Técnicas Recogida de Datos 2015

Instrumentos de Recogida de Datos

Prof. Jess Gonzlez MonroyFacultad de Educacin de Ciudad RealUCLM

Midiendo Variables

Midiendo Variables

Objeto: Bugatti VeyronObjeto

Midiendo Variables

Objeto: Bugatti Veyron

MotorAerodinmica

Ruedas

Esttica

Propiedades Objeto

Midiendo Variables


Variable: Deportividad

MotorAerodinmica

Ruedas

Esttica

PropiedadesVariable Objeto

Midiendo Variables


Variable: Deportividad

MotorAerodinmica

Ruedas

Esttica

PotenciaCoeficiente Cx

Perfil y Medida

Colores racing

PropiedadesIndicadoresVariable Objetoa travs de sobre del

Nocin de VariableUn atributo que puede

TOMAR DISTINTOS VALORES

(Representacin de una Propiedad)

Pueden Medirse

Directamente A Travs de Indicadores

Nocin de VariableUn atributo que puede

TOMAR DISTINTOS VALORES

Pueden Medirse


(Propiedad)

Nocin de Variable

Pueden Medirse


(Propiedad)

atributo Nivel Alcoholemia

Nocin de Variable

Pueden Medirse


(Propiedad)

atributo Nivel Alcoholemia

Toma distintos valoresAlegre0,0 Perjudicado Ciego

Midiendo Variables

Variables

Buscamos datos sobre

A travs de...

IndicadoresQue encontramos en...

Propiedades

Presentes en...

Objetos o fenmenos

Dominio de la variableVariable: Ser buen estudiante


Indicadores


Dominio de la variable

Indicadores



Indicadores

Definicin Terica

Medicin

Plan para obtener los datos

Sampieri, P 199

Objetivo Pregunta

Cules son las Fuentes?

Cmo accedo a ellas?

Qu mtodo utilizo para

recolectar datos?

Cmo los organizar para

analizarlos?

Qu variables voy a Medir?

Sobre qu muestra?

Con qu Recursos?

Qu instrumentos he

de elaborar?

TriangulacinTriangulation Defined

the use of more than one method or source of data in the study of a phenomenon so that findings may be cross-checked

Bryman (2008, pg. 700)

This will allow them to identify key issues and which they can then use as a basis for more formal interviews and questionnaires

Think of it as a Surveyor trying to find a point, they will locate the point based on three views

Questionnaire

Interview Document Analysis

Cuestionario

EntrevistaAnlisis Documental

Datos primarios y secundariosDatos Primarios

Datos SecundariosRecolectados de investigadores anteriores o fuentes documentales existentes

Recogidos directamente por el

investigador

Por qu usar datos secundarios?

Ventajas Limitaciones

Menos recursos y tiempo

Ms tiempo para el anlisis de los datos

Datos de Calidad

Oportunidad para estudios longitudinales

El re-anlisis permite nuevas interpretaciones

Menor familiaridad con los datos

Mayor Complejidad de los datos

No hay control sobre la calidad de los datos

No contamos con variables clave o fijadas por el investigador.

Los datos pueden ser obsoletos

No satisfacen exigencias de la metodologa experimental.

Types of Secondary Data Saunders et al (2009, pg. 259)

Datos PrimariosRecogidos

directamente por el investigador

Tcnicas de Recogida de InformacinTcnicas de Encuesta

Tcnicas Sociomtricas

Experimentos de Laboratorio

Entrevistas

Grupos de Discusin

Cuestionarios

Tcnicas Proyectivas

Tcnicas Documentales

Observacin Escalas

Variables cuantitativas y cualitativas

Cualitativas

Cuantitativas

Atributo no numrico de un objeto

Atributo numrico de un objeto

Gnero, color, Codificamos

Discretas Continuas

Variables Cuantitativas vs Cualitativas

Cuantitativas Cualitativas

Permite anlisis numricosPermite hacer predicciones

Resulta reduccionista

Conocimiento ms Real

Ms costoso en tiempo y recursos

Interpretar Fenmenos

Niveles de Medicin CuantitativaNominal Categoras sin orden ni Jerarqua 215Tres cuestiones fundamentales para un instrumento o sistema de medicin

1 = Catlico2 = Judo 1 + 2 = 33 = Protestante4 = Musulmn Un catlico + un judo = un protestante?5 = Otros (No tiene sentido)

Las variables nominales pueden incluir dos categoras (dicotmicas), o bien, tres o ms cate-goras (categricas). Ejemplos de variables nominales dicotmicas seran el gnero, el veredicto de un jurado (culpable-no culpable) y el tipo de escuela a la que se asiste (privada-pblica); y como ejemplos de variables nominales categricas tendramos la afi liacin poltica (partido A, partido B, etc.), la licenciatura elegida, el grupo tnico, el departamento, la provincia o el estado de naci-miento, la clase de material de construccin (no su resistencia, sta sera otra variable), tipo de medicamento suministrado (no la dosis, que sera una variable distinta), bloques de mercado (asitico, latinoamericano, comunidad europea, etc.) y el canal de televisin preferido.

2. Nivel de medicin ordinal. En este nivel hay varias categoras, pero adems mantienen un orden de mayor a menor. Las etiquetas o los smbolos de las categoras s indican jerarqua. Por ejemplo, el prestigio ocupacional en Estados Unidos se ha medido por diversas escalas que reordenan las profesiones de acuerdo con su prestigio, por ejemplo:5

Valor en escala

Profesin

9080605002

Ingeniero qumicoCientfi co de ciencias naturales (excluyendo la qumica)Actor comnOperador de estaciones elctricas de potenciaManufacturero de tabaco

Los nmeros (smbolos de categoras) defi nen posiciones, en el ejemplo: 90 es ms que 80, 80 ms que 60, 60 ms que 50 y as sucesivamente. Sin embargo, las categoras no estn ubicadas a intervalos iguales (no hay un intervalo comn). No podramos decir con exactitud que entre un actor (60) y un operador de estaciones elctricas (50) existe la misma distancia en prestigio que entre un cientfi co de ciencias naturales (80) y un ingeniero qumico (90). Al parecer, en ambos casos la distancia es 10, pero no es una distancia real. Otra escala6 clasifi c el prestigio de dichas profesiones de la siguiente manera:

Valor en escala

Profesin

9895847813


Aqu la distancia entre un actor (84) y un operador de estaciones (78) es de seis, y la distancia entre un ingeniero qumico (98) y un cientfi co de ciencias naturales (95) es de tres. Otro ejemplo sera la posicin jerrquica en la empresa:

5 Duncan (1977).6 Nam et al. (1965) y Nam (1983).

Ordinal

215Tres cuestiones fundamentales para un instrumento o sistema de medicin

1 = Catlico2 = Judo 1 + 2 = 33 = Protestante4 = Musulmn Un catlico + un judo = un protestante?5 = Otros (No tiene sentido)

Las variables nominales pueden incluir dos categoras (dicotmicas), o bien, tres o ms cate-goras (categricas). Ejemplos de variables nominales dicotmicas seran el gnero, el veredicto de un jurado (culpable-no culpable) y el tipo de escuela a la que se asiste (privada-pblica); y como ejemplos de variables nominales categricas tendramos la afi liacin poltica (partido A, partido B, etc.), la licenciatura elegida, el grupo tnico, el departamento, la provincia o el estado de naci-miento, la clase de material de construccin (no su resistencia, sta sera otra variable), tipo de medicamento suministrado (no la dosis, que sera una variable distinta), bloques de mercado (asitico, latinoamericano, comunidad europea, etc.) y el canal de televisin preferido.

2. Nivel de medicin ordinal. En este nivel hay varias categoras, pero adems mantienen un orden de mayor a menor. Las etiquetas o los smbolos de las categoras s indican jerarqua. Por ejemplo, el prestigio ocupacional en Estados Unidos se ha medido por diversas escalas que reordenan las profesiones de acuerdo con su prestigio, por ejemplo:5

Valor en escala

Profesin

9080605002


Los nmeros (smbolos de categoras) defi nen posiciones, en el ejemplo: 90 es ms que 80, 80 ms que 60, 60 ms que 50 y as sucesivamente. Sin embargo, las categoras no estn ubicadas a intervalos iguales (no hay un intervalo comn). No podramos decir con exactitud que entre un actor (60) y un operador de estaciones elctricas (50) existe la misma distancia en prestigio que entre un cientfi co de ciencias naturales (80) y un ingeniero qumico (90). Al parecer, en ambos casos la distancia es 10, pero no es una distancia real. Otra escala6 clasifi c el prestigio de dichas profesiones de la siguiente manera:

Valor en escala

Profesin

9895847813


Aqu la distancia entre un actor (84) y un operador de estaciones (78) es de seis, y la distancia entre un ingeniero qumico (98) y un cientfi co de ciencias naturales (95) es de tres. Otro ejemplo sera la posicin jerrquica en la empresa:

5 Duncan (1977).6 Nam et al. (1965) y Nam (1983).

Categoras Ordenadas, aunque no proporcionales

Intervalos Categoras Ordenadas, y proporcionales con cero arbitrario

De Razn Valores proporcionales continuos con cero absoluto.

Captulo 9 Recoleccin de los datos cuantitativos216

Presidente VicepresidenteDirector general Gerente de rea Subgerente o superintendente Jefe Empleado A Empleado BEmpleado CIntendencia

10987654321

Sabemos que el presidente (10) es ms que el vicepresidente (9), ste ms que el director gene-ral (8), a su vez este ltimo ms que el gerente (7) y as sucesivamente; pero no se precisa en cada caso cunto ms. Tampoco se utilizan las operaciones aritmticas bsicas: no podramos decir que 4 (empleado A) + 5 (jefe) = 9 (vicepresidente), ni que 10 (presidente) 5 (jefe) = 2 (empleado C). Sera absurdo, no tiene sentido. Otros ejemplos de este nivel seran: la medicin por rangos de las preferencias de marcas de bebidas refrescantes con gas (refrescos o sodas), autopercepcin del grado de dolor de cabeza y jerarquizacin de valores (en primer lugar, en segundo lugar, en tercero).

3. Nivel de medicin por intervalos. Adems del orden o la jerarqua entre categoras, se establecen intervalos iguales en la medicin. Las distancias entre categoras son las mismas a lo largo de toda la escala, por lo que hay un intervalo constante, una unidad de medida.

Figura 9.8 Escala con intervalos iguales entre categoras.

Intervalo constante

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Por ejemplo, en una prueba de resolucin de problemas matemticos (30 problemas de igual difi cultad). Si Ana Cecilia resolvi 10, Laura resolvi 20 y Abigail, 30. La distancia entre Ana Cecilia y Laura es igual a la distancia entre Laura y Abigail.

Sin embargo, el cero (0) en la medicin es un cero arbitrario, no es real, ya que se asigna arbitrariamente a una categora el valor de cero y a partir de sta se construye la escala. Un ejemplo clsico en ciencias naturales es la temperatura, que puede medirse en grados centgrados y Fahrenheit: el cero es arbitrario, pues no implica que en realidad haya cero (ninguna) temperatu-ra (incluso en ambas escalas el cero es diferente).

Cabe agregar que diversas mediciones en el estudio del comportamiento humano no son verdaderamente de intervalo (por ejemplo, escalas de actitudes, pruebas de inteligencia y de otros tipos); pero se acercan a este nivel y se suele tratarlas como si fueran mediciones de intervalo. Esto se hace porque este nivel de medicin permite utilizar las operaciones aritmticas bsicas y algunas estadsticas modernas, que de otro modo no se utilizaran. Aunque algunos investigadores no estn de acuerdo con suponer tales mediciones como si fueran de intervalo. El producto interno bruto o producto nacional bruto estara en este estadio.

4. Nivel de medicin de razn. En este nivel, adems de tenerse todas las caractersticas del nivel de intervalos (periodos iguales entre las categoras, y aplicacin de operaciones aritmticas bsicas y sus derivaciones), el cero es real y es absoluto (no es arbitrario). Cero absoluto implica que hay un punto en la escala donde est ausente o no existe la propiedad medida (vea la fi gura 9.9).

Fiabilidad y Validez

CaractersticasFiabilidad

(confiabilidad)

Validez

Objetividad

Mide lo que dice medir

Siempre da la misma medida sobre un suceso

No se deja influenciar por el investigador

Fiabilidad y Validez

FiableNo vlido

Poca FiabilidadPoco vlido

No FiableNo vlido

FiableVlido

Determinar la FiabilidadMedida de la Estabilidad

Mtodo de formas paralelas

Mtodo de Mitades Partidas

Medidas de Consistencia Interna Coeficiente alfa Cronbach

Test - retest

Tipos de Validez

Validez de Contenido

Validez de Criterio

Validez de Constructo


Variable: Ser buen estudiante





Instrumento BInstrumento A





Vlido





Vlido No Vlido

Validez de Criterio

Referente Externo

Validez Concurrente

Validez Predictiva

Validez de ConstructoMide un concepto terico determinado?

Establecer la relacin terica entre los conceptos

Correlacionar los conceptos y analizar esa correlacin

Interpretar la evidencia emprica de la validez establecida

Validez de Expertos

El grado en que mide la variable de acuerdo con expertos reconocidos

Objetividad

Estandarizar la aplicacin del instrumento

Capacitacin de los administradores de la prueba

Evaluacin de los resultados

Independencia respecto del investigador

Cmo la buscamos?

Documents

Técnicas Recogida de Datos 2015