Maestría en DESARROLLO Y GESTION DEL TURISMO

Curso: Metodología y Técnicas de la Investigación en Turismo

Docente: Prof. Eduardo Gosende

Número de Aula: 2

Clase 8 del 15-8-07

Unidad 6

Esta es nuestra octava clase, vamos a ver la unidad 6 del programa, la cual tratará de presentar conceptos y herramientas que les permitan tomar decisiones en relación a Instrumentos y Metodología Cuantitativos en el campo de la investigación vinculada al Turismo, para por ejemplo, poder evaluar y decidir cuando se diseña un proyecto acerca de: 1) qué instrumentos me proporcionarán los datos cuantitativos que necesito; 2) cuál es la lógica del funcionamiento y la aplicación de estos instrumentos; 3) cómo debo formular las consignas y preguntas; 4) cómo organizo el trabajo en campo; 5) cómo organizo la edición, carga y procesamiento de los datos; 6) que estadísticos debería utilizar para obtener los resultados; 7) qué programas computarizados están disponibles; etc. La lectura de esta clase debe ser acompañada con la lectura de los textos indicados en la bibliografía correspondiente (ver Textos citados mas abajo). Estos textos profundizan y explican con mayor precisión los distintos aspectos que serán planteados de manera sintética y esquemática a lo largo de esta clase. El texto de Sancho Perez es el texto que específicamente tratará los elementos de la

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investigación cuantitativa ligada al Turismo. Los temas que en dicho texto pueden abordarse son: 1) Conceptos y variables turísticas: categorías básicas del turismo; variables geográficas; Mercados turísticos; análisis de la demanda y de la oferta turística; Gasto turístico; Consumo turístico; Empleo en el sector turístico. 2) Estadísticas del sector turístico: Registros administrativos, encuestas y directorios; Fuentes internacionales; Webs de información turísticas. 3) Utilización de la estadística en la investigación turística.

Contenidos: Metodologías Cuantitativas aplicadas a la investigación social

La encuesta. Caracterizacion. Ventajas y Desventajes. Tipos de encuesta

Las Escalas de medición de actitudes: Lickert, Thurstone, Guttman. Los tests y las Pruebas. Trabajo de Campo, Prueba Piloto, Constitución del Equipo, Preparación de los sujetos a entrevistar, recolección de los datos.

El procesamiento de los datos y la utilización de la Estadística. Codificación de la información obtenida en el campo. Construcción de Bases de Datos. La depuración de la información. Estadísticos de Frecuencia, de Posición y Dispersión. Relaciones entre variables. Análisis Univariado, Bivariado y Multivariado. Test de Hipótesis. Medidas de Asociación. Análisis Factorial. Introducción a las pruebas de significación. Pruebas simples de diferencia. No paramétricas y Paramétricas. Correlación. Pruebas de más de dos condiciones. Modelos ANOVA. Programas de PC para el Procesamiento de datos: SPSS. Validez y Confiabilidad.

Presentación de Instrumentos cuantitativos diseñados y aplicados por el docente de la materia en los proyectos que ha coordinado o participado.

Bibliografía:Weiers, R. (1986) Investigación de Mercados, Prentice

may, México. Capitulo 6 "Obtención de Información por Encuestas "

Ander-Egg, Ezequiel (1982) “Técnicas de Investigación Social” Humanitas, Buenos Aires. Ver Capitulo 14, en Páginas 249 a 269

Sancho Perez, Amparo (.....) “Apuntes de metodología de la investigación en Turismo” Documento Online de la Organización Mundial del Turismo paginas 1 a 221

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Encuesta

La encuesta es el instrumento cuantitativo más típico y probablemente el que más se utiliza. Se trata de una búsqueda sistemática de información en la que el investigador pregunta a los investigados sobre los datos que desea obtener, y posteriormente reúne estos datos individuales para obtener durante la evaluación datos agregados. Con la encuesta se trata de obtener, de manera sistemática y ordenada, información sobre las variables que intervienen en una investigación, y esto sobre una población o muestra determinada. Esta información hace referencia a lo que las personas piensan, opinan, o cuáles son sus actitudes, etc. La encuesta es que realiza a todos los entrevistados las mismas preguntas, en el mismo orden, y en una situación social similar; de modo que las diferencias localizadas son atribuibles a las diferencias entre las personas entrevistadas.

El desarrollo y la gran utilización de encuestas en la actualidad tiene su origen en los deseos de conocer los movimientos de la opinión pública y la predicción del voto a finales del siglo XIX, aunque no debemos olvidar las primeras utilizaciones de encuestas sobre condiciones sociales de trabajo en las grandes industrias realizadas por Weber a principios del siglo XX que anticiparon la perspectiva moderna en el análisis de la conducta electoral, audiencia de radio, hábitos de compra, o cualquier otra acción realizada por grandes números de personas bajo circunstancias comparables

La importancia de las encuestas en la sociedad actual es claramente visible en los medios de comunicación. Tanto en TV, radio o prensa se hace referencia constante al último estudio de encuesta de opinión, intención de voto, apoyo a algún político o a la propuesta de una nueva ley. Una gran cantidad de disciplinas utilizan habitualmente este instrumento. Además de la utilización de encuestas por parte de los investigadores de opinión y mercado hay que añadir el enorme empleo por parte de los sociólogos, psicólogos y pedagogos, profesionales de la salud, estadísticos, economistas, etc. Todo ello se traduce en investigaciones sobre hábitos de los consumidores, el estudio de la personalidad, las habilidades educativas; la preocupación por la salud pública, los hábitos de alimentación; la medición de la coyuntura económica, las expectativas de los consumidores; la demanda de nuevos productos, etc. El empleo de este instrumento por parte de distintas disciplinas genera una gran variedad de tipos de encuestas, definidos fundamentalmente por el distinto ámbito de actuación, por la temática empleada por cada disciplina. Pero la clasificación de los tipos de encuestas no solo está referida a temas o disciplinas donde se hace la investigación. Suelen distinguirse muchos otros tipos de encuesta

TIPOS DE ENCUESTAS

1) Según los fines científicos, el objetivo principal de la investigación:Exploratorias.Descriptivas.Explicativas.Predictiva.Evaluativa.

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2) Según su contenido:Encuestas referidas a hechos.Encuestas referidas a opiniones.Encuestas referidas a actitudes motivaciones o sentimientos).

3) Según procedimiento de administración del cuestionario:Administrada por un encuestadorAutoadministrada

4) Según la modalidad de acceso al encuestadoPersonal o cara a caraTelefónica.Postal A través de internet 5) Según su dimensión temporal:Transversales o sincrónicas.Longitudinales o diacrónicas:Retrospectivas y prospectivas.Diseño de tendencias, de panel y de cohorte.

6) según su finalidad:Politicosociales.Comerciales.Encuestas con fines específicos.

Ventajas e Inconvenientes de la EncuestaLa aplicación de esta técnica presenta una serie de ventajas en relación a otras técnicas instrumentos (observación, entrevista, etc):

Ventajas

El cuestionario suele ser fácil de aplicar.

Los datos que se obtienen son confiables porque las respuestas se limitan a las alternativas mencionadas.

La codificación, el análisis y la interpretación son relativamente sencillos.

Permite obtener información de poblaciones diferentes.

Gran capacidad para estandarizar datos, lo que permite su tratamiento informático y el análisis estadístico.

Permite planificar previamente qué es lo que se va a preguntar, de tal manera que asegura que no se olvidarán los puntos más importantes, y que se precisará tanto como se desee en las preguntas.

Es más económica que otras técnicas si necesitamos obtener información de gran número de personas.

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En el caso de variables complejas, la encuesta permite desglosar estas variables en distintos aspectos de las mismas, de tal manera que a través de diversas preguntas se puede conocer la variable compleja.

Inconvenientes

No permite analizar con profundidad temas complejos.

Que los entrevistados no estén dispuestos a responder si la información que se pide es delicada o personal.

Que las preguntas estructuradas y las alternativas de respuesta fija pueden dar como resultado la pérdida de la validez en cierto tipo de datos, como creencias y sentimientos.

El hecho de que no es fácil redactar las preguntas de manera apropiada.

Elaborar una encuesta es una tarea muy compleja que requiere prestar atención a numerosos detalles.

La encuesta requiere la colaboración del interesado. Esto conlleva que los resultados de la misma estarán en función del número de personas que respondan y de la precisión y/o sinceridad con que den esas respuestas.

La encuesta no se adapta a las diferencias individuales, ya que el cuestionario es fijo y no debe variarse.

La encuesta da una información puntual, eso quiere decir que los datos que se obtienen están sometidos a cambios en el tiempo.

Elaboración de la encuesta

Esta dividida en varias partes o etapas: 1) Diseño y Elaboración del cuestionario. 2) Aplicación del cuestionario. 3) Tratamiento estadístico de los resultados. 4) Formulación de los resultados.

1) Diseño y Elaboración del cuestionario.

El cuestionario o formulario para recabar datos es la principal herramienta que se utiliza en las encuestas; el cual, incluye una serie de preguntas pre-elaboradas en un orden pre-establecido e indicaciones claras para guiar la obtención de respuestas. Un cuestionario bien diseñado, con preguntas bien planteadas e instrucciones precisas, es de vital importancia para alcanzar los objetivos de la investigación a través de encuesta. Por el contrario, un cuestionario sin las preguntas adecuadas y/o con indicaciones muy vagas puede hacer fracasar todo el esfuerzo y la inversión realizada. Por ello, el diseño de un cuestionario requiere de mucho cuidado, tiempo, esfuerzo y personal especializado para su elaboración.

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Un cuestionario es un conjunto de preguntas que tiene como finalidad la obtención de los datos necesarios para una investigación. Para su elaboración se parte de las variables y los indicadores establecidos en fases anteriores, construyendo una batería de preguntas para cada variable. Hay dos criterios a cumplir: primero, la eficacia para la investigación de cada pregunta (si la posible respuesta a la misma aporta datos de interés para el estudio que se está realizando); segundo, si el número de preguntas que se hace para cada tema es el suficiente (no conviene que el cuestionario sea tan largo que canse al encuestado, ni tan corto que no aporte datos suficientes al estudio). Una vez realizada la batería de preguntas, conviene realizar un análisis más exhaustivo tanto del contenido de las preguntas, como de su colocación en el cuestionario.

Una vez que en el proyecto general se tienen bien definidos la Formulación del Problema y los Objetivos e Hipótesis y Las variables que influyen en el problema se debe proceder a la Elaboración de los indicadores que se medirán en el cuestionario. A veces las variables en sí mismas no son directamente medibles. Cuando esto ocurre es necesario buscar indicadores. Los indicadores son hechos que ponen de manifiesto las distintas dimensiones que puede tener una variable. Por ejemplo: Un indicador de la existencia de ruido es conocer a qué distancia se puede mantener una conversación, hablando en un tono normal.

El Contenido de las preguntas debe definirse de acuerdo a pautas que suelen estar estandarizadas, aunque su aplicación depende de cada caso. El Lenguaje debe adaptarse al que utilizan los encuestados. Las palabras deben ser las de uso familiar y corriente. Se debe tener cuidado con las palabras: todo, siempre, jamás, ninguno, nadie, tienen un sentido muy drástico y la realidad no es tan tajante. Se debe prestar a tención a los distintos usos que puede darse a una misma palabra en diferentes regiones o grupos sociales. No se deben utilizar palabras ambiguas a no ser que se explique el sentido que se les quiere dar. La Redacción debe ser lo más simple que sea posible. Los enunciados no deben ser muy largos para evitar que se tengan que releer. Se aconseja que no se superen las 25 palabras. El enunciado debe ser una sentencia lógica. Es conveniente formular la pregunta de tal manera que la respuesta sea dada en la forma deseada por el investigador. No es adecuado preguntar dos ideas en un mismo item (por ejemplo: ¿trabaja sentado o de pie?), puesto que la respuesta (sí, no) no permitirá discriminar a qué idea se refiere (si trabaja sentado o de pie o en ninguna de las dos posturas).

Tipos de preguntas

Según la contestación que admitan:Abiertas: sólo formulan las 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 y esto suele ser muy costoso y complejo.Cerradas: Dicotómicas (establecen sólo 2 alternativas de respuesta, "Si o No" y a veces Ns/Nc) Se deben utilizar sólo para temas muy bien

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definidos que admiten estas 2 alternativas como respuesta.Categorizadas: establecen las categorias de respuesta.

Según su función en el cuestionario:- Filtro: se utilizan mucho en los cuestionarios para eliminar aquellas preguntas innecesarias o que puedan ser inconvenientes para los entrevistados, es decir que marcan la realización o no de preguntas posteriores.- Batería: son preguntas que tratan sobre un mismo tema y que siempre deben ir juntas en el cuestionario en forma de batería, empezando por las + sencillas y luego las + complejas. Esto se denomina "embudo de 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 y en lugares separados una de la otra.- Amortiguadoras: se usan cuando estamos preguntando temas escabrosos o pensamos que serán reticentes a contestar, se suavizan las pregunta, no se pregunta de modo directo.

Según su contenido:- Identificación: sitúan la condición socioeconómica y los datos personales del entrevistado. Ej. Edad, sexo, profesión.- Acción: tratan sobre las acciones de los entrevistados. Ej. ¿Va al cine?¿fuma?.- Intención: indagan sobre la intenciones de los encuestados. Ej. ¿Va a votar?- Opinión: tratan sobre la opinión encuestados sobre determinados temas. Ej. ¿Qué piensa sobre...?- Información: analizan el grado de conocimiento de los encuestados sobre determinados temas.- Motivos: tratan de saber el porqué de determinadas opiniones o actos.

En relación a las Respuestas que se van a obtener como norma general, se debe evitar las preguntas abiertas. Este tipo de preguntas es poco valorable, ya que suele darse mucha dispersión en las respuestas. En relación con las preguntas cerradas, se aconseja: Prever todas las respuestas posibles, y que las alternativas sean realistas (basadas en el pre-test).Para la formulación de preguntas existen ciertas reglas y recomendaciones:- Tienen que ser sencillas y redactadas de tal forma que puedan comprenderse con facilidad (no utilizar términos técnicos).- No deben incorporar términos morales (juicios de valor).- Nunca deben sugerir la respuesta, incitando a contestar más en un sentido que en otra.- No juntar preguntas cuya contestación a 1 de ellas influya sobre la contestación de la otra, denominado efecto "halo".- 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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- Ciertas palabras que tienen una gran carga ideológica predisponen de forma bastante directa ciertas respuestas.- Es conveniente evitar referencias a ciertas personalidades públicas.

Para la correcta Ordenación de los items se debe :

Establecer una secuencia de temas y una secuencia de datos, aplicando el principio general de ir de lo abstracto a lo concreto (aunque determinadas situaciones pueden requerir el proceso inverso).

El inicio del cuestionario tiene que ser motivador para el encuestado, por lo tanto deben realizarse preguntas atractivas, interesantes y fáciles de contestar. A continuación deben realizarse las preguntas de aproximación al tema, seguidas de las más complejas o con carga emocional (ideológicas,familiares, etc), para finalizar con preguntas relajantes (datos de identificación).

Hay algunas normas que pueden ayudar para situar mejor las preguntas dentro del cuestionario, como son:

- Colocar antes las preguntas que pueden ser influenciadas por las respuestas a otras preguntas.

- Las preguntas generales deben ir delante de las específicas.

- Las preguntas «comprometedoras» han de ir seguidas de preguntas «aliviadoras» (preguntas simples que no pongan en tensión al encuestado).

- Preguntar los datos personales al final del cuestionario.

- Para evitar la monotonía, se puede alterar el orden lógico de temas similares.

Con el objetivo de comprobar si la encuesta funciona correctamente se realiza un Pre-test. Para ello, se selecciona un grupo reducido de personas en el que estén representados los diferentes sectores sociales que conforman la muestra y se les entrevista con el cuestionario inicial. Los objetivos de esta entrevista deben ser: ver qué le falta o qué le sobra al cuestionario (es decir, si el cuestionario es realista); comprobar la redacción de los enunciados (si el encuestado entiende claramente lo que se le pregunta); y comprobar si las respuestas múltiples se adecuan a lo que el encuestado responde de una forma espontánea.

2) Aplicación del cuestionarioEn esta fase, el investigador ha de decidir si aplicará personalmente los cuestionarios o a través de encuestadores. Esta decisión vendrá condicionada, en gran parte, por el tamaño de la muestra. Si ésta es pequeña, lo mejor es que la realice el propio investigador en aras de una mayor efectividad. Cuando la muestra es grande (cientos o miles de

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personas) es conveniente realizarla con encuestadores. Cuando la encuesta se realiza mediante encuestadores, es necesario formarlos en la manera de llevar a cabo el trabajo de campo. Se les ha de aleccionar en los siguientes temas:

Objetivo de la encuesta, población a la que se dirige, muestra que se ha elegido y características que deben reunir los individuos a los cuales ha de entrevistar.

Forma de contactar con los individuos que componen la muestra, y las sustituciones previstas para el caso de que no puedan contactar con la persona elegida.

Indumentaria y útiles que deben llevar.

Cómo ha de presentar la encuesta a los entrevistados. En cuanto a las prequntas: sentido de los términos técnicos utilizados, explicaciones que ha de realizar, material que debe mostrar, etc.

Manera de anotar las respuestas.

Posibles dificultades e incidencias que se puedan presentar.

3) Tratamiento estadístico de los resultados Un cuestionario bien codificado no presenta demasiados problemas a la hora de tratarlo. En la actualidad, el tratamiento estadístico se realiza mediante software especialmente preparado para ello. Es evidente que el investigador debe tener muy claro cómo quiere obtener los resultados.

Análisis estadísticoCon el análisis estadístico, el investigador busca conocer: la muestra (quiénes y cuántos son), la posición que los encuestados tienen respecto al tema objeto de la investigación (las respuestas a las preguntas formuladas), y si se pueden inferir los resultados a la población.

Para conocer la muestra y sus opiniones se puede trabajar con cada variable por separado o bien asociando variables. Cuando se trata de conocer variables aisladas, se parte de la distribución de frecuencias de dichas variables y se buscan las medidas de tendencia central (media, mediana, moda, etc) y las medidas de variabilidad (desviación media, desviación estándar, etc).

Cuando se trata de estudiar las relaciones entre dos variables, se trabaja con cuadros descriptivos de doble entrada (cuando se realizan este tipo de cuadros, en la cabecera debe figurar la variable independiente y en el lateral la variable dependiente). Se trata de averiguar si existe o no relación entre ellas y determinar el grado de asociación existente. Ambas cosas se determinan mediante los coeficientes de correlación. Existen muchos coeficientes de correlación y las condiciones de aplicación de cada uno de ellos son distintas, por lo tanto hay que encontrar el que mejor se adapte a lo que se quiere valorar.

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En cuanto a realizar inferencias, el problema central es averiguar si los datos obtenidos en la muestra son debidos al azar o son realmente representativos de la población. Para solucionar este problema se aplican las pruebas de decisión estadística, también denominadas de contraste de hipótesis.

4) Formulación de los resultadosCuando el investigador tiene los resultados estadísticos, debe redactar un informe en el que explique los resultados. La redacción del informe con los resultados debe responder al tipo de público al que va dirigido. No es lo mismo presentar los resultados ante un comité de expertos, que al público en general (en el primer caso se tendrá que hacer más hincapié en la metodología y márgenes de error, mientras que en el segundo caso es más necesario incidir en las diferentes interpretaciones de los resultados). A pesar de los requerimientos particulares, en general, los informes suelen explicitar el proceso seguido desde el inicio de la investigación hasta la obtención de los datos (diseño del cuestionario, variables contempladas, población, muestra, aplicación de la encuesta y tratamiento estadístico), explicando los problemas que se hayan podido encontrar; las conclusiones (distribución de las variables en la muestra, relación entre ellas, y las inferencias que pueden hacerse a la población); y, finalmente, las implicaciones que tienen los resultados obtenidos para nuestro problema y objetivos fundamentales del proyecto.

Otros instrumentos cuantitativos: las escalas de medición de actitudes y las pruebas o tests

Existen cuatro escalas típicas para la medición de actitudes (ver Ander-Egg, paginas 257 a 262)

1. Thurstone

2. Likert

3. Guttman

4. El diferencial semántico de Osgood

Otro tipo de instrumento cuantitativo lo constituyen las Pruebas específicas, que se tratan de instrumentos psicométricos especialmente diseñados para medir una o más variables de forma estandarizada, es decir, generando tablas de valores normales para establecer baremos poblacionales, contra los cuales se compara la medición individual que se haga de cada sujeto. Existen numerosas pruebas psicométricas elaboradas por psicólogos, sociólogos y otros investigadores sociales cuyo uso es muy frecuente en distintos tipos de investigaciones sociales.

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Como ejemplo se pueden citar los test para evaluar tipo de personalidad, estilos de afrontamiento, autoconcepto, valores, estilos de comportamiento, etc.

Análisis estadístico de los datos

En el análisis estadístico de los datos el propósito es extraer una invariante o estructura que nos interese a partir de los datos. Esto no significa que introduzcamos los datos en un sofware estadístico y esperar que la computadora nos muestre qué estructuras pueden encontrarse en ellos. Es bastante habitual que ya en un momento temprano del inicio del proyecto el investigador tenga un modelo matemático que aplicará a los resultados. Este modelo también proporciona una "hipótesis de trabajo" acerca del comportamiento posible de los datos en nuestro proyecto de investigación. Los resultados empíricos pueden entonces analizarse del modo siguiente: primero, el investigador dispone los resultados de acuerdo con el modelo y después considera en qué grado el marco es adecuado a los datos o si ha de buscarse un modelo que se adapte mejor. En otras palabras, el investigador suele primero decidir qué tipo de patrón es el que está buscando en los datos. Esto determinará los métodos para un análisis matemático. Por ejemplo ¿Hay una relación causal o existe algún otro de relación entre las variables?

Analizar variables individuales

Un modo simple de presentar una distribución de valores es mostrar cada valor como un punto en una escala y luego presentar la información en forma gráfica. Si hay un gran número de valores, puede ser mejor clasificarlos primero y entonces presentar la frecuencia de cada clase como un histograma

Si nuestros estudios tienen que ver con personas, ocurrirá con bastante frecuencia que nuestras mediciones estarán distribuidas de acuerdo con cierta curva, la llamada curva de Gauss que es llamada la distribución normal. Una de sus propiedades es que el 68% de todas las mediciones diferirá de la media en no más que la desviación estándar y el 95% en no más que el doble de la desviación estándar. Si queremos poner el énfasis no en la distribución absoluta, sino en la proporcional o de porcentaje. Un diagrama apropiado para esto es el gráfico de sectores, también llamado "de torta" o "de queso"

MediasUna media es una estadística que caracteriza el valor típico de nuestros datos y

elimina la dispersión aleatoria de valores. Para cada una de las distintas escalas de medición hay un tipo adecuado de media, el modo, la mediana o la media aritmética.

Moda es el valor más común en nuestro conjunto de datos.

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Mediana es el valor en el medio de la selección, si todos los valores están dispuestos del menor al mayor.

Media (aritmética) es la suma de todos los valores dividido por su número, o

De estas medidas, el investigador debe elegir aquella que muestra mejor el valor típico de la variable. La media aritmética es el más popular, pero puede ofrecer un cuadro equivocado en datos que incluyen un valor que difieren en gran medida de los otros. Al elegir la media más apropiada, debemos tener en cuenta la escala que fue usada en la recolección de los datos. Si la escala era nominal, la única media posible es la moda. Si la escala fue ordinal, podemos usar la mediana o la moda. Finalmente, si la media fue calculada a partir de una muestra debemos examinar su representatividad estadística, qué tan probable es que la misma media sea cierta en la población de la que la muestra se extrajo. Una comprobación apropiada para esto es la “prueba t ”.

Dispersión de los datosUna vez que hemos calculado el valor medio, puede ser a veces interesante

describir a qué distancia en torno a la media están diseminados los valores singulares. Para este fin, podemos elegir entre diversas estadísticas. La elección depende del tipo de media que hayamos usado:

Si hemos calculado una mediana, muchas veces querremos señalar la diseminación de valores en torno a ella. Una forma adecuada para esto es la desviación de cuartiles.

En conexión con la media aritmética se calcula la desviación estándar. Si los valores se miden a partir de una población, la formula será:

Sin embargo, si la desviación estándar sólo se refiere a una muestra la formula es

En ambas fórmulas, n es el número de los valores, y los valores de cada variable sustituirán a x uno tras otro. Raramente un investigador se molestará en realizar por sí mismo el cálculo, porque el algoritmo necesario para esto existe incluso en calculadoras de bolsillo. A la raíz cuadrada de la desviación estándar se llama varianza, y también ésta es usada con frecuencia para describir y analizar la dispersión.

Analizar las relaciones entre dos o más variablesSi dos variables evolucionan siguiendo alguna medida entre ellas, podemos decir que existe una asociación o covarianza estadística entre ellas. Por ejemplo, la altura y peso de la gente están estadísticamente asociadas: aunque el peso no esté directamente causado por su altura ni

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la altura por el peso, es habitual que las personas altas pesen más que las personas bajas. La ciencia de la estadística ofrece numerosos métodos para revelar y presentar las asociaciones entre dos y hasta más variables. Los medios más simple son los medios de presentación gráfica y tabulación. La intensidad de la asociación entre variables puede también describirse como una estadística especial, como el coeficiente de contingencia y como una correlación para lo que hay varios métodos de análisis disponibles.

Si, al analizar los datos, se descubre alguna asociación entre las variables, el investigador buscará saber la razón de esta asociación en el mundo empírico, es decir tratará explicar esta asociación. Cuando las medidas se han hecho de una serie de estos fenómenos, es usual que una serie de medidas, llamada variable independiente, se hace la causa presumida, y una otra serie de medidas, la variable dependiente, el efecto presumido en el fenómeno. Pero hay que tener cuidado al evaluar la causalidad porque una fuerte correlación entre dos variables (A y B) puede deberse a cuatro razones alternativas:

A es la causa de B.

B es la causa de A.

Tanto A como B son causadas por C.

A y B no tienen nada que ver con uno al otro. Su asociación en los datos analizados está una coincidencia.

A continuación mencionamos algunos métodos usuales de análisis estadístico que pueden usarse al estudiar la interdependencia entre una o más variables. Los métodos han sido dispuestos siguiendo a qué escala de medición corresponden la mayor parte de las variables.

TabulaciónLa tabulación es una forma habitual de presentar las asociaciones entre dos o

más variables. Una tabla tiene la ventaja de que en ella puede disponerse bien una cantidad extensa de datos y se conservan las cifras exactas. Una desventaja es que una tabla grande no es ilustrativa: raras veces revela algo más que las más obvias regularidades o interdependencias entre datos. Algunas abreviaturas convencionales usadas en tablas se presentan bajo el encabezado

Contingencia y correlaciónLa covarianza estadística entre dos variables suele ser analizada haciendo una tabla o una presentación gráfica, pero también hay disponibles estadísticas especiales para indicar su intensidad. Los medios disponibles para el análisis de los vínculos entre las variables dependen de con qué tipo de escala se han medido las variables. Las escalas de medición de variables pueden ser .

Cociente de contingencia puede aplicarse a todo tipo de variables incluyendo aquellas que se han medido solo con una escala de

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clasificación. Una estadística estadística alternativa es la prueba de Chi cuadrado.

Correlación ordinal es adecuada cuando al menos una de las variables se han medido con una escala ordinal. La otra puede ser u ordinal o aritmética.

Para variables sobre escalas aritméticas, el método usual es la correlación estándar, mejor dicho la correlación del momento-producto o correlación de Pearson.

La correlación del momento-producto suele abreviarse con la letra r. Si el coeficiente de correlación es bajo, por ejemplo algo entre -0.3 y  +0.3, las dos variables no tienen mucho que ver entre sí (más exactamente, no tienen casi ninguna covariación lineal). Si es alto, en otras palabras, si su valor se aproxima ya sea a +1 o a -1, esto significa que la relación entre las dos variables se aproxima a la ecuación y = ax + b.

A pesar del hecho que el análisis de correlación es capaz de manejar solamente dos variables, puede utilizarlo para el análisis inicial de un gran número de variables, cuando no tenemos una idea clara de las relaciones mutuas entre ellas. Un software estadístico puede calcular sin mayores problemas una matriz de correlación entre todos los pares potenciales de variables. Podemos entonces elegir esos pares que presentan las correlaciones más fuertes, y continuar examinándolos con otras herramientas de análisis más refinadas.

Una vez que se haya encontrado un par de variables con una correlación o contingencia fuerte se puede continuar, por ejemplo, con las operaciones siguientes:

Considerando, en base a la teoría, cuál variable del par es independiente (es decir la razón) y cuál es el dependiente (la consecuencia), y si la relación puede implicar todavía más variables.

Tratar de descubrir el patrón exacto de la relación. Los métodos posibles para esto incluyen los análisis de serie temporal y de regresión.

Análisis de regresiónEl investigador suele tener razones teóricas o prácticas para creer que determinada variable es casualmente dependiente de una o más variables distintas. Si hay bastantes datos empíricos sobre estas variables, el análisis de regresión es un método apropiado para desvelar el patrón exacto de esta asociación.

El análisis de la regresión encuentra la ecuación linear que se desvía lo menos posible de las observaciones empíricas. El algoritmo de análisis de regresión construye una ecuación, que tiene el siguiente patrón con una o más variables independientes. Si tenemos amplios datos con muchas variables, al principio del análisis no estaremos tal vez seguros de qué variables están mutuamente conectadas y cuales debieran así ser incluidas en la ecuación. Podríamos primero estudiar esto con el análisis de correlación, o podemos dejar al programa de análisis de regresión elegir las variables "correctas" para la ecuación. "Correctas"

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son aquellas variables que mejoran la exactitud del ajuste entre la ecuación y los valores empíricos.

Análisis factorialTodas las preguntas en un cuestionario se pueden considerar como variables, los valores de las cuales son encontrados estudiando las respuestas que cada pregunta recibe. Generalmente la mayor parte de las preguntas conciernen más o menos el mismo tema, y es por lo tanto normal que algunas de estas variables resultan tener una alta correlación mutua. El investigador ahora pudo desear descubrir si hay "variables de fondo" o los factores latentes que combinan algunas variables originales. Si se podría encontrar estas variables del fondo, los datos contenidos en los cuestionarios serían comprimidos grandemente y llegarían a ser más fáciles de comprender. El análisis factorial es el método normal de encontrar estas variables latentes.

Por ejemplo, en un estudio acerca de la ropa de gente finlandesa joven examinó con un cuestionario las actividades del ocio de los respondedores, y descubrió que había una alta correlación entre pasar tiempo en conciertos, en galerías de arte, en teatros y en bibliotecas y también en lectura de libros. Todos éstos tenían una correlación negativa con mirar la televisión o las competencias deportivas. Los investigadores por lo tanto dieron el nombre de "factor cultural" a dicho factor, que se asoció además con educación alta de madre y padre, y con independencia de las opiniones de otros al comprar ropas. Otro factor que encontraron fue el "estético-social", que incluyó los siguientes objetivos al seleccionar ropa: destacar la belleza, retratar confianza en sí mismo y personalidad, llamar atención, demostrar camaradería, valores comunes e ideologías. Este factor correlacionó también, en poco grado, con hacerse la ropa uno mismo, con ecología y con no llevar pieles. Un tercer factor, "gastar" con tuvo varios indicadores de gastar dinero comprando la ropa, los cosméticos y las joyas, tan bien como el aprecio del estilo, de la calidad y de la moda. Correlacionó negativamente con evaluar un precio bajo.

Con la ayuda de un análisis factorial, las variables de combinación o factores latentes tras los atributos medidos pueden detectarse y especificarse, y el análisis también dice cómo estos factores están vinculados con las variables originalmente verificadas. A veces se sitúa también una condición suplementaria sobre los factores, concretamente que no deben tener correlación alguna entre ellos y estén por lo tanto en "ángulo recto" uno con respecto a otro (= "rotación ortogonal" de los factores durante el análisis). Esta opción, no obstante, suele disminuir la correlación con las variables originales. Un inconveniente del método del análisis factorial es que puede generar, desde el punto de vista formal, factores elegantes y matemáticamente exactos, pero que no tienen ningún significado empírico sensato.

Matriz de datos

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La matriz de datos es herramienta central para la recolección y análisis de datos cuantitativos en el proceso de investigación social. Permiten determinar los valores que asumen los datos de los sujetos u objetos que analizamos de acuerdo a un conjunto de variables que nos interesan en relación a estos. Cuando hablamos de recolección de datos cuantitativos tiene que ver con el concepto de medición, proceso mediante el cual se obtiene el dato, valor o respuesta para la variable que se investiga. La medición, etimológicamente viene del verbo medir y significa comparar una cantidad con su respectiva unidad con el fin de averiguar cuantas veces la segunda esta contenida en la primera. El instrumento de recolección de datos está orientado a crear las condiciones para la medición. Los

datos son conceptos que expresan una abstracción del mundo real, de lo sensorial, susceptible de ser percibido por los sentidos de manera directa o indirecta. Medición implica cuantificación.

Las Variables son conceptos susceptible de medición y cuantificación, referidas a cualquier característica o atributo de la realidad. Se puede concebir la realidad como un sistema de variables. De lo que se trata es de identificar las variables, establecer su tipología, sus relaciones y la forma como unas variables (independientes) condicionan o influyen, en consecuencia, explican a otras (dependientes). El concepto de variable va asociado a otros dos conceptos: el concepto de unidad de análisis y el concepto de dato. En efecto, tenemos tres conceptos interrelacionados: variable (V), unidad de análisis (S) y dato (D).

¿Cómo se relacionan los conceptos de Variable, Unidad de Análisis y Dato?

La relación es la siguiente: cada variable, que es un concepto susceptible de ser medible y cuantificable adquiere un valor, dato o respuesta en cada unidad de análisis. Quiere decir entonces que la realidad la podemos formalizar en un esquema que sintetiza la realidad, dando lugar a una Matriz de Datos.

La Matriz de DatosLo observable se resume en estos tres conceptos:- Variable (V)- Unidad de análisis (S) y,- Dato, valor o respuesta (D).

En la Matriz, n simboliza la muestra de unidades de análisis (S) y V las variables. S, es la unidad de análisis; es decir, la fuente de información. Esta puede ser una persona, una vivienda, un salón de clase, un curso, etc., de donde se obtiene información; es decir, se define un elemento de donde se obtiene información. V es la variable que expresa un concepto cuantificable en la unidad de análisis.

Ejemplo:

En la primera columna los sujetos identificados de alguna manera y en las siguientes columnas las observaciones o datos de las diferentes variables en estudio para cada uno de los individuos, tal y como aparece en la tabla 2.1. Dicha matriz recibe el nombre de matriz de datos.

  variable 1 variable 2 . . . variable p

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Sujeto 1 * * . . . *

Sujeto 2 * * . . . *

. . . . . . . . . . . . . . .

Sujeto n * * . . . *

Matriz de Datos

Así, los datos correspondientes a una investigación llevada a cabo para el estudio de una posible contaminación radioactiva en un determinado lugar produjeron como resultado la matriz de datos, en donde se recogen las observaciones de las variables "edad", "sexo", "cáncer", "caída anormal del cabello" y "profesión" en los 100 sujetos seleccionados en la muestra.

edad sexo cáncercaida

cabelloprofesión

Sujeto 1

32 masculino no no agricultor

Sujeto 2

29 femenino no no maestra

. . . . . . . . . . . . . . . . . .

Sujeto 100

61 masculino si si agricultor

Estudio de Contaminación Radioactiva

Función de la Matríz de DatosEs una forma de sistematizar la información recogida de la realidad para

investigar un problema y tratar de obtener conocimiento científico que intente explicar dicho problema a través del método de investigación científica. De allí la importancia de construir la Matriz de Datos, el que se logra mediante las técnicas de recolección de datos. En efecto, mediante el análisis de la Matriz de datos podemos obtener un conocimiento que describa, explique y prediga, probabilisticamente, el comportamiento de los hechos. El conocimiento científico se puede obtener vía la matriz de datos, descubriendo las relaciones entre las variables. El instrumento de recolección de datos es imprescindible para la construcción de la Matriz Tripartita de Datos ya que mediante el instrumento de recolección de datos se obtiene la información sobre las variables.

La operacionalización de las variables incluye definir:Variable: Concepto susceptible de ser medido y cuantificado

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Indicador: concepto operacional de la variable que expresa sólo un dato para la variable.

Sistema de medición de las variables: los cuales son uno de los siguientes:a) Nominal.: distribuye a las unidades de análisis o de información en

categorías intransferibles. No expresa orden ni jerarquía; simplemente diferencia entre uno y otro. Ejemplo: sexo, se distribuye en hombre y mujer. Ninguno de los dos puede estar en el grupo del otro.

b) Ordinal: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden: más - menos; superior – inferior, mayor – menor, etc.. Ejemplo; nivel de educación: primaria, secundaria y superior universitaria, esta última categoría expresa un mayor nivel de educación que la primera categoría

c) Intervalo: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden, en grupos comparables. Ejemplo: nivel de ingresos: 01 a 100; 101 a 200; 201 a 300.

Categoría: Son conceptos que expresan la distribución de las unidades de análisis según cada

sistema de medición. Ejemplo: De la variable sexo, sus categorías son Hombre y Mujer: de la

variable “nivel de educación”, sus categorías son : primaria y superior universitaria; y, de la variable

“Nivel de ingreso” son nivel bajo: 01 a 100; nivel medio: de 101 a 200; y, nivel alto: 201 a 300. .

Dato : es el valor o respuesta que obtiene la variable en cada unidad de análisis. Ejemplo,

Hombre, Educación primaria, Nivel de ingresos bajo (01 a 1000).

Código: Es un símbolo arbitrario para sintetizar la información y que facilite su procesamiento. Se

utiliza como códigos los número arábicos para identificar cada categoría de la variable. Ejemplo:

Sexo; 1. Mujer; 2. Hombre. Nivel de Educación: 1. Primaria; 2. Secundaria; 3. Superior

Universitaria.

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