Investigación Cuantitativa I.pdf

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22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I literatura existente sobre el tema, e incluso el análisis de documentos. Los relevamientos, al igual que las encuestas, se basan en cuestionarios Presentación General diseñados para interrogar a los objetos analizados. Existen diversas modalidades de encuesta en función de cómo se administra el cuestionario: La metodología Cuantitativa abarca a aquellos estudios cuyos datos pueden analizarse numéricamente. Incumbe a la recolección y el análisis de cara a cara o personal datos en forma numérica. Tiende a centrarse en la exploración de un número limitado pero detallado de casos o ejemplos que se consideran telefónica, significativos. por correo Se basa en un proceso normalizado (diseño y evaluación sistemática) que permite un análisis rápido de los datos obtenidos. a través de Internet autoadministrada. La investigación cuantitativa, en general, es indirecta y resume y trata las experiencias como si fueran similares, o bien sumándolas o multiplicándolas conjuntamente. Podemos distinguir dos tipos básicos de encuestas. Su meta es la “amplitud” y la generalidad. Las técnicas cuantitativas también nos ofrecen una perspectiva, dada la amplitud y numerosidad que Encuestas descriptivas. Se realizan con el fin de obtener una imagen de las características especiales de determinados individuos, situaciones las caracteriza, que no podría alcanzarse viendo caso por caso al detalle. Nos pueden revelar datos que sólo son observables desde esa o grupos. Pretende reflejar las condiciones o actitudes presentes. perspectiva (es el caso de co-variaciones). Encuestas analíticas.: persiguen demostrar una hipótesis sobre las relaciones entre las variables, con el objetivo de comprender y explicar un fenómeno social concreto. Intentan explicar por qué se producen ciertas situaciones Entre las técnicas cuantitativos podemos mencionar: a. Análisis de contenido x Características de la investigación por medios de encuestas b. Investigación experimental Las respuestas de todos los entrevistados individuales se pueden sumar para obtener resultados aplicables a toda la muestra (para esto es muy c. Encuestas (investigación por cuestionario) x importante el diseño de las preguntas). d. Estudios longitudinales (o diacrónicos) de series temporales Es posible obtener resultados válidos a partir de una muestra representativa del universo estudiado. La investigación se basa en entrevistas a La encuesta es una técnica cuantitativa (de medición estadística) muy utilizada en Ciencias Sociales. Puede utilizarse para diversos fines: esta muestra información concreta sobre determinadas poblaciones, como también para averiguar sobre motivaciones, estados de opinión, preferencias. En estos últimos casos se suele hablar de sondeos de opinión: es una medición estadística tomada a partir de encuestas destinadas a conocer la Es fundamental que la muestra sea representativa. opinión pública Las preguntas deben diseñarse evitando parcialidad Son reproducibles en el futuro, lo cual permite realizar líneas temporales sobre el fenómeno estudiado Estas mediciones se realizan por medio de muestreos que, usualmente, están diseñados para representar las opiniones de una población llevando a cabo una serie de preguntas y, luego, extrapolando generalidades a la población en estudio El cuestionario es el instrumento básico para la obtención de datos en la investigación mediante encuesta. Es el documento que recoge el conjunto de preguntas de una encuesta En el campo de la Comunicación Social, la encuesta es muy utilizada. Los primeros trabajos de las Mass Comunication Research se basaban en esta técnica y en el AC para obtener los datos para sus investigaciones. (Bosch y Torrente, 1993). Es, por tanto, un instrumento de recogida de información y la forma protocolaria de realizar las preguntas. En el ámbito de la investigación comercial se utiliza tanto para producir información importante para los medios de comunicación, como para VENTAJAS los publicitas, inversores, políticos etc. Sirven para fundamentar políticas comunicacionales de instituciones públicas o privadas. Permiten investigar problemas en marcos ambientales reales. Los fenómenos estudiados se pueden examinar allí donde ocurren, en lugar de En el ámbito de la investigación académica se la utiliza para caracterizar audiencias, medir efectos de los medios, etc. utilizar laboratorios o salas de proyección en situaciones artificiales. En líneas generales los estudios por encuesta abarcan (la lista es más larga, aquí solo una enumeración aproximada: Los costes resultan razonables para la cantidad de información que recopilan. Mediaciones comunicacionales y sus efectos Ofrece la posibilidad de obtener una gran cantidad de datos con relativa comodidad a partir de una gran variedad de personas Funciones enculturizadoras y socializadoras de los medios Comportamiento de audiencias, preferencias generales, percepciones, conocimiento, opiniones. Permite el examen de gran cantidad de variables (demográficas, de actitudes, información sobre modos de vida, intenciones, etc.). Comunicación política y comunicación empresarial No existen tampoco barreras geográficas para la mayoría de las encuestas. Uso de los medios y multimedia, tics Lugar de los media en la estructura de recepción y en estilos de vida Se dispone de gran cantidad de datos ya registrados que contribuyen a facilitar la investigación por encuestas. Los bancos de datos, la Construcción de representaciones colectivas y el consumo cultural. documentación pública, el material de los censos, los informes sobre índices de audiencia de radio y televisión o los listados de los censos Penetración de los medios de comunicación electorales, pueden utilizarse como fuentes primarias (la fuente principal de datos) o como fuentes secundarias de información (datos de apoyo). Existe una gran variedad de investigaciones en comunicación social que tienen como soporte el cuestionario. Quizás el ejemplo prototípico de estudio que utiliza el cuestionario como instrumento de obtención de datos es la encuesta sociológica. Es por ello que la definición de Mediante el relevamiento de datos archivados es posible realizar un estudio de encuesta sociológica completa sin elaborar ningún tipo de cuestionario suele asociarse a encuesta; ésta última no se entiende sin la primera. cuestionario nuevo o sin contactar a un solo encuestado. Hay cierta confusión al utilizar de forma indistinta los términos encuesta (survey) y cuestionario (questionnaire). La encuesta constituye una de DESVENTAJAS las técnicas de obtención de datos sobre aspectos objetivos (hechos) y subjetivos (opiniones, actitudes) basada en la información (oral o escrita) proporcionada por el propio sujeto. Las variables independientes no pueden ser manipuladas tal y como sí se hace en los experimentos de laboratorio. Sin el control de la alteración sobre la variable independiente, el investigador no puede estar seguro de si las relaciones entre variables independientes y Se trata de una observación no directa de los hechos. En la encuesta los datos se recaban a través de las manifestaciones realizadas por los dependientes son causales o no. La encuesta permite establecer que A y B están relacionadas, pero es imposible averiguar, a partir propios interesados y no a partir de la observación de sus comportamientos. exclusivamente de la encuesta, si A es la causa de B. La causalidad es difícil de detectar ya que aparecen involucradas muchas otras variables intervinientes y ajenas, y aunque los estudios de series temporales ayudan a veces a corregir este problema no siempre es así. La investigación basada en encuesta utiliza la recolección de información formulando una serie de preguntas preestablecidas y dispuestas en una secuencia predeterminada, en un cuestionario estructurado para una muestra de individuos representativos de una población definida. Una redacción inapropiada de las preguntas o su colocación inoportuna dentro del cuestionario pueden sesgar e incluso modificar y falsear, los resultados. Las preguntas han de ser redactadas y ordenadas de manera que susciten sin ambigüedades ni parcialismos la información Se trata de uno de los métodos de investigación más utilizados en la investigación en comunicación social debido, sobre todo, a su flexibilidad. exactamente buscada. Por esto es especialmente importante que la presentación de las preguntas sea lo más neutra posible. Aunque la encuesta en tanto estrategia de investigación se vincula, en general, con la idea de formular preguntas a grupos de personas, la La posibilidad de que las personas entrevistadas falseen sus respuestas. palabra inglesa survey significa también relevamiento., lo cual también incumbe la investigación en comunicación social cuando el objeto de estudio pertenece al universo de los materiales, de los dispositivos, a las categorías de contenido (p.e géneros de la programación de TV), a la https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 3/17 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 4/17 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I La negativa creciente de las personas a participar en encuestas, en particular en encuestas telefónicas, muchas veces por temor que le intenten vender algo. Winner y Dominick señalan que el telemarketing está destruyendo en Estados Unidos la investigación de medios de comunicación. Nociones Básicas EL CUESTIONARIO Toda investigación cuantitativa se basa en el método estadístico para obtener, procesar e interpretar resultados. Los métodos y técnicas Es el instrumento a partir del que se releva la información y se caracteriza por la forma de la respuesta. A diferencia de otros métodos estadísticas no son aplicables a observaciones individuales, pues requieren numerosidad, es decir gran cantidad de datos recolectados cualitativos en los que los datos también son contestados por los entrevistados, en el caso del cuestionario las respuestas son cerradas, es decir mediante una observación sistemática. están previamente codificadas y el entrevistado tienen que seleccionar la respuesta entre las posibilidades que establece el cuestionario. La estadística permite estudiar la variación de las observaciones, describir, explicar, inducir tendencias, regularidades, o rupturas. Existen también cuestionarios que incluyen preguntas abiertas pero estas deben codificarse una por una y retrasa todo el proceso. Dato: es el registro (numérico o no) que se obtiene como resultado de observar cierta característica o propiedad en un individuo (sea persona, animal, cosa o entidad definida para ser estudiada) (Aguirre, Niño, Simonetti, 2005). Preguntas abiertas Preguntas cerradas Por lo tanto un dato requiere de tres elementos: un individuo o unidad de análisis, una medición (realizada con instrumentos predeterminados - Ventajas Información más amplia Fáciles de responder y de encuesta, cuestionario, libro de códigos, etc) y el registro de esa medición. y exacta expresada en codificar. Unidad de Análisis /Unidad de Observación: es un elemento, individuo, persona, cosa o entidad de naturaleza abstracta (definida como tal) los propios términos del Reduce ambigüedad de la que se somete a observación sobre la que se derivarán los datos. encuestado. respuesta y favorece su Hay diferentes formas de clasificar las unidades de análisis según el tipo de investigación. Si quiero realizar un censo de alojamientos turísticos Son más fáciles de comparación. en Posadas, voy a tomar como unidad de análisis todos aquellos establecimientos que se deriven de la definición que realice para realizar el formular. Requieren menos esfuerzo registro (hoteles, hostels, alojamientos, piezas de alquiler, casas de alquiler temporario, etc). por parte del encuestado. Definir la unidad de análisis es un paso muy importante para toda investigación cuantitativa. Si por ejemplo deseo estudiar el tratamiento Desventajas Codificación más Su redacción exige mayor informativo sobre migrantes en los medios nacionales de Argentina, debo definir previamente qué piezas informativas voy a considerar para el compleja. laboriosidad y conocimiento análisis de ese tema. del tema. Más expuestas a errores Universo o población: conjunto de unidades o casos que presentan valores constantes. Todos los casos que presentan una serie determinada en el registro de las Limitan las respuestas a de características o propiedades (variables) respuestas y en su opciones. Las respuestas Ej: Para relevar la condiciones de estudio (tema de la investigación) de la carrera de Comunicación Social durante la pandemia de COVID 19 codificación, pueden ser interpretadas de puedo proponerme realizar una encuesta (instrumento de medición) a les estudiantes de Comunicación Ssocial (UNaM) que hayan cursado uno o distintas formas. Lleva más tiempo más materias en 2020 (unidad de análisis). contestarlas. La población puede ser según su tamaño de dos tipos: Población finita: cuando el número de elementos que la forman es finito, por ejemplo el número de alumnos de un centro de enseñanza, o grupo clase. Población infinita: cuando el número de elementos que la forman es infinito, o tan grande que pudiesen considerarse infinitos. Como por ejemplo si se realizase un estudio sobre los productos que hay en el mercado. Hay tantos y de tantas calidades que esta población podría considerarse infinita. Otro ejemplo, noticias en los medios digitales. Estrato: conjunto de unidad de análisis de una población organizados de acuerdo a uno o más variables. Los estratos tienen sentido cuando se trabaja con poblaciones muy amplias y diversas. Por ejemplo si deseo estudiar las desigualdades digitales durante la pandemia en la provincia de Misiones sería provechoso incluir estudios que recaben datos de estratos específicos de la población definidos por variables de interés (lugar de residencia, edad, nivel socioeconómico, etc). Muestra: consiste en seleccionar una parte o grupo que representa al universo o población. En estos estudios obtenemos valores muestrales que dan estimaciones. Los datos que obtenemos mediante muestras son llamados estadísticos (representan a la población). Para obtener una muestra es necesario hacer un plan de muestreo que consiste en el diseño de un conjunto ordenado de operaciones para la selección de un número específico de unidad de análisis a partir de un universo determinado. El muestreo trata sobre los procedimientos y técnicas para realizar la selección de muestras de una población a estudiar. Para que una muestra sea valida y confiable debe ser representativa, es decir reproducir la distribuciones y los valores de las diferentes características de la población en estudio, con unos márgenes de error calculables. Censo: se refieren a los estudios en los que se incluye a todas las posibles unidades de análisis. Los valores que se extraen de un censo forman parámetros. En lugar de extraer datos de un conjunto de la población (muestra) se extraen los datos de la totalidad de la población. Hipótesis: es una respuesta a una pregunta que debe ser comprobada. Por ejemplo, en el NEA el nivel de deserción escolar es estructural. Esta idea surge de una pregunta ¿cómo es la deserción escolar en el NEA comparada con otras regiones del país? Para corroborar la hipótesis se necesita definir qué es deserción escolar, desarrollar las variables que la definen, definir que es "estructural" y cómo se medirá. Luego de obtenidos los datos se comprobará o no si es verdadera o falsa. Hipótesis de generalización: para inferir valor de un parámetro o estadístico, para estudios de tipo exploratorios. https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 5/17 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 6/17 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I Hipótesis sustantivas: para comprobar la relación entre variables, se trata de estudios en los que ya se conoce lo suficiente como para inferir De no respuesta: no contestan al cuestionario. Si supera el 10% pone en riesgo la validez de la investigación. relaciones. De medición: mala formulación de preguntas o en los cálculos utilizados. Observación transversal: los datos estadísticos se obtienen observando al mismo tiempo y bajo las mismas condiciones a una gran cantidad de individuos o casos diferentes. Margen de error: Sirve para controlar la diferencia entre los resultados de la muestra y los que se obtendrían de haber estudiado a toda la Observación longitudinal: corresponde a los estudios que observan a un mismo individuo bajo las mismas circunstancias a lo largo de población. Nos indica cuántos valores medios de la muestra pueden oscilar en relación con los valores del universo. Es un número que se numerosos momentos diferentes de tiempo, es decir a través de series temporales o cronológicas. relaciona directamente con el nivel de confianza. El margen de error se expresa en un porcentaje de casos (UA) que pueden presentar error respecto de la distribución de los valores de la población. Conceptos: representan un concepto de vital importancia dentro de un proyecto de investigación. Se refieren a propiedades de la realidad que cambian, en contraposición a las propiedades constantes de ciertos fenómenos. Son los conceptos que forman enunciados de un tipo Nivel de confianza: remite a las posibilidades que hay de acertar en las estimaciones. Indica la división de casos para los que es cierto el particular denominado hipótesis. Los conceptos pretenden describir y explicar la experiencia y comunicar el conocimiento obtenido. margen de error. Variable: es toda característica de los individuos que es relevante en una investigación y que será observada/medida en los casos de la Varianza: depende de cuán variada sea nuestra población respecto de las características a estudiar. Tiene que ver con la distribución de los población en estudio. Por lo tanto, una variable es una función que asocia a cada elemento de la población la medición de una característica, valores en el universo. Cuando no se sabe se estima una proporción de 50/50 de posibilidades que las unidades muestra presenten el valor particularmente de la característica que se desea observar (veremos este punto en particular en otro capítulo). Algunas variables se expresan en mujer y el valor varón. A mayor homogeneidad, menor muestra. una cantidad numérica (la edad, el sueldo, etcétera) y otras se expresan mediante cierto atributo observado (situación ocupacional, preferencias partidarias, géneros cinematográficos de interés). En síntesis para determinar el tamaño de una muestra debemos tener en cuenta varios factores condicionantes: En efecto, las variables, son características de la realidad que puedan ser determinadas por observación y que puedan mostrar diferentes 1. El margen de error establecido. valores o categorías de una unidad de análisis a otra, de un individuo a otro. A partir de característica o propiedad las unidades de análisis de 2. El tipo universo. Si es finito (menos de 100.000) o infinito (más de 100.000).En el caso de los primeros la fórmula matemática precisa del una muestra o población, se pueden diferenciar o no entre sí. nº total de la población para poder determinar el tamaño de la muestra. Ejemplo: sexo, edad, nivel educativo alcanzado, peso, número de hijos, ingresos mensuales, estado civil, etc. 3. El grado de homogeneidad de la población. Los conceptos están situados en un plano teórico mientras que las variables están situadas en un plano concreto y perceptible por los sentidos. 4. El número de segmentaciones de los datos, es decir de particiones en las que se pretende desglosar el universo objeto de estudio (por La relación entre ambas cosas es lo que se busca mediante el proceso de investigación científica, lo cual se logra por medio de las definiciones ejemplo jóvenes estudiantes que trabajan y jóvenes estudiantes que no trabajan). Se trata de hacer representativo los distintos operacionales de los conceptos. subgrupos de la población de modo que puedan extraerse conclusiones a ese nivel. Tiene sentido en caso de mayor heterogeneidad de la población. se logra aumentando en nº de unidades muestrales para ese subgrupo. Ejemplo: medición de audiencia: división de Variables dependientes: son características de la realidad que se ven determinadas o que dependen de los valores que asuman otros subgrupos. Niños, adolescentes, adultos. O rural o urbana. fenómenos o variables independientes. Variables independientes: Los cambios en los valores de este tipo de variables determinan cambios en los valores de otras (variable dependiente). Marco o base de muestra: lista, mapas, registros necesarios para poder tomar las decisiones de confección de la muestra. Por ejemplo la variable de ingresos es una variable dependiente de la variable género. Es decir el nivel de ingresos depende de la categoría de género. Los hombres ganan más que las mujeres, de ahí la desigualdad. Este relación entre variables se puede establecer con muchos temas y Existen dos tipos de muestra: probabilísticas y no probabilísticas deben elaborarse con precisión para comprobar la correlación entre ambas. Instrumentos de medición: son las herramientas que se utilizan para llevar a cabo las observaciones. De acuerdo a lo que se desea estudiar, la Wimmer y Dominik (1996) señalan cuatro criterios para decidir cuál de estos dos tipos utilizar: característica a observar, sus propiedades y factores relacionados como el ambiente, los recursos humanos y económicos, etcétera, es que se a) Finalidad de estudio: si no se trata de generalizar los resultados a toda la población sino de estimar relaciones entre variables o recopilar escoge uno de estos instrumentos. Vimos en el capítulo anterior cuáles eran los más frecuentes. datos exploratorios para preparar cuestionarios u otros instrumentos de medición, la muestra no probabilística se ofrece como la más Para la realización de cualquier investigación cuantitativa debemos tener en claro los objetivos, qué queremos estudiar y a quienes o qué cosas adecuada. queremos estudiar. Debemos considerar: b) Relación coste y eficacia: el mayor costo de la muestra probabilística puede determinar la elección alternativa de una muestra no 1. El Nº de individuos a ser observados (interrogados, medidos): Se deriva de tomar la primera de las decisiones metodológicas: realizar un probabilística si la información que cabe obtener con la primera no resulta rentable. censo o una muestra. En este caso se debe determinar cuál es el tamaño que debe tener esa muestra para que represente fielmente a la c) Limitaciones de tiempo: la no probabilística puede servir en situaciones en las que la urgencia en la obtención de resultados no dejara población en estudio, es decir cuál es el nº de personas o entidades a ser interrogadas para que los resultados de la muestra puedan ser alternativa. extrapolados a la población 2. La selección de las personas o entidades consultadas: para garantizar que las características de la población sean incluidas en el tamaño d) Margen de error permitido: la no probabilísticas son adecuadas, sobre todo en estudios de tipo preliminar, exploratorio o piloto donde no de la muestra elegido. Tiene relación con la homogeneidad o heterogeneidad del universo. Ejemplo: varones y mujeres en la carrera de resulta imprescindible el control del margen de error. comunicación social son valores de la variable género que pueden resultar importantes para estudiar la inclinación por la carrera, para ello debemos garantizar que en nuestra muestra se encuentren representados la distribución de mujeres y varones en el universo considerado. 3. La significación de las respuestas: tiene que ver con la adecuación de las preguntas al tipo de información que se desea obtener. Si lo Validez y fiabilidad: remite a la pertinencia de lo preguntado en relación con el objeto de estudio y la fiabilidad de la respuesta. que deseamos saber se puede obtener mediante la aplicación de un cuestionario cerrado, una encuesta o cualquiera sea el instrumento La estadística inferencial estudia la confiabilidad de las inferencias de que los fenómenos observados en la muestra son extensivos a la de medición utilizado. población de donde se obtuvo la muestra, es decir, facilita el establecimiento de inferencias de la muestra analizada hacia la población de 4. La interpretación de los resultados: aplicación de procedimientos estadísticos para el tratamiento de los datos obtenidos que nos origen. permiten resumir e interpretar los resultados obtenidos: porcentaje, mediana, modo La validez y la confiabilidad de la medición de una variable depende de las decisiones que se tomen para operacionalizarla y lograr una En el caso de que se proceda a la conformación de una muestra existen ciertas nociones a tener en cuenta. Obviamente también nos adecuada comprensión del concepto evitando imprecisiones y ambigüedad, por en caso contrario, la variable corre el riesgo inherente de ser sirven para poder interpretar estudios cuantitativos. invalidada debido a que no produce información confiable. Errores de muestreo: En el caso de una muestra el número total relevado, no es suficiente para aproximarse con la certeza requerida a la Por ejemplo: lograr que la persona responda siempre lo mismo aunque se lo formulen dos veces (esto indica que la pregunta no es ambigua). probabilidad de la población estudiada. Esto lleva a otro tema de gran importancia que es el cálculo de el número de resultados necesarios para que, al extrapolar los datos de la muestra a la población, el error propio del muestreo sea mínimo. Los criterios de validez de una investigación cuantitativa son tres: Tipos de errores Confiabilidad: refiere si podemos fiarnos del resultado obtenido y se puede obtener realizando reiteradas comprobaciones para corroborar que se llega al mismo resultado. Remite a la consistencia de la relación entre variables o al resultado obtenido en una sola variable. De muestreo: errores en la sección de las unidades muestrales. Representatividad: remite a la extrapolación que puedan hacerse de los datos obtenido a la realidad que se pretende investigar. Se trata de De cobertura: elementos de la población no incluidos por error o desconocimiento. fiarnos de que los datos estadísticos representan el fenómeno en estudio lo más fielmente posible. https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 7/17 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 8/17 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I Reproductividad: remite a la posibilidad de que el estudio realizado pueda ser reiterado en más de una ocasión por el mismo o distintos investigadores. Tipos de muestreo Una muestra puede ser de dos tipos: no probabilística y probabilística. En la primera la selección de las unidades de análisis dependen de las características, criterios personales, etc. del investigador. Este tipo de muestra adolece de fundamentación probabilistica, es decir, no se tiene la seguridad de que cada unidad muestral integre a la población total en el proceso de selección de la muestra. El muestreo no probabilístico comprende los procedimientos de muestreo intencional y accidental. Muestreo Intencional. El muestreo intencional es un procedimiento que permit seleccionar los casos característicos de la población limitando la muestra a estos casos. Se utiliza en situaciones en las que la población es muy variable. Muestreo Accidental: El muestreo accidental consiste en tomar casos hasta que se completa el número de unidades de análisis que indica el tamaño de muestra deseado. Tipos de muestras probabilísticas: Muestreo aleatorio simple, por bolillero. Se numera la población y se sortean os números que conformarán el tamaño de la muestra. Muestro aleatorio sistemático: se obtiene en base al coeficiente de elevación (cuantas veces la muestra está contenida en el universo. Ese coeficiente indica el punto de arranque de la selección, a partir de ahí se va sumando el coeficiente al número elegido hasta completar la muestra. Puede presentar riesgos de sesgos según las características de la población. Muestreo aleatorio estratificado: supone la clasificación de las unidades de población en un número de grupos o estratos para poder determinar la representatividad de cada uno de ellos. Se necesitan determinar cuáles son las variables de estratificación; la ordenación de las variables de estratificación; selección del número de variables de estratificación y determinación del tamaño de los estratos. Muestro por conglomerados o por áreas. Pueden ser áreas geográficas que dividen a la población que se analiza, pero también pueden ser instituciones u organizaciones, etc. Tipos de muestras no probabilísticas: Sondeo por cuoteo: poco representativo pero rápido y sencillo. Se necesita conocer: las categorías en las cuales se distribuye el universo junto con los porcentajes que representan; 2) elegir aquellas categorías que interesen para el estudio; 3) combinar las cuotas o categorías; 4) establecer el volumen de la muestra con la que vamos a trabajar; 5) adjudicar a los entrevistadores el cupo de personas a entrevistas de acuerdo a las cuotas. Bola de nieve: las unidades muestrales se van seleccionando de acuerdo a las referencias de sujetos ya entrevistados. Sondeo por rutas aleatorias: sondeo polietápico, pasar por distintos estratos para llegar al último elemento de la muestra. Consiste en diseñar un itinerario para cada entrevistas, una hoja de ruta con todos los detalles de su recorrido. El muestreo probabilístico permite conocer la probabilidad que cada unidad de análisis tiene de ser integrada a la muestra mediante la selección al azar. Este tipo de muestreo comprende los procedimientos de muestreo simple o al azar, estratificado, sistemático y por conglomerados o racimos. Veremos un poco más en profundidad los distintos tipos de muestreos probabilísticos: Muestreo Simple: resulta de aplicar un método por el cual todas las unidades posibles de un determinado tamaño de población tengan la misma probabilidad de ser elegidas. Esto significa que tiene implícita la condición de equiprobabilidad. Para poner un ejemplo, sería una playlist armada directamente spotify en base a todas las canciones con me gusta que realizamos en la plataforma. El algoritmo (procedimiento) seleccionará aleatoreamente todas las canciones hasta completar la lista. Todas las canciones con me gusta tendrán las mismas probabilidades de ser seleccionadas, pero no todas entrarán en la lista. Los pasos para obtener una muestra aleatoria simple son Definir la población de estudio. Enumerar a todas las unidades de análisis que integran la población Asignándoles un número de identidad o identificación. Determinar el tamaño de muestra óptimo para el estudio. Seleccionar la muestra de manera sistemática utilizando una tabla de números aleatorios generada por medios computacionales para garantizar que se tiene un orden aleatorio. Muestreo Estratificado. Este procedimiento de muestreo determina los estratos que conforman una población de estudio para seleccionar y extraer de ellos la muestra. Se entiende por estrato todo subgrupo de unidades de análisis que difieren en las características que se van a analizar en una investigación. Por ejemplo, si se va a realizar un estudio correlacional entre el tipo de perfil profesional y los ingresos económicos de los egresados de las carreras afines a las áreas de Comunicación, Diseño y Audiovisual de la UNaM que trabajan en la provincia y cuya edad oscila entre los 25 y los 55 años, se procede a dividir la población de estudio según la cantidad de carreras que ofrece esta https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 9/17 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 10/17 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I institución. Cada estrato representa una de las carreras que ofrece UNaM en esas áreas (Licenciatura y Tecnicaturas en Diseño, Comunicación, Medios Audiovisuales y Fotografía). Este procedimiento integra unidades de análisis a la muestra provenientes de todos los estratos que Variables conforman la población. La base de la estratificación adopta diversos criterios como edad, sexo, ocupación, etc. Una modalidad muy precisa en este tipo de muestreo es el procedimiento de muestreo estratificado proporcional. Procedimiento de muestreo que permite seleccionar a las unidades de análisis que Como dijimos en el capítulo anterior las variables son de vital importancia dentro de un proyecto de investigación. Porque las variables integrarán la muestra en proporción exacta al tamaño que tiene el estrato en la población. Los pasos a seguir para seleccionar una muestra permiten traducir los conceptos. Es decir los conceptos se transforman operacionalmente en variables que permitan medir los proporcionalmente estratificada son: fenómenos en estudios que fueron definidos conceptualmente. A esa operación se llama operacionalización. Definir la población de estudio. Cada variable admite diferentes valores (expresados en números o categorías) posibles de ser observados en las unidades de análisis. Determinar el tamaño de muestra requerido. Por ejemplo, la variable género admite varios valores según cuál sea el concepto de género utilizado. La variable edad se expresa en Establecer los estratos o subgrupos. valores numéricos según la edad que corresponda a cada individuo. La variable gustos musicales se expresa en los valores que Determinar la fracción total de muestreo por estrato dividiendo el tamaño del estrato entre el tamaño de la población de estudio. describen la diversidad de géneros musicales existentes que se desea relevar (hip hop, funcky, rock, house, etc). En eso consiste la Multiplicar la fracción total de muestreo por estrato por el tamaño de la muestra para obtener la cantidad de unidades de análisis de cada variabilidad, en la diversidad de valores que pueda expresar una variable (de allí su nombre) y que nos permitirán ver cómo se estrato que se integrarán a la unidad muestral. distribuye ese atributo o propiedad en la población en estudio. Cuando hablamos de distribución nos referimos operación estadística Selección y extracción de la muestra aplicando el procedimiento de muestreo aleatorio simple. que nos permite ver cómo los valores de la variable están presentes en la población Al aplicar este procedimiento de muestreo al ejemplo: Si se tiene que seleccionar una muestra de 500 personas, de una comunidad de 5000 habitantes repartidos en cinco colonias, en donde el tamaño de cada estrato es: colonias A = 1000, B = 1500, C = 500, D = 1250 y E = 750, la Requisitos de las variables muestra sería: Para que una variable pueda ser considerada como tal debe cumplir algunos principios lógicos. Las categorías de una variable deben cumplir con los principios de: Exhaustividad (en su conjunto, por ejemplo localidades de la provincia: agotar todas las localidades en la lista); Exclusión mutua (los valores de categoría o variable deben ser excluyentes entre sí); Homogeneidad (no puede haber elementos o valores que respondan a otro criterio); Pertinencia (que sea adecuado al objetivo); Objetividad y fidelidad (que pueda ser registrada sin ambigüedades); Productividad, que sirva realmente a los objetivos de la investigación Las variables se clasifican en dos grandes grupos según la manera en que se expresan naturalmente (en categorías o en números). Dentro de cada grupo también hay subcategorías a las que se suman las características de esa variable para ser medida (niveles de medición) que nos permiten reconocer las operaciones estadísticas posibles de ser realizar, y por lo tanto qué información podemos extraer de esa variable. La distinción de las variables según su tipo es muy importante porque nos permite manipularla correctamente durante el procesamiento de los datos. Variables Cualitativas Muestreo Sistemático. Una muestra sistemática se obtiene determinando cada hésima unidad o késimos casos. Un késimo caso Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o representa el intervalo de selección de unidades de análisis que serán integradas a la muestra, se obtiene mediante la expresión: categoría y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Se denomina así a cualquier variable no susceptible de ser cuantificada. Siendo un atributo, cualidad o factor. K=N/n Los niveles de medición de las variables cualitativas pueden ser nominales y ordinales (ver capítulo siguiente). Por ejemplo si se va a encuestar a una muestra de tamaño 50 de una población de 500, el intervalo de selección es de tamaño 10. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando solo pueden tomar dos categorías o atributos posibles como sí y no, hombre y mujer Este intervalo de selección indica que se habrá de formar cada décimo caso de la población para integrarlo a la muestra. El primer o son politómicas cuando pueden adquirir tres o más categorías. caso se selecciona arbitrariamente o al azar. Suponiendo que en este ejemplo el primer caso seleccionado sea el número 13, el Ejemplos: segundo será el 23 y así sucesivamente hasta completar el tamaño de muestra deseado. Estado Civil. Género. Muestreo por Racimos. Se utiliza cuando el investigador esta limitado por factores de tiempo, distancia, fuentes de financiamiento, entre Profesión. otros. Las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos que se denominan Calidad de un producto. racimos. Evaluación en el nivel primario. Presencia o ausencia de una enfermedad (dicotómica). En este tipo de muestreo es imprescindible diferenciar entre unidad de análisis entendida como quiénes va a ser medidos y unidad muestral Géneros periodísticos que se refiere al racimo a través del cual se logra el acceso a la unidad de análisis. Tipos de fuentes periodísticas Por ejemplo si se va a realizar una encuesta sobre las condiciones salariales en las empresas industriales, la unidad muestral son las industrias y Según su nivel de medición se clasifican en: las unidades de análisis están representadas por los obreros que laboran en ellas. 1. Variables Cualitativas Nominales 2. Variables Cualitativas Ordinales Variables Cuantitativas Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables numéricas se expresan naturalmente en números (sin necesidad de codificarlas). Las variables cuantitativas se clasifican en: Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. (Números enteros). Es decir, cuando una observación solamente puede medirse en valores enteros, la escala de medición es discontinua o discreta. La forma de medir en general es contando unidades como por ejemplo hijos, embarazos, cantidad de personas que se necesitan para una tarea. Ejemplos: https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 11/17 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 12/17 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I Numero de pacientes. Número de habitaciones. Niveles de medición Número de personas que viven en un hogar. Cantidad de médicos por paciente. Horas que mira televisión En el campo de las ciencias sociales medir es “el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos. Cantidad de notas que escribe un periodista por día Cantidad de pantallas con acceso a internet en un hogar La escala de medida o nivel de medición de una característica o variable, tiene consecuencias en la forma de presentación de la información y Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores, siempre existe un valor resumen estadístico (operaciones matemáticas como el porcentaje, la mediana, la moda, etc). entre dos cualesquiera. Una escala de medida esta caracterizada por una medida común y constante que asigna un número real a todos los La escala de medición, el grado de exactitud y precisión en la medición de las variables, también determina los métodos estadísticos que se pares de objetos en un conjunto ordenado. usan para analizar los datos. Ejemplo de variables continuas: Edad, peso, metros cuadrados de una jaula, concentración de hemoglobina. Por tanto, es importante definir las características que se van a medir y que escala de medición va a utilizar, antes de comenzar cualquier Ejemplos: trabajo estadístico. Peso (continua) La medición de las variables puede realizarse por medio de cuatro escalas de medición. Dos de las escalas miden variables categóricas y las Estatura (continua) otras dos miden variables numéricas. Edad (discreta) Perímetro cefálico (continua) Los niveles de medición son las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Se utilizan para ayudar en la clasificación de las variables, el Número de hijos (discreta) diseño de las preguntas para medir variables, e incluso indican el tipo de análisis estadístico apropiado para el tratamiento de los datos. Cantidad de habitaciones (discreta) Número de Partos (discreta) Una característica esencial de la medición es la dependencia que tiene de la posibilidad de variación. La validez y la confiabilidad de la medición Cantidad de alumnos (discreta) de una variable depende de las decisiones que se tomen para operacionalizarla y lograr una adecuada comprensión del concepto evitando Tensión arterial (continua) imprecisiones y ambigüedad, por en caso contrario, la variable corre el riesgo inherente de ser invalidada debido a que no produce información Temperatura confiable. Todas las escalas numéricas pueden transformarse (agruparse) en escalas nominales y ordinales. Lo inverso no se puede realizar. Nivel de Medición Nominal o Escala Nominal Si le asignamos un valor numérico a las categorías de una escala ordinal o nominal, estos no deben ser tratados como datos numéricos sino Podemos decir que es el nivel de medición más rudimentario. Consiste en aplicar números o símbolos para clasificar a los objetos, personas y como un código para identificar al atributo o categoría. características.. Básicamente se trata de hacer listas, por ejemplo cuando preguntamos localidad de residencia. Las propiedades formales de la Escala Nominal, es decir, las condiciones que requiere, son que los miembros, observaciones o elementos de una clase o categoría deben se equivalentes, idénticos respecto a la propiedad que tenemos en cuenta. En este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden especifico. Es el nivel que describe aquellas variables en el que los grupos se definen o diferencian por la presencia de un atributo o característica. En este nivel de medición los valores no pueden ser sometidos a un criterio jerárquico. Estas variables no tienen ningún orden inherente entre los atributos ni un orden de jerarquía. Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de personas, para clasificarlas se puede establecer la categoría sexo con tres niveles, masculino (M) y femenino (F), no binario (NB) los respondientes solo tienen que señalar su género, no se requiere de un orden real. Así, si se asignan números a estos niveles solo sirven para identificación y puede ser indistinto: 1=M, 2=F, NB = 3. En resumen en la escala nominal se asignan números a eventos con el propósito de identificarlos. La relación lógica que se expresa es: A ≠ B (A es diferente de B), o siguiendo el ejemplo Masculino ≠Femenino, Femenino≠ No binarie. Otros ejemplos puede ser: Presencia o ausencia de una enfermedad (dicotómica). Géneros periodísticos Tipos de fuentes La forma más sencilla de determinar si las observaciones se miden con una escala nominal es preguntar si se clasifican o se colocan en categorías equivalentes. Con este tipo de escalas se pueden hacer algunas operaciones estadísticas; por ejemplo contar cuántos elementos hay en cada uno de los grupos formados y así tenemos las frecuencias absolutas por categoría o atributo. Como estadístico descriptivo se pueden calcular frecuencias o porcentaje para cada atributo y ver cual es el grupo que tiene mayor frecuencia alcanzando el concepto de “Moda”. También obtener algunas medidas de asociación/independencia cuando se relacionan variables entre sí (tabla de contingencia). Los gráficos más comunes para representar este nivel de medición son los de sectores o barras. Nivel de Medición Ordinal o Escala Ordinal Si hay un orden inherente entre las categorías, se dice que las observaciones se miden en una escala ordinal. Estas observaciones aun se clasifican como en las escalas nominales, pero algunas tienen “más” o son “más grandes que” otras. Es decir, se establecen categorías con dos o más niveles que implican un orden inherente entre sí. La escala de medición ordinal permite ordenar a los eventos en función de la mayor o menor posesión de un atributo o característica. Por ejemplo, en las instituciones escolares de nivel básico suelen formar por estatura a los estudiantes, se desarrolla un orden cuantitativo pero no suministra medidas de los sujetos. La relación lógica que expresa esta escala es A > B (A es mayor que B). Clasificar a un grupo de personas por la clase social a la que pertenecen implica un orden prescrito que va de lo mas alto a lo mas bajo. Estas escalas admiten la asignación de números en función de un orden prescrito. https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 13/17 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 14/17 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I Las formas más comunes de variables ordinales son ítems (reactivos) actitudinales estableciendo una serie de niveles que expresan una actitud de acuerdo o desacuerdo con respecto a algún referente. Por ejemplo, ante el ítem: La economía mexicana debe dolarizarse, el respondiente puede marcar su respuesta de acuerdo a las siguientes alternativas: Totalmente de acuerdo De acuerdo Indiferente En desacuerdo Totalmente en desacuerdo Las anteriores alternativas de respuesta pueden codificarse con números que van del uno al cinco que sugieren un orden preestablecido pero no implican una distancia entre un número y otro. Las escalas de actitudes son ordinales pero son tratadas como variables continuas (Therese L. Baker, 1997).A esta escala se la conoce como escala de Lickert. Los grupos se establecen de acuerdo a la intensidad con que se presente un atributo determinado. Si las categorías, atributos o valores que adopte una variable cualitativa poseen un orden, secuencia o progresión natural esperable, hablaremos de variable ordinal. Es importante distinguir que aunque se puede establecerse orden, no siempre es posible medir la distancia dentro de ese orden. La medida estadística de tendencia central más apropiada para estas escalas es la "mediana“ y también las medidas de posición como los cuartiles, quintiles, deciles o percentiles. Ejemplos: 1. El balance de fuentes según la diversidad de posturas evidenciado en un texto, grado de contextualización de una tema. 2. La clasificación internacional para valorar la etapa de un carcinoma de cuello uterino es una escala ordinal de 0 a IV. Donde la etapa 0 representa carcinoma in situ y la etapa IV carcinoma que se extiende mas allá́ de la pelvis o que afecta a la mucosa de vejiga y recto. Desde luego, por orden inherente en esta escala ordinal, la etapa IV tiene peor pronostico que la 0. 3. Nivel de ejercitación desarrollado por semana: Alto, medio, bajo, nulo. 4. Estudios cursados: Analfabetos, primarios, secundarios, terciarios, universitarios. 5. Escalas de dolor. 6. Escalas Likert. Nivel de Medición de Intervalo. La medición de intervalo posee las características de la medición nominal y ordinal. Establece la distancia entre una medida y otra. La escala de intervalo se aplica a variables continuas pero carece de un punto cero absoluto. El ejemplo mas representativo de este tipo de medición es un termómetro, cuando registra cero grados centígrados de temperatura indica el nivel de congelación del agua y cuando registra 100 grados centígrados indica el nivel de ebullición, el punto cero es arbitrario no real, lo que significa que en este punto no hay ausencia de temperatura. Una persona que en un examen de matemáticas que obtiene una puntuación de cero no significa que carezca de conocimientos, el punto cero es arbitrario por que sigue existiendo la característica medida. Muchas de las variables cuantitativas inventadas por las Ciencias Psicológicas y Sociales pertenecen a este tipo. Por ejemplo el nivel de coeficiente intelectual. Otras variables cuantitativas no poseen en punto cero, tal es el caso de la temperatura: un objeto con temperatura cero no carece completamente de calor; en consecuencia un objeto cuya temperatura es 10 grados no es el doble de caliente que uno con temperatura 5o sino simplemente 5 grados más caliente. (Escalas cuantitativas continuas intervalares). Nivel de Medición de Razón o coeficientes Una de las distinciones que se pueden hacer es entre las variables cuantitativas que usan una escala de números donde cero significa que la característica no existe, y las variables cuantitativas que no atribuyen ese significado a un punto cero. Una escala de medición de razón incluye las características de los tres anteriores niveles de medición anteriores (nominal, ordinal e intervalo). Determina la distancia exacta entre los intervalos de una categoría. Adicionalmente tiene un punto cero absoluto, es decir, en el punto cero no existe la característica o atributo que se mide. Las variables de ingreso, edad, número de hijos, etc. son ejemplos de este tipo de escala. El nivel de medición de razón se aplica tanto a variables continuas como discretas. La propiedad mas importante que presentan, por encima de las escalas cuantitativas, es que las distancias numéricas iguales representan distancias iguales empíricas. Así podemos decir que a dos objetos a los que se ha asignado en este tipo de escalas los números 5 y 10 están igualmente separados que otros dos a los que se ha asignado los números 10 y 15. Que algo que mida 4 es el doble de otro que mide 2. Muchas de las variables cuantitativas (por ejemplo ingresos mensuales) poseen ese punto cero, de tal manera que quien gana $0 no gana nada, carece completamente del atributo que estamos analizando. De igual forma quien gana $1000 al día gana el doble que quien gana $500 al día (Escalas cuantitativas continuas de cociente o razón). https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 15/17 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 16/17 22/9/24, 15:35 Investigación Cuantitativa I Lectura obligatoria Barrier G (2012) “Los procedimientos de las investigaciones cuantitativas”, en Jensen Bruhn K (ed) La comunicación y los medios. Metodologías de investigación cuantitativas y cualitativas. México. FCE, pp 373-413 https://virtual.fhycs.unam.edu.ar/mod/book/tool/print/index.php?id=52911 17/17