que maximiza el tamaño muestral
Se requeriría encuestar a no menos de 200 familias para poder tener una seguridad del 95% Ejemplo: ¿Cómo hubiera cambiando el ejemplo anterior, si se desconoce la proporción esperada? Si se desconoce la proporción esperada, se tendría que utilizar el criterio conservador (p = q = 0.5), lo cual maximiza el tamaño de muestra de la siguiente manera:
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•
=1.962 (ya que la seguridad es del 95%)
• p = proporción esperada (en este caso 50% = 0.5) • q = 1 – p (en este caso 1 – 0.5 = 0. 5) •d = precisión (en este caso deseamos un 3%) quedando como resultado:
Se requeriría encuestar a no menos de 997 familias para poder tener una seguridad del 95 % Según diferentes seguridades, el coeficiente de varía así: • Si la seguridad
fuese del 90% el coeficiente sería 1.645
• Si la seguridad
fuese del 95% el coeficiente sería 1.96
• Si la seguridad
fuese del 97.5% el coeficiente sería 2.24
• Si la seguridad
fuese del 99% el coeficiente sería 2.576
INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
EL CUESTIONARIO “La palabra cuestionario proviene del latín quuaestionarius, que siginifica lista de cuestiones para cualquier fin” (Ruiz, 2002, p.191), en este sentido en opinión de García (2008), “el cuestionario es un sistema de preguntas racionales, ordenadas en forma coherente, tanto desde el punto de vista lógico
como
psicológico,
expresada
en
un
lenguaje
sencillo
que
generalmente responde por escrito a la persona interrogada” (p. 29).
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En la actualidad, el cuestionario es instrumento de recolección de información muy difundido en los diversos estudios sociales, el mismos puede presentarse en forma física (papel y tinta), y recientemente en versión digital a través de las diversas páginas web que realizan estudios haciendo uso de ella.
El cuestionario es un instrumento de recogida de datos de la encuesta, rigurosamente estandarizado, que operacionaliza las variables objeto de observación e investigación, por ello las preguntas de un cuestionario son los indicadores. Consiste en un conjunto de preguntas respecto de una o más variables a medir. Debe ser congruente con el planteamiento del problema e hipótesis. Las preguntas aplicadas en los cuestionarios pueden ser del tipo abiertas o cerradas.
Características y tipos de preguntas
Tipos de cuestionarios
a. Entrevista personal: hacen uso de encuestadores b. Por correo: envío por correo de un cuestionario, es más barata, pero tienen el inconveniente de un índice de respuesta no elevado, por lo que hay que hacer sucesivas oleadas, lo que puede hacer que nuestra muestra no sea representativa. c. Cuestionarios telefónicos: no controlamos a la persona que responde, son baratas. d. Cuestionarios auto-adictos: se realizan a una población cautiva.
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Tipos de preguntas de un cuestionario de encuesta
a.- Según la contestación que admitan: Preguntas Abiertas (preguntas que sólo formulan la pregunta, sin establecer categorías de respuesta): Se deben utilizar muy poco en las encuestas porque después de la encuesta hay que cerrarlas y luego estandarizarlas. Preguntas Cerradas: son aquellos instrumentos en donde se formulan preguntas cuya libertad de respuesta está limitada (cerradas) a las opciones en el cuestionario. Pueden ser: Dicotómicas: establecen sólo dos alternativas de respuesta, “Si o No” y a veces Ns/Nc (No sabe/No contesta o No responde). Se deben utilizar sólo para temas muy bien definidos que admiten estas dos alternativas como respuesta. Categorizadas: además de la pregunta, establecen las categorías de respuesta. A su vez se subdividen en:
De respuesta espontánea: el encuestador no debe leerle la respuesta al encuestado.
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De respuesta sugerida: el entrevistador lee las preguntas al encuestado.
De valoración: el entrevistador lee una escala de intensidad creciente o decreciente de categorías de respuesta.
b.- Según su función en el cuestionario: Preguntas Filtro: se utilizan mucho en los cuestionarios para eliminar aquellas personas que no les afecten determinadas preguntas, es decir que marcan la realización o no de preguntas posteriores. Batería de preguntas: todas las preguntas tratan sobre un mismo tema y que siempre deben ir juntas en el cuestionario en forma de batería, empezando por las más sencillas y luego las más complejas. Esto se denomina “embudo de preguntas”. Preguntas de control: se utilizan para comprobar la veracidad de las respuestas de los encuestados y normalmente lo que se hace en estos casos es colocar la misma pregunta pero redactada de forma distinta en lugares separados una de la otra. Preguntas amortiguadoras: se refieren a que cuando estamos preguntando temas escabrosos o pensamos que serán reticentes a contestar, hay que preguntar suavizando la pregunta y no preguntar de modo brusco y directo c.- Según su contenido Preguntas de identificación: sitúan las condiciones en la estructura social. Ej. Edad, sexo, profesión. Preguntas de acción: tratan sobre las acciones de los entrevistados. Ej. ¿Va al cine? ¿fuma?
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Preguntas de intención: indagan sobre las intenciones de los encuestados. Ej. ¿Va a votar? Preguntas de opinión: tratan sobre la opinión encuestados sobre determinados temas. Ej. ¿Qué piensa sobre...? Preguntas de información: analizan el grado de conocimiento de los encuestados sobre determinados temas. Preguntas de motivos: tratan de saber el porqué de determinadas opiniones o actos Reglas para la formulación de preguntas: a. No deben ser excesivamente largos, porque en cuestionarios largos (más 100 preguntas) disminuye el porcentaje de respuestas. b. Tiene que ser sencillas y redactadas de tal forma que puedan comprenderse con facilidad (no utilizar términos técnicos). c. No deben incorporar términos morales (juicios de valor). d. Nunca sugerir la respuesta, incitando a contestar más en un sentido que en otra. e. Todas deben referirse a una sola idea. f. Todas las que estén dentro de un mismo tema deben ir juntas en el cuestionario en forma de batería. g. No juntar preguntas cuya contestación a una de ellas influya sobre la contestación de la otra, denominado efecto “halo”. Recomendaciones o deformaciones al crear un cuestionario. Deformación conservadora: las personas tienen más tendencia a contestar “si” que a contestar “no”. Una pregunta recibe mayor porcentaje de adhesiones cuando está formulada para contestar “si” que cuando está formulada para contestar “no”.
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Influjo predisponente de ciertas palabras: hay ciertas palabras con una gran carga ideológica. Evitar referencias a ciertas personalidades públicas.
ESCALA TIPO LIKERT
Como su nombre lo indica, fue desarrollada por el profesor Rensis Likert de la Universidad de Michigan, quien fue connotado investigador en el área de la opinión pública, el artículo original donde propone ésta escala fue publiado en Archives of Psychology número 140 en 1932.
Para (Likert, 1932 citado por Summers, 1976) el estudio fue basado en el análisis de actitudes en cinco áreas importantes: relaciones internacionales, relaciones raciales, conflicto económico, conflicto político y religión. Partiendo de estos aspectos, Likert desarrolló un escala analizando la actitud de estudiantes universitarios norteamericanos.
La escala Likert es un tipo de instrumento de medición o de recolección de datos que se dispone en la investigación social para medir actitudes. Consiste en un conjunto de ítems bajo la forma de afirmaciones o juicios ante los cuales se solicita la reacción (favorable o desfavorable, positiva o negativa) de los individuos.
Este tipo de instrumento consiste en un conjunto de ítems presentados en forma de afirmaciones o juicios ante los cuales se pide la reacción de los participantes, es decir, se presenta cada afirmación y se solicita al sujeto que externe su reacción eligiendo uno de los cinco puntos o categorías de la escala. A cada punto se le asigna un valor numérico. Así, el participante obtiene una puntuación respecto de la afirmación y al final su puntuación
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total, sumando las puntuaciones obtenidas en relación con todas las afirmaciones.
En la escala de Likert se mide actitudes, es decir, que se emplea para medir el grado en que se da una actitud o disposición de los encuestados sujetos o individuos en los contextos sociales particulares. El objetivo es agrupar numéricamente los datos que se expresen en forma verbal, para poder luego operar con ellos, como si se tratará de datos cuantitativos para poder analizarlos correctamente. Medir es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos, mediante la clasificación y/o cuantificación, un instrumento de medición debe cubrir los requisitos de confiabilidad y validez.
Dentro de los aspectos constitutivos de la escala tipo likert, es importante resaltar las alternativas o puntos, que corresponden a las opciones de respuesta de acuerdo al instrumento seleccionado. A continuación las alternativas y valores más usados:
Alternativa A: 5 Muy de Acuerdo. 4 De Acuerdo. 3 Ni de acuerdo ni en desacuerdo. 2 En desacuerdo. 1 Muy en desacuerdo.
Alternativa B: 5 Totalmente de Acuerdo. 4 De Acuerdo. 3 Neutral. 2 En desacuerdo. 1 Totalmente en desacuerdo.
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Alternativa C: 5 Definitivamente sí. 4 Probablemente sí. 3 Indeciso. 2 Probablemente no. 1 Definitivamente no.
Alternativa D: 5 Completamente verdadero. 4 Verdadero. 3 Ni falso ni verdadero. 2 Falso. 1 Completamente falso.
En este tipo de escala, los puntajes son los valores que se les asignan a los indicadores constitutivos como opciones de respuesta. Para obtener las puntuaciones en la escala de Likert, se suman los valores obtenidos respecto de cada fase. El puntaje mínimo resulta de la multiplicación del número de ítems por 1. Una puntuación se considera alta o baja respecto al puntaje total (pt), este último dado por el número de ítems o afirmaciones multiplicado por 5. La escala Likert mide las actitudes y los comportamientos utilizando opciones de respuestas que van de un extremo a otro (por ejemplo, muy improbable a extremadamente probable). A diferencia de las preguntas simples con respuesta sí/no, la escala Likert le permite descubrir distintos niveles de opinión, lo que puede resultar particularmente útil para temas o asuntos delicados o desafiantes. Contar con un rango de respuestas también le permitirá identificar fácilmente las áreas de mejora, Independientemente de que esté enviando un cuestionario para comprender los niveles de eficacia del curso que está dictando o recogiendo las opiniones de sus clientes respecto de la calidad del servicio de su peluquería.
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En este tipo de escalas se ofrece una afirmación al sujeto y se pide que la califique del 0 al 4 o la 5, según su grado de acuerdo con la misma. Estas afirmaciones pueden reflejar actitudes positivas hacia algo o negativas. Las primeras se llaman favorables y las segundas desfavorables. Es muy importante que las afirmaciones sean claramente positivas o negativas, toda afirmación neutra debe ser eliminada.
En una escala de medición de actitudes no interesa propiamente la opinión o el conjunto de palabras que expresa la persona. Lo que en realidad es importante es la actitud de quién opina. La escala de medición de actitudes analiza los pensamientos y sentimientos de la persona hacia los hechos ya especificados. Las actitudes pueden medirse a través de diversos tipos de escalas entre las que destacan la escala de actitudes tipo Likert y el escalograma de Guttman.
Ejemplo de preguntas en esta escala: Señala tu grado de acuerdo o desacuerdo con la siguiente afirmación: “El concierto fue un éxito” 1. Nada de acuerdo 2. Algo en desacuerdo 3. Ni acuerdo ni desacuerdo 4. Algo de acuerdo 5. Completo desacuerdo ó “El concierto fue un fracaso”
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ESCALOGRAMA DE GUTTMAN En el escalograma de Guttman se le presenta al sujeto una serie de cuestiones jerarquizadas de mayor a menor y se pide su veracidad en cada caso. Parte de la idea de que las actitudes son “escalables” y se trata de saber hasta dónde llega el encuestado en esa escala. De esta forma, si un sujeto acepta una proposición se supone que también lo hace en las inferiores a él. Por ejemplo, se pregunta su tienen estudios universitarios, si tiene estudios medios, primarios, etc. Se entiende que si tiene estudios universitarios tendrá todos los demás. Aquí, frente a las escalas valorativas, es objetivo es ordenar a las personas encuestadas, no a los objetos de estudio. Esta escala es considerada como una técnica para medir las actitudes y se fundamenta en afirmaciones o juicios respecto del concepto u objeto de actitud, ante los cuales los participantes deben externar su opinión seleccionando uno de los puntos o categorías de la escala respectiva.
Un ejemplo sobre el grado de compromiso político puede ser el siguiente: Responda con un SI o un NO a las siguientes preguntas: 1. ¿Milita usted en un partido político? 2. ¿Suele asistir a mítines de partidos políticos? 3. ¿Ha intentado convencer a un amigo para que vote a un determinado partido? 4. ¿Le agrada mantener discusiones sobre política? 5. ¿Se considera una persona informada políticamente?
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Lo importante en esta técnica es que las preguntas estén convenientemente jerarquizadas. Para ello ha de hacerse un estudio piloto previo.
NOTAS FINALES
La investigación constituye una actividad fundamental y primordial para todas aquellas personas que deseen emprender un ámbito investigativo, epistemológico y científico. Para evitar los sesgos de selección que son los errores referidos al proceso de identificación de la población a estudiar, y selección de un espacio muestral donde se realizará el estudio, es necesario recurrir a las técnicas de muestreo para fundamentar y ofrecer verificabilidad al estudio realizado.
De esa manera, la investigación se convierte en un proceso riguroso, cuidadoso y sistematizado en el que se busca resolver problemas, bien sea de vacío conocimiento (investigación científica) o de gerencia, pero en ambos casos es organizado y garantiza la producción de conocimiento o de alternativas de solución viables. Por esa razón, es fundamental la determinación apropiada de las variables a evaluar y de la operacionalización de
las mismas, más específicamente en las investigaciones del tipo
cuantitativo, en la que los resultados son medibles con una base numéricamente cuantificable. Una vez que se tiene definidas las variables a medir es donde se debe definir claramente la población y la muestra, sobre la cual se va a estudiar y obtener los resultados de las hipótesis y los objetivos inicialmente planteados por el investigador.
Dependerá de la selección apropiada desde el punto de vista de características, tiempo y espacio, tanto de la población como de la muestra, que las mismas sean representativas debido a que posteriormente cuando se
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apliquen los instrumentos para la recolección de los datos, como por ejemplo: el cuestionario, el investigador pueda tener resultados que satisfagan su investigación, no queriendo decir esto que los resultados generen una respuesta afirmativa a la hipótesis inicialmente planteadas, sino que las técnicas de recolección de datos que se seleccionen y utilicen, puedan generar resultados dinámicos a la medida que se apliquen las herramientas.
Es igualmente importante la formulación de las preguntas que se diseñen, ya que de no ser planteadas correctamente, el investigador tenderá a favorecer su estudio, de manera que se recomienda formular las preguntas sin la expectativa de la tendencia esperada. Las técnicas de recolección de datos las aplicará el investigador de acuerdo al tipo de investigación seleccionada.
Finalmente, se establece que en la investigación no existen lineamientos únicos, sino orientaciones que dependen de los objetivos propios de la investigación y, también depende del investigador, en afinar los detalles para la selección apropiada de los componentes de su investigación para el logro de un resultado, que genere aportes a las partes involucradas e interesadas y en las siguientes fases de la investigación, donde el proceso, obedece al grado de planeación y funcionabilidad del trabajo a realizar, generado en la experiencia del proceso y los factores, con las mejores herramientas de trabajo.
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REFERENCIAS
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