8. Técnicas cuantitativas de recolección

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Técnicas cuantitativas de recolección

Al igual que en la metodología cualitativa, en la cuantitativa existen técnicas de recolección de datos que responden a diferentes situaciones y objetivos. A diferencia de lo cualitativo, estas técnicas están estructuradas y se tiene un control sistemático del objeto de estudio. Se utiliza para desechar o corroborar una hipótesis y, como su nombre lo indica, están basadas en la recopilación y análisis de datos numéricos.

En algunos casos es posible replicar el estudio en las mismas condiciones para poder ver la evolución en el tiempo de la variable. Sus objetivos son describir, ver la evolución y hallar relaciones causales entre dos o más variables.

Censos o recolección de datos duros

Tienen la finalidad de describir la naturaleza de las condiciones existentes. Normalmente estos estudios son muy costosos ya que la muestra tomada tiende a hacer lo más cercano posible al universo, es decir, se tiene que llegar a recolectar información de casi toda la población objetivo.

El caso más representativo de este tipo de recolección son los censos de población que hace periódicamente el gobierno para tener datos sobre la ciudadanía que gobierna.

Sin embargo existe recolección de datos de universos más pequeños, como por ejemplo, los usuarios del programa de salud y el número de muertos diarios en los hospitales. Normalmente estos datos son articulados bajo índices que no son otra cosa que promedios complejos de todos los datos encontrados. El ejemplo más conocido es el Índice de Desarrollo Humano.

La ventaja de este tipo de estudios es que su data normalmente es pública, es decir, cualquiera puede revisarla y hacer los cruces, lo que ayuda enormemente en la etapa de exploración, cuando no se conoce al objeto de estudio.

La principal desventaja es que tenemos que resignarnos a utilizar el diseño de la investigación que los realizadores de estas mediciones hicieron. Por ejemplo, podemos tener el número de pobladores de la comunidad, pero no tenemos su filiación política. Entonces queda conformarnos con utilizar la data disponible, aunque con artilugios matemáticos podemos generalizar a partir de una muestra. La segmentación del universo no es totalmente exacta.

La Encuesta

La encuesta es la principal y más conocida herramienta de recolección de datos cuantitativos. Esta herramienta nos permite hacer generalizaciones desde una pequeña muestra, por lo tanto se deben cuidar muchos detalles desde su planificación hasta la recolección de datos para que los resultados que muestren puedan ser generalizados a la población.

En primer lugar debemos definir la muestra, la piedra angular de una encuesta. Esta tiene que ser probabilística, es decir que sus integrantes tienen que tener las mismas posibilidades de ser elegidos. Una forma de hacer esto es eligiendo al azar, como en el bingo, o descartando de manera aleatoria.

Cómo calcular una muestra

“El cálculo del tamaño de la muestra es uno de los aspectos a concretar en las fases previas de la investigación y determina el grado de credibilidad que concederemos a los resultados obtenidos.

Una fórmula muy extendida que orienta sobre el cálculo del tamaño de la muestra para datos globales es la siguiente:

n = k^2 *p*q*N (e^2 * (N–1)) + k^2 *p*q

N: es el tamaño de la población o universo (número total de posibles encuestados).

k: es una constante que depende del nivel de confianza que asignemos. El nivel de confianza indica la probabilidad de que los resultados de nuestra investigación sean ciertos: un 95,5 % de confianza es lo mismo que decir que nos podemos equivocar con una probabilidad del 4,5%.

Los valores k más utilizados y sus niveles de confianza son:

K 1,15 1,28 1,44 1,65 1,96 2 2,58

Nivel de confianza 75% 80% 85% 90% 95% 95,5% 99%

La extensión del uso de Internet y la comodidad que proporciona, tanto para el encuestador como para el encuestado, hacen que este método sea muy atractivo.

E: es el error muestral deseado. El error muestral es la diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si preguntáramos al total de ella. Ejemplos:

• Ejemplo 1: si los resultados de una encuesta dicen que 100 personas comprarían un producto y tenemos un error muestral del 5% comprarán entre 95 y 105 personas.

• Ejemplo 2: si hacemos una encuesta de satisfacción a los empleados con un error muestral del 3% y el 60% de los encuestados se muestran satisfechos significa que entre el 57% y el 63% (60% +/- 3%) del total de los empleados de la empresa lo estarán.

• Ejemplo 3: si los resultados de una encuesta electoral indicaran que un partido iba a obtener el 55% de los votos y el error estimado fuera del 3%, se estima que el porcentaje real de votos estará en el intervalo 52-58% (55% +/- 3%).

P: es la proporción de individuos que poseen en la población la característica de estudio. Este dato es generalmente desconocido y se suele suponer que p=q=0.5 que es la opción más segura.

Q: es la proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir, es 1-p.

n: es el tamaño de la muestra (número de encuestas que vamos a hacer).

A continuación le facilitamos gratuitamente una aplicación para calcular el tamaño muestral. Introduzca los datos correspondientes a su investigación y pulse en “Calcular muestra”1:

Existen diferentes tipos de muestreo pero solo vamos a señalar el más común dentro de las empresas encuestadoras: el muestreo estratificado. Es decir proporcionar los valores de muestra en similar magnitud al universo.

1 http://www.feedbacknetworks.com/cas/experiencia/sol-preguntar-calcular.html

Por ejemplo, nuestro universo son 100 personas, entre ellos 60 hombres y 40 mujeres. Nuestro modelo debe representar la misma magnitud, es decir si la muestra va a ser de 10 personas, 6 tienen que ser hombres y 4 mujeres. De la misma forma si son 20 personas, 12 tendrán que ser hombres y 8 mujeres. Se aplica el mismo criterio para estratificar diferentes variables como son: edad, nivel socioeconómico, raza, etc.

Hombres

Mujeres

Total

Universo

60

40

100

Muestra

12

8

20

Una vez definida la muestra, el siguiente punto importante en estos estudios es la elaboración del cuestionario. Aquí lo importante es definir qué y cómo preguntar. En un principio hay que tener en cuenta la siguiente premisa: nunca debemos preguntar directamente, sobre todo si son temas polémicos con fuerte carga ética. Por ejemplo, si queremos saber los niveles de corrupción dentro de una organización, sería tonto preguntar: “¿Usted se considera corrupto?”, obviamente el 100% o una cifra cercana contestara que no. Por ello la mejor manera de aproximarse es mediante preguntas indirectas del tipo “En una escala del 0 al 10 donde 0 es nada dispuesto y 10 es muy dispuesto. ¿Cuán dispuesto estaría a entregar dinero por agilizar sus trámites?”

Por último, debemos tomar en cuenta cómo analizar los resultados. Para ésto hay diferentes técnicas de análisis que detallaremos más adelante. A modo general tenemos que señalar que un buen análisis cruza más de una variable para poder realizar alguna generalización.

Ejercicio 2

Con los insumos del ejercicio 1

4. Imagine un problema que tiene que enfrentar ya sea en campaña electoral, gobierno u oposición.

5. Diseñe su proceso de investigación y elija la metodología que va a emplear