Recolección de Datos

Recolección de Datos

La necesidad de datos: los datos se necesitan para:

1. Proporcionar la introducción imprescindible para un estudio de investigación.
2. Medir el desempeño en un servicio o proceso de producción en curso.
3. Ayudar en la formulación de cursos alternativos de acción en un proceso de toma de decisiones.
4. Satisfacer nuestra curiosidad.

¿Que es un dato?

Los datos pueden concebirse como información numérica necesaria para ayudarnos a tomar una decisión con más bases en una situación particular.

¿Cómo obtenemos los datos?

Existen muchos métodos mediante los cuales podemos obtener los datos necesarios. Primero, podemos buscar datos ya publicados por fuentes gubernamentales, industriales o individuales. Segundo, podemos diseñar un experimento. En tercer lugar, podemos conducir un estudio. Cuarto, podemos hacer observaciones del comportamiento, actitudes u opiniones de los individuos en los que estamos interesados.

Utilización de fuentes de datos publicadas

Sin importar la fuente utilizada, se hace una distinción entre el recolector original de los datos y la organización o individuos que compilan éstos en tablas y diagramas. El recolector de datos es la fuente primaria; el compilador de los datos es la fuente secundaria.

Diseño de un experimento

En un experimento se ejerce control sobre el tratamiento de los dado a los participantes.

Conducción de una encuesta

Aquí no se ejerce ningún control sobre el comportamiento de la gente encuestada. Simplemente se formulan preguntas respecto a sus opiniones, actitudes, comportamiento y otras características.

Realización de un estudio observacional

El investigador observa el comportamiento de interés directamente, por lo común en su entorno natural.

La importancia de obtener buenos datos: GIGO

GIGO: Entra Basura, sale basura. No importa el método utilizado para obtener los datos, si un estudio ha de ser útil, si el desempeño debe controlarse apropiadamente o si el proceso de la toma de decisiones debe ampliarse, los datos recabados deben ser válidos: es decir, las respuestas correctas deben valorarse de manera que se obtengan mediciones significativas.

Obtención de datos mediante investigación de encuesta

Tipos de datos

Existen básicamente dos tipos de variables aleatorias que producen dos tipos de datos: categóricas y numéricas. Las variables aleatorias categóricas producen respuestas categóricas, mientras que las variables numéricas producen respuestas numéricas. 

Las variables numéricas pueden considerarse como discretas o continuas. 

Los datos discretos son respuestas numéricas que surgen de un proceso de conteo, mientras que los datos continuos son respuestas numéricas que surgen de un proceso de medición.

La necesidad de definiciones operacionales. Una definición operacional proporciona un significado a un concepto o variable que puede comunicarse a otros individuos. Es algo que tiene el mismo significado ayer, hoy y mañana para todos los individuos.

Diseño del cuestionario

El objetivo de un cuestionario es permitirnos recabar información significativa que nos ayude en el proceso de toma de decisiones.

• Selección de temas amplios - Longitud del cuestionario

Los amplios temas de los cuestionarios deben enumerarse. Mientras más largo sea el cuestionario, menor será el cociente de respuesta. Por tanto, se deben evaluar cuidadosamente las preguntas. Las preguntas deben ser lo más cortos posibles.

• Modo de Respuesta

Existen tres modos mediante los cuales se realiza el trabajo de encuesta: la entrevista persona, telefónica y por medio del correo. La personal es la que tiene una tasa de respuesta mayor, pero es más costosa.

• Formulación de preguntas

Cada pregunta debe presentarse claramente en el menor número de palabras y cada pregunta debe considerarse esencial para la encuesta. Además, deben ser libres de ambigüedades.

• Prueba del cuestionario

Una vez analizadas los pros y contras de cada pregunta se debe realizar una prueba piloto de manera que puedan examinarse en cuanto a claridad y longitud.

Elección del tamaño de muestra para la encuesta

Existen tres razones para extraer una muestra. Antes que todo, por lo general lleva demasiado tiempo realizar un censo completo. En segundo lugar, es demasiado costoso hacer un censo completo. Tercero, es demasiado molesto e ineficiente obtener un conteo completo de la población objeto

Selección de los sujetos respondientes: tipos de muestras

Existen básicamente dos tipos de muestras: las muestra no probabilística y la muestra de probabilidad.

Una muestra de probabilidad es aquella en la que los sujetos de la muestra se eligen sobre la base de probabilidades conocidas.

En una muestra aleatoria simple cada individuo o elemento tiene la misma oportunidad de selección que cualquier otro, y la selección de un individuo o elemento particular no afecta la probabilidad de que se elija cualquier otro.

Extracción de la muestra aleatoria simple

La clave de la selección de muestras apropiada es obtener y mantener una lista actualizada de todos los individuos o elementos de los cuales se extraerá la muestra. Tal lista se conoce como el marco de la población. Este listado de población servirá como la población objetivo, de tal manera que si se extrajeran muchas muestrasde probabilidades diferentes de tal lista, en el mejor de los casos cada muestra sería una representación de la población.

- Muestreo con o sin reemplazo de poblaciones finitas

Para seleccionar la muestra pueden usarse dos métodos básicos: con reemplazo o sin reemplazo. 

Digamos que N representa la población y n la muestra. Al extraer con reemplazo la probabilidad de cualquier miembro de la población de ser seleccionado en la primera extracción es 1/N. 

La probabilidad de ser seleccionado en otra extracción sigue siendo 1/N debido a que una vez registrado el dato, el individuo seguirá formando parte de la población.

Sin embargo, al muestrear poblaciones humanas generalmente se considera más apropiado tener una muestra de persona diferentes que permitir mediciones repetidas de la misma persona. La probabilidad en este caso es 1/N en la primera extracción. La probabilidad de que cualquier individuo no seleccionado previamente sea seleccionado en la segunda extracción es 1/N-1.

La encuesta de la muestra

El primer pasa para evaluar una encuesta es determinar si se basó en una muestra de probabilidad o en una no probabilístico.
Aun cuando las encuestas emplean métodos de muestreo de probabilidad aleatorios, están sujetas a errores potenciales. Existen cuatro tipo de errores de encuesta:
1 - Error de cobertura o sesgo de selección. Este error resulta de la exclusión de ciertos sujetos del listado de población, de tal manera que no tienen oportunidad de ser seleccionados en la muestra. El error de cobertura provoca el sesgo de selección.
2- Error de no-respuesta o sesgo de no-respuesta. El error de no-respuesta resulta del fracaso de recolectar datos sobre todos los sujetos de la muestra. Y el error de no-respuesta da como resultado el sesgo de no-respuesta.
3- Error de Muestreo. Este error refleja la heterogeneidad o las diferencias de oportunidad de muestra a muestra basándose en la probabilidad de los sujetos que están siendo seleccionados en las muestras particulares. El error de muestreo puede reducirse tomando tamaños de muestra mayores, aunque esto incrementará el costo de aplicación de la encuesta.
4- Error de Medición. Este error se refiere a inexactitudes en las respuestas registradas que ocurren debido a una mala formulación de las preguntas, el efecto de un entrevistados sobre el encuestado o el esfuerzo hecho por el encuestado.