Tipos de pregunta en la encuesta

Al redactar una encuesta nuestro objetivo es obtener determinada información. Para obtener la información que buscamos, es importante utilizar el tipo de pregunta más adecuado en cada caso. A continuación, y aprovechando que acabamos de lanzar dos tipos nuevos, (pregunta tipo slider y ranking drag & drop), os mostramos los diferentes tipos de pregunta que existen:

 

1) Preguntas Abiertas: Son aquellas preguntas que deben ser contestadas por el encuestado con sus propias palabras, permitiendo total libertad en la respuesta. El artículo Las preguntas abiertas: Complemento perfecto  subraya la utilidad y el buen uso de las preguntas abiertas en la encuesta. En e-encuesta podéis crear preguntas abiertas de una línea, más de una, un texto explicativo e incluso una matriz.

2) Preguntas Cerradas: El encuestado tiene que elegir entre las opciones establecidas. A su vez se dividen en:

2.1) Elección única: Sólo puede ser elegida una opción de entre las opciones planteadas en la pregunta. Son preguntas excluyentes entre sí.

A) Dicotómicas: Son preguntas que se responden con un Sí o con un No, o en su defecto No sabe, No contesta o No responde.

B) Politómicas: También conocidas como categorizadas, presentan varias alternativas para que el encuestado elija la más conveniente.

2.2) Elección múltiple: Se utiliza cuando las opciones de respuesta no son excluyentes entre sí.

2.3) Ranking: Consiste en jerarquizar las diferentes respuestas ordenándolas según considere el encuestado. Por ejemplo por orden de preferencia. En la aplicacion e-encuesta esta está dentro de preguntas avanzadas, se llama “Ordenación de opciones”.

2.4) Escala: Se utiliza para evaluar el grado de intensidad o sentimiento de una característica o variable que se está midiendo. Estas preguntas son creadas en e-encuesta con “Matriz de respuestas” Podemos contemplar entre otras:

A) Numérica: La característica se evalúa numéricamente. Pueden ser escalas de 1 a 10, de 1 a 5, etc. Por ejemplo ¿Qué te pareció la visita? Gradúala de 1 a 10 donde 1 es la menor expresión y 10 la máxima. Se llama en la aplicación igual. “Escala numérica”.

B) Nominal: En vez de números, estos son sustituidos por palabras o frases. Por ejemplo ¿Qué te pareció la visita? Me gustó mucho, Me gustó, No me gustó, No me gustó nada o ¿Vas al cine? Muchas veces, A veces, Casi nunca, Nunca. Es la opción de “Una respuesta por fila”.

C) Likert: La Escala de Likert es muy utilizada en las encuestas y su uso contiene una gran utilidad para medir actitudes. Esta escala se diferencia con el resto en que no solo medimos una variable sino varias que tienen que estar relacionadas entre sí. En próximos artículos será mencionada con más detenimiento. Por ahora sólo es necesario saber que es creada a partir de “Una respuesta por fila”.

3) Preguntas Mixtas: Se componen de una parte de pregunta cerrada, donde el encuestado puede elegir una opción o varias de las planteadas y pregunta abierta dando la posibilidad de escribir la propia respuesta si dentro de las diferentes opciones no se encuentra la respuesta adecuada. En la aplicación podrán ser mixtas todas aquellas preguntas que tengan la opción “Añadir opción de respuesta abierta (Otros)” al editarlas en la pestaña “Opciones básicas”.

Cada tipo de pregunta tiene una utilidad diferente,  su buen uso  contribuye a que se logren resultados óptimos para el análisis de las respuestas obtenidas.

Estudio de Campo

DISEÑO DE PANEL: 

 En los diseños panel se tiene la ventaja de que además de conocer los cambios grupales, se conocen los cambios individuales. Se sabe qué casos específicos introducen el cambio. La desventaja es que a veces resulta muy difícil obtener exactamente a los mismos sujetos para una segunda medición u observaciones subsecuentes. Este tipo de diseños puede estudiar poblaciones o grupos más específicos y es conveniente cuando se tiene poblaciones relativamente estáticas. Por otra parte, deben verse con cuidado los efectos que una medición pueda tener sobre mediciones posteriores (recuérdese el efecto de administración de la prueba vista como fuente de invalidación interna en experimentos y cuasi-experimentos, sólo que aplicada al contexto no experimental). Los diseños panel podrían esquematizarse de la siguiente forma:

Los diseños longitudinales se fundamentan en hipótesis de diferencia de grupos, cor-relacionales y causales.

DISEÑO DE ESTUDIO DE CASOS: 

 El diseño de investigación de un estudio de caso ha evolucionado a lo largo de los últimos años hasta convertirse en una herramienta útil para la investigación de tendencias y situaciones específicas en muchas disciplinas científicas.

El estudio de caso ha sido utilizado especialmente en las ciencias sociales, la psicología, la antropología y la ecología.

Este método de estudio es especialmente útil para intentar poner a prueba los modelos teóricos aplicándolos en situaciones del mundo real. Por ejemplo, si un antropología se fuera a vivir entre una tribu lejana sus observaciones podrían no producir información cuantitativa, pero seguiría siendo útil para la ciencia.

DISEÑO DE ENCUESTA: 

 

El diseño de investigación de una encuesta constituye una herramienta muy valiosa para evaluar opiniones y tendencias. Incluso a menor escala, como en el caso de un gobierno regional o de pequeñas empresas, juzgar la opinión por medio de encuestas cuidadosamente diseñadas puede cambiar radicalmente las estrategias.

Los programas de entrevistas y los periódicos suelen estar llenos de hechos y cifras extraídas de encuestas, pero generalmente no se da a conocer el origen de la información ni a qué tipo de personas se encuestó.

Por lo general, un análisis rápido de estas cifras muestra que los resultados de estas encuestas son manipulados o filtrados cuidadosamente, tratando de distorcionar los resultados para que coincidan con los caprichos de los propietarios.

Histograma de Frecuencias

Los histogramas son diagramas de barras verticales en los que se construyen barras rectangulares en los límites de cada clase. La variable aleatoria o fenómeno de interés se despliega a lo largo del eje horizontal; el eje vertical representa el número, proporción o porcentaje de observaciones por intervalo de clase, dependiendo de si el histograma particular, es un histograma de frecuencia, un histograma de frecuencia relativa o histograma de porcentaje.

Representaciones tabulares, frecuencias

 

Tipos de frecuencias

Frecuencia absoluta

La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico.

Se representa por f_i.

La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N.

Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.

Frecuencia relativa

La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos.

Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por n_i.

La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.

Frecuencia acumulada

La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.

Se representa por F_i.

Frecuencia relativa acumulada

La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento.

La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua.

Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente.

Límites de la clase

Cada clase está delimitada por el límite inferior de la clase y el límite superior de la clase.

Amplitud de la clase

La amplitud de la clase es la diferencia entre el límite superior e inferior de la clase.

Marca de clase

La marca de clase es el punto medio de cada intervalo y es el valor que representa a todo el intervalo para el cálculo de algunos parámetros.

Técnicas estadísticas

Los estudios estadísticos permiten a los analistas estimar parámetros clave de modelos de costos o producción. Los análisis econométricos requieren de un importante grupo de datos para asegurar la obtención de resultados confiables. A menudo la obtención de la cantidad de observaciones necesarias para derivar en una estimación eficiente y objetiva de las estructuras de costos (o producción) puede resultar ser una tarea difícil. Los resultados de las regresiones son sensibles a la especificación del modelo (por ejemplo, una forma funcional lineal vs. una forma funcional no lineal). Asimismo, para algunos modelos, la interpretación del término de error se vuelve importante.

MEDIA ARITMÉTICA: Es un amplia mente usado, ya que es un estándar estadístico que permite rápidamente analizar datos y esta consiste en el conjunto de numero de valores es el resultado de la suma de todos los datos, divididos entre el numero total de datos.

                                                                  __

X =  (X1 + X2 + X3 + X4 + X5...) / N

MEDIANA: Es el numero central de un grupo de números ordenados por tamaño. Si la cantidad de términos es par, se allá el promedio de los dos números centrales. Es el valor que separa por la mitad los fatos ordenados de menor a mayor de tal forma que el 50% de estos son menores que la mediana y el otro 50% son mayores. Si el numero de datos es impar la mediana sera el valor central, si es par tomaremos como mediana la media aritmética de los números centrales.

Si n es impar = Dato central

Si n es par = (Dato central izquierdo + Dato central derecho) / 2

MODA: Es el valor que tiene mayor frecuencia, es decir el dato que mas se repite mayor cantidad de veces en una tabla de frecuencias. Esta puede ser unimodal, bimodal y polimodal.

Marcos

Teórico: Cuando es necesario apoyarse en teorías relacionadas con el problema.

        En este caso seria la teoría de como aplicar las 5's en la escuela y en el hogar,

        de forma que se construya un ambiente de orden y limpieza.

Histórico: Cuando se requiere de señalar antecedentes de la problemática o de

                  estudios realizados sobre ésta.

        Un ejemplo seria como se ha estado aplicando en el IPAE desde hace unos

        años y como los inspectores que han venido al colegio han resaltado la

        limpieza y el orden que se ve, no solo en las aulas, sino tambien en el patio

        y más a la hora del receso.

Conceptual: En el que se abordan los conceptos o categorias necesarias para la

                      investigación. 

        La investigacion de que son y en que consiste cada una de las 5's, para asi

        saber como aplicarlas y desarrollarlas.

Referencial: En el que se especifican los objetivos, criterios, parámetros, normas,

                      etc. a las cuáles se van a recurrir para ejecutar el proyecto.

        El objetivo es lograr tener un mejor uso de las 5's en nuestra vida cotidiana,

        para ello se necesita disciplina y aportación de todo el grupo o de toda la

        escuela para la parte de un Colegio más limpio; por parte de un Hogar más

        limpio, es necesario informar a nuestra familia sobre qué son las 5's, para

        qué es cada una y como utilizarlas en casa.

Definición de Marco Teórico

Cuando hablamos de investigaciones o estudios de diferentes tipos siempre aparece el concepto abstracto de marco téorico. El mismo puede ser definido como aquel conjunto de ideas o teorías que tomará el investigador para guiar su trabajo y para darle un marco ordenado y claro. El marco teórico es en cierto sentido una manera de preveer cómo será ese trabajo ya que se debe contar con ideas o teorías previas a la realización de la investigación: esta será el espacio en el que esas teorías o ideas se pondrán en cuestión o se analizarán.

... via Definicion ABC http://www.definicionabc.com/ciencia/marco-teorico.php

Definición de Marco Teórico

Cuando hablamos de investigaciones o estudios de diferentes tipos siempre aparece el concepto abstracto de marco téorico. El mismo puede ser definido como aquel conjunto de ideas o teorías que tomará el investigador para guiar su trabajo y para darle un marco ordenado y claro. El marco teórico es en cierto sentido una manera de preveer cómo será ese trabajo ya que se debe contar con ideas o teorías previas a la realización de la investigación: esta será el espacio en el que esas teorías o ideas se pondrán en cuestión o se analizarán.

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Etapas principales en el proceso de investigación

1.  Formular y delimitar el problema.
   En ocasiones la importancia de obtener un tema interesante y significativo se pierde en la preocupación por utilizar procedimientos de investigación apropiados y refinados. Pero sin un tema adecuado, viable y significativo el trabajo o proyecto de investigación más cuidada y diestramente planteada será inútil.
   Una vez se elige el tema general, debe definirse de la manera más exacta posible el problema específico que se va a investigar.
   Los enunciados que al inicio son característicamente amplios y vagos motivarán a confusión acerca de lo que debe lograrse.
    
2. Revisar la literatura relacionada.
    
3. Establecer un marco teórico.
    
4. Identificar las variables de investigación.
   Esta etapa tiene el propósito de describir con cuidado la manera en que van a definirse las variables.
   Los investigadores deben aclarar para ellos mismos cuales son en realidad las variables independientes y dependientes del estudio.
   Hay que hacer distinción entre los dos tipos de variables y la diferencia tiene importancia suficiente para justificar que la expliquemos. Muchos estudios de investigación se encaminan a desentrañar y comprender las causas de fenómenos adyacentes. ¿Un fármaco causa mejoría de un problema médico? ¿La intervención de enfermeras causa restablecimiento más rápido? ¿El tabaquismo causa cáncer de pulmón? Las supuestas causas se llaman variables independientes, en tanto que el efecto supuesto se llama variable dependiente.
    
5. Formular la hipótesis.
   Es un enunciado de las expectativas de la investigación acerca de relaciones entre las variables que se indagan. Es una predicción del estado esperado, enuncia las relaciones que el investigador pronostica como resultado del estudio.
   El enunciado del problema identifica los fenómenos que están investigando; la hipótesis predice como se relacionarán estos fenómenos.
    
6. Selección de un plan de investigación.
   El plan de investigación debe de especificar cuál de los diversos tipos de enfoque de investigación se adoptará y cómo se plantea el investigador poner en marcha cierto número de controles científicos para aumentar la posibilidad de interpretar los resultados. Una distinción importante que puede señalarse en este sitio es la diferencia entre investigación experimental y no experimental.
   En la investigación experimental, el investigador tiene un papel activo: hace algo a los participantes en un estudio y después observa las consecuencias. Por ejemplo, en una investigación experimental acerca de la eficacia de fármacos, el experimentador administra el fármaco en cuestión a algunos participantes (llamados sujetos) y quizá un placebo a otro grupo de sujetos.
   Por otra parte, en la investigación no experimental, el investigador acopia datos sin tratar de introducir tratamientos nuevos ni cambios; se hacen observaciones o mediciones acerca de estados, circunstancias, conductas o características existentes. Dentro de estas dos grandes categorías, hay diversos enfoques de investigación.
   El plan de investigación también debe delinear los procedimientos que se utilizarán para controlar la situación de estudio.
    
7. Especificar la población.
   Población denota el conjunto o la totalidad de todos los objetos, sujetos o miembros que se adaptan a un conjunto designado de especificaciones.
   El requisito de definir una población para un proyecto de investigación surge de la necesidad de especificar el grupo al cual pueden aplicarse los resultados del estudio.
   Los estudios de investigación utilizan característicamente como sujetos sólo una pequeña parte de la población, que se llama muestra. Sin embargo, antes de elegir los participantes verdaderos del estudio, es indispensable saber que características debe poseer la muestra con el fin de poder generalizar los datos al aplicarlos a la población más amplia.
    
8. Hacer operacionales y medir las variables de la investigación.
   Una vez que las variables se han conceptualizado y definido con cuidado y que se han completado otras de las etapas del proceso de investigación, debe especificarse un medio para medir en realidad las variables de la investigación.
   La tarea de hacer operacionales las variables es compleja y permite mucha creatividad y elección. Los métodos de recogida de datos se deben de idear o elegir algún método para medir variables de la forma más objetiva y exacta posible. Si no se cuenta con buenos instrumentos de medición, el tema de investigación más interesante y prometedor no ampliará la base de conocimientos científicos.
   Establecimiento o selección de instrumentos adecuados para medir las variables que interesan, por algún método de informe por el propio sujeto, técnicas observacionales, estimaciones fisiológicas o análisis de contenido.
    
9. Efectuar la prueba piloto.
   Efectuar un ensayo en pequeña escala para descubrir cualquier problema imprevisto en los métodos de investigación.
    
10. Seleccionar la muestra.
    La información que puede obtenerse de una muestra suele reflejar de manera bastante exacta lo que se hubiera obtenido en caso de participar todos los individuos de la población en estudio.
    Hay dos grupos fundamentales de técnicas de muestreo:
    Muestreo probabilista: emplea procedimientos aleatorios, al azar, por los cuales se hace la selección de unidades muéstrales, individuos, objetos, organizaciones, que son la unidad básica de la muestra. Es decir, cada miembro tiene la posibilidad de ser incluido en la muestra.
    Muestreo no probabilista: No hay forma de asegurar que cada elemento de una población tenga la misma probabilidad de ser elegido.
    Establecer y poner en marcha un sistema de muestreo, valiéndose de procedimientos de muestreo de probabilística o no probabilística para obtener una muestra o subgrupo que represente la población global de la que se recogerán los datos.
     
11. Recopilar los datos.
    Recoger la información necesaria para responder las preguntas de la investigación y poner a prueba las hipótesis.
     
12. Organizar los datos para el análisis.
    Realizar etapas preliminares, por ejemplo codificación y perforado de tarjetas, a fin de preparar los datos para el análisis.
     
13. Análisis de los datos.
    Organización y resumen de la información obtenida en el estudio por medio de procedimientos estadísticos encaminados a aumentar la interpretación de las observaciones y hacer deducción acerca de la confiabilidad de las mismas para la población más extensa.
     
14. Interpretar los resultados.
    La tarea de hallar sentido en las observacionales, de explicar la relación que guardan los resultados con el marco conceptual y con otras observaciones, y de sugerir investigación ulterior en el campo.
     
15. Comunicar las observaciones.
    Los resultados de una investigación son poco útiles si no se comunican a otros. Incluso la hipótesis más apremiante, el estudio más celoso y cabal, los resultados más impresionantes son de poco valor para la comunidad científica si no se conocen. En consecuencia, la tarea de comunicación, que pueden ser anticlimática desde el punto de vista del investigador, es importante y exige destreza para escribir, claridad de pensamiento, precisión y objetividad.