La encuesta como técnica de investigación social
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UNIVERSIDAD DE VIGO
DEPARTAMENTO DE DIDÁCTICA, ORGANIZACIÓN ESCOLAR Y MÉTODOS DE
INVESTIGACIÓN
CURSO DE DOCTORADO
Bienio 2007-2009
INVESTIGACIÓN A TRAVÉS DE LOS CUESTIONARIOS
Prof. Dtor. Adolfo Pérez Abellás
Investigación a través de los cuestionarios 2
ESQUEMA
I.- INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN SOCIAL
Introducción
1. Metodología de investigación
1.1. Metodología
1.2. Método científico
2. Métodos o tácticas
2.1. Experimental
2.2. Correlacional
2.3. Observacional
3. Técnicas
4. Elección del método y las técnicas
4.1. Criterios de selección del método y las técnicas
5. Las técnicas en sí mismas
II.- LA ENCUESTA COMO MÉTODO DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
Introducción
1. Historia de las encuestas en la investigación social
1.1. La aritmética política
1.2. La estadística moral
1.3. El movimiento de encuestas y monografías sociales
1.4. Marx y Weber
1.5. El estudio de las actitudes
1.6. Las votaciones particulares
1.7. Gallup, Roper y Crossley
2. ¿Qué son las encuestas?
2.1. La encuesta y las técnicas de investigación
Investigación a través de los cuestionarios 3
2.2. La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social
2.3. Propuesta de una definición de encuesta
3. Tipos de encuesta
3.1. La encuesta personal
3.2. La encuesta de correo
3.3. La encuesta telefónica
3.4. Otros tipos de encuesta
3.5. La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e
inconvenientes
4. El proceso general de investigación mediante encuestas
III.- SELECCIÓN DE MUESTRAS
1. Abordaje directo de la población
2. Solución: encuestar sólo a una muestra
2.1. A la búsqueda de una solución
2.2. Representatividad de las muestras
2.3. Fases en le obtención de una muestra
2.4. Conclusión
3. Acerca del tamaño de la muestra
3.1. Importancia del concepto
3.2. Algunos consejos
3.3. Expresiones de cálculo
4. Muestras no aleatorias
5. Muestreo aleatorio
5.1. Muestreo aleatorio simple
5.2. Muestreo sistemático con arranque aleatorio
5.3. Muestreo estratificado
Investigación a través de los cuestionarios 4
5.4. Muestreo de conglomerados
5.5. Variantes
5.6. ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?
6. Errores de muestreo
6.1. El error muestral y sus expresiones asociadas
6.2. El error muestral y la estimación
6.3. Riesgo en la estimación
6.4. Un ejemplo concreto
7. Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
7.1. Ponderación
7.2. Varianzas
7.3. Modelos de muestreo en el sotfware al uso
8. Problemas prácticos
8.1. Problemas con bases de datos
8.2. Problemas con la ausencia de respuesta
8.3. Los encuestadores
Anexo I: Tabla de números aleatorios (3.000 dígitos)
IV.- SELECCIÓN DEL ENCUESTADO
Introducción
1. Encuestas por correo
2. Encuestas por teléfono
3. Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
4. Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
4.1. Construcción de la ruta aleatoria
4.2. Selección del encuestado en la vivienda
Anexo I. Tabla de números aleatorios para el encuestador
Investigación a través de los cuestionarios 5
V.- ELABORACIÓN DEL CUESTIONARIO
Introducción
1. ¿Qué es un cuestionario?
2. ¿Por qué utilizar un cuestionario?
3. Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
3.1. Las variables son constructos
4. Pasos para la elaboración del cuestionario
5. El objetivo del cuestionario
5.1. El contexto de la encuesta
5.2. Los recursos disponibles
6. El diseño del cuestionario
7. Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
7.1. Recomendaciones para elaborar preguntas factuales
7.2. Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas
7.3. Preguntas llave o filtro
8. Medición de estados subjetivos
8.1. Tests de ordenación
8.2. Tests tipo Likert
9. Revisión de las preguntas
9.1. Procedimientos subjetivos
9.2. Procedimientos empíricos
10. Preguntas demográficas
11. Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario
VI. LA CALIDAD DE LA ENCUESTA
Introducción
1. Errores asociadas al muestreo
Investigación a través de los cuestionarios 6
1.1. La no respuesta
2. Errores asociados con el cuestionario
2.1. Necesidad de hacer estudios piloto
3. Errores asociados con la entrevista
3.1. Errores asociados a los encuestados
3.2. La importancia en la supervisión
3.3. Repaso de la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios
4. Errores asociados al tratamiento de datos
4.1. Errores en la codificación de datos
4.2. Errores asociados al registro de los datos
4.3. Errores en la preparación de los datos para el análisis
4.4. Imputación de datos a las respuestas perdidas y a las no respuestas
5. Conclusión
BIBLIOGRAFÍA
Investigación a través de los cuestionarios 7
I.- INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN SOCIAL1
Cristino Pérez Meléndez
Antonio J. Rojas Tejada
Juan Sebastián Fernández Prados
Introducción
Imaginemos a un investigador preocupado por conocer la realidad social de su entorno
(léase barrio, ciudad, provincia, comunidad autónoma, país, etc.). Ha escuchado hablar
de la existencia de distintas “formas de investigar” y decide buscar en algunas librerías
obras que hagan referencia a ese tema. Encuentra algunos textos que hablan de estas
formas de investigar:
• Metodología de las ciencias sociales.
• Métodos en las ciencias sociales.
• Técnicas de investigación social.
• Metodología de la investigación.
• Métodos y técnicas de investigación social.
• Métodos y técnicas de investigación para el análisis de la realidad social.
• Los métodos en sociología.
En todos estos textos se habla de distintas “formas de investigar”, pero se confunde la
terminología: metodologías, métodos y técnicas. Podemos pensar que estas tres
palabras son sinónimas, pero no es así.
Una de las primeras lecciones que tiene que aprender este investigador es que debe
dominar los conceptos que se utilizan en su campo de estudio. Nada mejor para ello
que presentar, de forma breve, qué se entiende por metodología, qué se entiende por
métodos y qué por técnicas, sin que esto indique que se trata de elementos
independientes, sino muy al contrario, ya que en el proceso científico dichos conceptos
están íntimamente ligados.
Intentamos definir los términos básicos para una mejor ubicación y desarrollo del tema
que nos ocupa: la encuesta como técnica de investigación social. Para ello se
1 Rojas Tejada, A. et al. (1998): Investigar mediante encuestas. Fundamentos teóricos y aspectos prácticos. Madrid. Síntesis.
Investigación a través de los cuestionarios 8
delimitarán los conceptos metodología, métodos y técnicas y se establecerán una serie
de criterios que nos puedan guiar a la hora de decidir por una determinada “forma de
investigar”.
1. Metodología de investigación
1.1. Metodología
La palabra “metodología” se utiliza habitualmente con dos acepciones o significados:
En un sentido amplio, definirnos metodología como el estudio de los métodos.
Etimológicamente: logía proviene del griego logos que significa palabra, discurso o
tratado sobre. Por su parte método deriva de las raíces griegas metá y odos: metá
(hacia, a lo largo) es una preposición que da idea de movimiento y odos significa
camino.
En un sentido restringido, se aplica el concepto de metodología como la manera o
conjunto de pasos que tenemos a la hora de aplicar una determinada programación,
proceso o técnica. Existen otras palabras y conceptos más adecuados que metodología
para referirse a esta idea como son método, planificación y/o diseño.
Atendiendo a la primera acepción, metodología sería el estudio de los métodos –su
descripción, explicación y justificación- y no los métodos en sí mismos. Su finalidad es
comprender el proceso de la investigación y no los resultados de la misma. Tenemos
tantas metodologías como formas y maneras de adquisición de los diversos saberes:
saber mítico, saber vulgar, saber científico, etc., los cuales responden de una forma
distinta a cada una de las preguntas y cuestiones que se plantea la propia metodología.
Pero es desde comienzos del siglo XVII cuando los problemas metodológicos o, para
ser más precisos, las cuestiones concernientes a la metodología, comenzaron a
adquirir importancia. Es entonces, como consecuencia de la gran expansión y progreso
de las ciencias modernas, cuando se hizo necesario desarrollar nuevos procedimientos
e instrumentos para hallar caminos de acceso a la realidad.
Actualmente los problemas metodológicos han ido adquiriendo un amplio desarrollo
como fundamento teórico de los métodos, esto es, como ciencia del método. La
metodología adquiere su importancia ante la aparición del saber denominado científico,
con su método particular para conocer.
En el contexto del proceso de la producción de un conocimiento científico sobre una
realidad concreta, es necesaria la articulación de tres esferas fundamentales:
Investigación a través de los cuestionarios 9
a) Análisis teórico.
b) La investigación tecnológica.
c) Las investigaciones concretas que tratan de una realidad realidad.
Pues bien, este planteamiento, así como la articulación de estas tres esferas son
tratadas bajo el prisma de la metodología de cada área de estudio. Dicha metodología
se manifiesta, fundamentalmente, al resolver los problemas y las distintas condiciones
que surgen, de acuerdo con las características propias de los objetos de estudio
correspondientes. Entre ellos podemos destacar la clarificación de los conceptos, la
precisión de las observaciones, formas de medida, el paso de los hechos a los datos y,
de ahí, a las interpretaciones, la formalización del razonamiento, la estructura de las
teorías, las bases empíricas de las mismas, etc. La toma de conciencia y resolución de
cada uno de ellos nos permitirá no sólo conectar el trabajo práctico con el teórico, y
viceversa, sino un desmenuzamiento de los diferentes componentes de la investigación
(Musso, 1979a; 1979b). En consecuencia, según la manera en que se resuelvan dichas
cuestiones, podremos situarnos más cerca de la filosofía o de la metafísica o, por el
contrario, más cerca de las ciencias naturales y exactas, o de actividades muy
particulares que no admiten comparación con otros campos de conocimiento.
La importancia de la metodología es tal que actualmente, en casi todos los campos del
conocimiento científico, existen áreas dedicadas a la metodología propia de las
mismas. Así podemos encontrarnos con trabajos con títulos como Metodología de la
Investigación en Sociología, Metodología de la Investigación en Psicología Social,
Metodología de la Investigación en Trabajo Social, Metodología de la Investigación en
Educación, etc., donde sus diferencias fundamentales están en tener en cuenta las
peculiaridades de cada una de estas áreas de conocimiento.
De lo que no cabe duda es que la preocupación metodológica en “ciencias” tales como
la Psicología, Sociología, etc., más que estar en auge y presente en los investigadores
de dichas disciplinas, se encuentra aislada en una especie de “Santuario” al que de
manera poco frecuente peregrinan los científicos teóricos y, aún más esporádicamente,
los especialistas aplicados. Además, en cada visita buscan objetivos distintos: la
primera, a la que le conceden una importancia desproporcionada, está motivada por la
necesidad de cumplimentar trámites académicos o administrativos; y, en la segunda y
última, el investigador un poco más veterano, trata de justificar el propio punto de vista
metodológico de sus investigaciones en curso. Después de ésta, el llamado
Investigación a través de los cuestionarios 10
investigador “medio” contemporáneo debido a su pretendida y exigida especialización,
propia del mundo moderno, termina justificando su metodología adoptando las
posiciones metodológicas diseñadas por los antecesores que trataron sus mismos
temas de investigación. Todos juntos conforman un grupo, relativamente amplio, fuera
del cual será difícil aceptar o entender sus posiciones metodológicas. Se trata de
“burbujas aisladas” más o menos voluminosas, en las que se insertan aquellos que
abordan un mismo tema y comparten una manera de proceder aunque, a veces, de
forma implícita. Esta razón hace que el diálogo metodológico entre investigadores
pertenecientes a distintas “burbujas” se traduzca en unas descalificaciones mutuas
sostenidas de manera afectiva e ideológica. Así, es posible que en la actualidad se
publiquen trabajos de investigación en revistas especializadas sin que por ello se
pueda presuponer que el autor de los mismos justifique o pudiera justificar, ni siquiera
superficialmente, los criterios metodológicos y, en consecuencia, las implicaciones a las
que le lleva el método adoptado.
Continuando con el ejemplo de los investigadores sociales, su metodología se
consagra exclusivamente (y no en todos los casos y con el suficiente rigor) a:
1. Garantizar la precisión de sus observaciones.
2. Asegurar la precisión de sus instrumentos de medida.
3. Hacer corresponder sus ideas -a veces ni siquiera conceptos- con pobres variables
empíricas consideradas por él como su expresión en la realidad (Castells y de
Ipola, 1975).
Por último, debemos comentar que no vamos a utilizar el concepto metodología en
sentido restringido, como se ha utilizado con bastante frecuencia (Clemente, 1992), ya
que los autores consideran más adecuado el uso de la palabra metodología en su
primera acepción, a saber: como el estudio de los métodos y no en referencia a los
métodos en sí mismos.
1.2. Método Científico
Todo el planteamiento metodológico anterior, propio de la Filosofía de la Ciencia,
persigue diferenciar el conocimiento denominado científico de otros tipos de
conocimientos a los que denominaremos ordinarios (místico, autoritario o lógico
racional). Es decir, el objetivo es establecer unos criterios seguros que nos permitan
distinguir entre lo que es ciencia y lo que se presenta como científico sin serlo y, con
Investigación a través de los cuestionarios 11
ello, poder fijar la superioridad epistemológica de la ciencia sobre otras formas de
conocimiento.
El conocimiento científico ha sido definido de muchas maneras y distintos autores han
determinado, más o menos exhaustivamente, unos criterios que lo caracterizan, de tal
manera que el calificativo de “científico” no se le pueda aplicar a cualquier tipo de
conocimiento. Pues bien, en opinión de los autores de este trabajo, el conocimiento
científico se caracteriza por el método adoptado y no tanto por el objeto de estudio de
tal manera que cuando el método aplicado por el investigador es el hipotético-deductivo
(con todas sus implicaciones) se deslinda con claridad entre conocimiento científico y
no científico (figura 1.1).
INTUICIÓN CREATIVIDAD
INTUICIÓN
FORMALIZACIÓN HIPÓTESISDEDUCCIÓN
CONTRASTTE
DATOS CIENTÍFICOS
LEYES / TEORÍAS
REALIDAD
TRANSFORMACIÓN
MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN
VALIDACIÓN DE LA LEY,
TEORÍA
TÉCNICAS DE RECIGIDA DE DATOS
EXPERIMENTOS OBSERVACIONES
CUESTIONARIOS, TESTS...
Figura 1.1. Marco general de investigación científica
En dicho método, se establecen una serie de momentos y reglas que deben seguirse
en cada caso. No obstante, cabría distinguir por un lado un método general que sirve
de guía a todas aquellas disciplinas que aspiren a la categoría de científicas y, por otro,
unos métodos particulares o tácticas diferenciadas en función del objeto y complejidad
de estudio. Hay que indicar que “método”, en sentido propio, es aquel conjunto de
operaciones teóricas, lógico-epistemológicas y procedimentales que permiten validar o
justificar las teorías científicas.
La esencia del método general (hipotético-deductivo) reside en la posibilidad de
Investigación a través de los cuestionarios 12
anticipar los conocimientos (aun aquellos más ocultos a la experiencia directa). Ésta es
la función de las hipótesis formalmente deducidas de un cuerpo teórico, que
posteriormente se tratarán de confirmar o refutar con datos de la realidad. Cualquier
otra modalidad de conocimiento no deja de ser una matización más o menos empirista.
Los conocimientos así adquiridos (científicos, lo que llamamos ciencia, etc.) se
distinguen porque se manifiestan a dos niveles bien interconectados: por un lado un
conjunto de conocimientos presentados mediante conceptos (elementos de las leyes y
teorías) y, por otro, una integración lógica de dichos conceptos (teorías) que nos
conducen a conocimientos nuevos. La integración lógica aplicada a la totalidad de los
conocimientos produce un sistema teórico que supera a la suma de conocimientos
aislados. Dicho sistema, a su vez, permite sacar nuevas conclusiones sobre la realidad.
Éste sería el proceso y el producto de la aplicación del método científico. En este
párrafo se muestra la distinción entre ciencia como proceso y ciencia como producto,
así como la integración entre ambas.
De esta manera, el método hipotético-deductivo posibilita el ordenamiento coherente de
conocimientos al aplicar la racionalidad a los pasos lógicos que conducen a este
objetivo. Aquí se sitúa todo el debate de la Filosofía de la Ciencia, que trata los temas
relativos a la inducción, la deducción, la verificación, las reglas de correspondencia
entre los conceptos y los hechos, las teorías o la explicación, entre otros.
En cuanto a los métodos particulares, cabría añadir, además de lo dicho para el
método general, que se trata de herramientas útiles que el investigador utiliza para
comprobar hipótesis de investigación objetivas, deducidas desde el esquema del
método general. En este sentido, tanto la táctica experimental como la selectiva, la
observacional y las distintas técnicas de recogida de información y procedimentales,
también son objeto, al ser métodos y técnicas de investigación, de la metodología y su
validez viene determinada en función del grado de adecuación de éstas con la
formulación de las hipótesis que se someten a prueba. El uso de una táctica frente a
otra, en sí misma no concede status científico a los datos obtenidos por ella.
Resumiendo todo lo anterior, podríamos decir que una investigación y, como
consecuencia, un conocimiento, se considera científica cuando es posible, siguiendo
las reglas del método, presentar los hechos en forma de enunciados, conceptos o
teorías explicativas, y a partir de estas reglas, poder deducir unas consecuencias
(hipótesis) cuyo grado de comprobación lógica o empírica nos permiten consolidar o
reformular las teorías de las que se parte.
Investigación a través de los cuestionarios 13
Para la comprobación empírica hay que poner en marcha una serie de métodos
particulares que nos determinen unos procedimientos de observación adecuados
(tácticas de investigación) que hagan posible una correcta recopilación de datos que,
junto a la clasificación de los mismos -mediante análisis adecuados, estadísticos o no-
nos conduzcan a unas conclusiones. Éstas harán posible verificar o no aquellas
consecuencias derivadas de las teorías (hipótesis); de tal manera que cuando son
verificadas dichas hipótesis pasan a ser consideradas como leyes y se introducen en el
sistema (teoría).
Por este mecanismo se puede decir que los conocimientos así adquiridos
(conocimientos científicos) trascienden al sujeto cognoscente: son aceptados por todos,
independientemente de los gustos, valores, ideología, etc., dado que pueden ser
reproducidos por cualquiera y ser sometidos a la inspección pública. Igualmente son
una representación (pactada) de los objetos de la realidad que se estudian -el pacto de
la operativización- y adquieren el estado de “verdaderos”, aunque no de infalibles ni
autosuficientes.
La fase de comprobación empírica de las hipótesis exige, como ya se ha indicado
anteriormente, una adecuación de los procedimientos a seguir con los enunciados a
verificar. Para que se dé esta adecuación han ido surgiendo a lo largo de la historia de
la ciencia diversas tácticas (métodos particulares) de investigación que hacen posible la
operativización de los enunciados deducidos de las teorías a verificar.
Estas tácticas de investigación son lo que se denomina en la mayoría de los textos
especializados “métodos de investigación”, aunque en su connotación más restringida
significa: camino a seguir para salvar los obstáculos que nos conduzcan a un fin
determinado; en este caso, el fin no es otro que contrastar empíricamente las hipótesis
deducidas. Serán las características de dichas hipótesis las que determinen el método
de investigación a seguir, de tal manera que uno de ellos no tiene por qué ser válido
frente a cualquier hipótesis, es más, no será el tipo de táctica de investigación la que
determine el tipo de conocimiento (científico, no científico) obtenido, ya que ese estado
viene determinado por el planteamiento más general del método hipotético-deductivo,
que para cualquier área de estudio deberá cumplir las siguientes fases (Bunge, 1985):
1. Enunciar preguntas bien formuladas.
2. Establecer conjeturas, fundadas y contrastables con la experiencia, para dar
respuesta a las preguntas (leyes y teorías).
Investigación a través de los cuestionarios 14
3. Derivar consecuencias lógicas de las conjeturas.
4. Arbitrar técnicas para someterlas a contrastación.
5. Someter, a su vez, las técnicas a prueba para comprobar su relevancia e idoneidad.
6. Llevar a cabo el contraste e interpretación de los resultados.
7. Estimar la verdad (sin declararla satisfactoriamente confirmada y considerarla, en el
mejor de los casos, como parcialmente veraz).
8. Determinar los dominios en los que valen las conjeturas y las técnicas y formular
los nuevos problemas originados por la investigación.
En general, podemos decir que toda investigación parte de un problema a estudiar y
que por una serie de fases se llega a unos resultados empíricos relevantes para el
problema inicialmente planteado, que sirven de base para contrastar las conjeturas
realizadas en relación con el problema planteado. La forma de llegar a estos resultados
empíricos es diversa, pero el proceso de investigación en sí mismo es, desde un punto
de vista lógico-formal, similar (Alvira, 1984).
2. Métodos o tácticas
Como ya se ha indicado anteriormente las tácticas de investigación son consideradas
como métodos que nos permiten operativizar no sólo hipótesis científicas, sino también
objetivos de investigación desconectados del método científico, más o menos
formalizados. Por ello, es conveniente enumerar las principales características de cada
una de las tres grandes tácticas de investigación y, así, disponer de una guía que nos
permita determinar cuál de ellas adoptar de acuerdo con las características de los
enunciados que se quieren someter a comprobación empírica.
En Ciencias Sociales hay multitud de clasificaciones de los métodos de investigación
existentes, pero una de las más útiles, y por ello más empleada, es la siguiente (Arnau,
Anguera y Gómez, 1990; León y Montero, 1993, Delgado y Prieto, 1997):
• Táctica, Modalidad o Método Experimental (también llamada explicativa).
• Táctica, Modalidad o Método Correlacional (también llamada cuasi-experimental,
selectiva, diferencial o comparativa).
• Táctica, Modalidad o Método Observacional (también llamada natural, descriptiva,
de campo, exploratoria).
Investigación a través de los cuestionarios 15
Vamos a ver cada una de ellas brevemente.
2.1. Experimental
En esta táctica el punto central es la posibilidad de poner a prueba hipótesis que
establecen relaciones causales entre las variables sometidas a estudio. Las notas más
destacables de este procedimiento serían las siguientes (Arnau, Anguera y Gómez,
1990; Clemente, 1992; León y Montero, 1993; Morales, 1981):
• El procedimiento de operativización de variables está fuertemente sistematizado,
exigiendo al investigador una exhaustividad en el cumplimiento de sus fases y
condiciones de aplicación.
• El investigador puede manipular directamente las variables antecedentes
(independientes) para comprobar qué efectos producen sobre las variables
consecuentes (dependientes).
• Se puede determinar el tipo de relación causal existente entre las variables
antecedentes y consecuentes.
• Permite controlar bien directamente bien estadísticamente, las variables extrañas
previa detección de las mismas por el investigador.
• Generalmente, se aplica en ambientes muy controlados y muy artificiales.
Para determinar las relaciones causales entre variables, el procedimiento a seguir por
el investigador en una comprobación empírica de un enunciado le obliga a manipular y
variar de manera directa la/s variable/s antecedente/s y, aun más, le obliga a hacerlo
en todos los niveles en los que se manifiesta de manera significativa. El paso inmediato
es el de determinar leyes explicativas o al menos predictivas de las mismas. De hecho,
como hemos dicho, ésta es la principal ventaja de esta táctica de investigación:
establecer relaciones causales entre variables. Los principales inconvenientes están en
la dificultad de controlar todas las variables extrañas que pueden influir en la
investigación (que se hace mediante el control experimental expresado en el diseño de
la investigación) y en el alto grado de artificialidad que se produce en una situación tan
controlada.
2.2. Correlacional
Hay que recordar, una vez más, que es el enunciado hipotético que se quiere someter
a comprobación empírica el que determina la táctica a seguir, de manera que serán las
Investigación a través de los cuestionarios 16
características de la táctica las que nos permitirán adoptarla para un enunciado
concreto. Así, la táctica correlacional es muy útil cuando los enunciados a contrastar no
permiten al investigador una manipulación directa de las variables sometidas a estudio.
Esto determina sus principales características (Arnau, Anguera y Gómez, 1990;
Clemente, 1992; León y Montero, 1993; Morales, 1981):
• Se intenta descubrir la posible relación existente entre las variables que interesan
en la investigación. Este método nos permite establecer sólo relaciones de
covarianza (no causales) entre las variables, ya que las variables que contrastamos
no permiten la manipulación directa.
• El investigador selecciona las variables que le interesan. En general, el investigador
selecciona una variable (antecedente, predictora o independiente) para conocer la
relación que ejerce sobre otra variable (consecuente, criterio o dependiente). No
existe la posibilidad de controlar exhaustivamente las variables que pueden influir
en la variable predictora, tal y como se hace en el método experimental.
• Generalmente se aplica en ambientes más naturales que el experimental, aunque
también impone un cierto grado de control.
Este método se ha aplicado mucho en el campo de las Ciencias Sociales, ya que el tipo
de hipótesis que se desarrolla en estas ciencias está constituido por variables que el
investigador no tiene la posibilidad de alterar en los sujetos (sexo, inteligencia, etc.). La
estrategia básica que sigue esta táctica de investigación es la de aprovechar las
diferencias y semejanzas existentes entre los sujetos como un sistema para la
clasificación de los grupos en las variables de interés. Por ello, es destacable el
cuidado que hay que tener a la hora de seleccionar a los sujetos y asignarlos a los
grupos (diseño de la investigación). En gran medida, esto va a posibilitar el control no
sólo de variables extrañas detectadas por el investigador, sino de todas aquellas de
menor importancia que juntas pudieran contaminar los resultados.
2.3. Observacional
El tercer método que vamos a comentar brevemente es el método observacional. Éste
se utiliza cuando el problema estudiado no es objeto de una teoría. Se suele usar
mucho en los primeros pasos de la investigación y para obtener información destinada
a estudios posteriores. Sus principales características son (Arnau, Anguera y Gómez,
1990; Clemente, 1992; León y Montero, 1993):
Investigación a través de los cuestionarios 17
• No existe ni manipulación ni selección de variables por parte del investigador. El
investigador juega un papel pasivo, ya que se limita a registrar y describir las
variables tal y como ocurren en la situación de investigación. Ello hace que exista
un menor grado de sistematización en el proceso de recogida de datos que en
tácticas como las dos anteriores.
• Pretende detectar las regularidades o diferencias o ambas de los fenómenos objeto
de estudio.
• Generalmente se aplica en ambientes naturales, sin ningún grado de
control/artificialidad.
Como hemos podido observar, los tres métodos de investigación vienen articulados en
función del control que ejerce el investigador sobre la situación investigada. Siguiendo
a Arnau, Anguera y Gómez (1990) podemos plasmar gráficamente esta relación en un
continuum de naturalidad o control por parte del investigador:
M. OBSERVACIONAL M. CORRELACIONAL M. EXPERIMENTAL
+ GRADO DE NATURALIDAD DE LA SITUACIÓN DE INVESTIGACIÓN - - GRADO DE CONTROL DE LA SITUACIÓN DE INVESTIGACIÓN +
Sirva el cuadro 1.1 como resumen de lo dicho para los distintos métodos de
investigación.
CUADRO 1.1. Características de las tácticas o métodos de investigación
EXPERIMENTAL CORRELACIONAL OBSERVACIONAL
ARTIFICIALIDAD ALTA MEDIA BAJA
MANIPULACIÓN VARIABLES
DIRECTA POR SELECCIÓN NO HAY
TIPO DE RELACIÓN
CAUSAL COVARIANTE REGULARIDADES
AMBIENTE LABORATORIO SEMI-NATURAL NATURAL
3. Técnicas
Por técnicas entendemos los procedimientos específicos que utiliza una determinada
área científica para la obtención de los datos de la investigación. Son procedimientos
Investigación a través de los cuestionarios 18
de actuación concretos y particulares (Sierra, 1982), relacionados con la táctica de
investigación que estemos utilizando en nuestra investigación. Mientras las técnicas
tienen un carácter práctico y operativo, los métodos se diferencian de ellas por su
carácter más global y de coordinación de las operaciones. Las técnicas se engloban
dentro de un método y, a la inversa, un método comporta el uso de diferentes técnicas
(Ander-Egg, 1995).
Las técnicas de investigación también suelen llamarse técnicas de recogida de datos,
nombre que es mucho más acertado porque las circunscribe a una etapa concreta
dentro del método o táctica de investigación que se utilice.
A pesar de la confusión existente entre técnica y método, provocada en parte por la
proliferación de textos que se usan en la enseñanza (con títulos como Métodos de
investigación en... cuyos contenidos responden básicamente a técnicas de recogida y
análisis de datos), para los autores está clara la diferencia entre ellos. Las técnicas son
un elemento del método, en virtud de lo cual se debe ir desechando la actitud, todavía
común en demasiados investigadores, de interesarse por problemas de investigación
en función de la última de las técnicas aprendidas o dominadas, o de aquellos otros
investigadores que sólo confían en, por ejemplo, la encuesta y no quieren saber nada
de la observación o experimentación, y al contrario. Ante este problema sería más
correcto que el investigador que se enfrenta a un tema se preguntara: ¿qué método
debo seguir y qué técnicas de recogida de datos es la apropiada para lo que pretendo?
En este sentido, las técnicas se han de considerar como un aspecto del método que
hacen posible una recogida de datos acorde con el mismo; de ahí que tanto un
experimento como un informe verbal sean considerados por los autores de este texto
como técnicas de investigación. En definitiva, se trata de ver las observaciones como
un encadenamiento lógico entre campo teórico, métodos y técnicas de investigación.
Debido al gran número de áreas que se pueden estudiar dentro del campo de las
Ciencias Sociales, ha habido una gran especialización y aumento de las técnicas de
investigación que se aplican a cada una de estas áreas. En parte por lo anterior, en
parte por la diversidad de puntos de vista de los investigadores, no existe una
clasificación que sea universalmente aceptada de las técnicas de investigación en
Ciencias Sociales (Visauta, 1989). Por tanto, tenemos técnicas distintas que varían
según el grado de simplicidad, según la información que proporcionan, según las
formas de utilización, según los datos a recoger, etc. Podemos citar entre otras:
Investigación a través de los cuestionarios 19
• La observación.
• La entrevista.
• La encuesta.
• Las historias de vida.
• Los tests, cuestionarios y escalas.
• Grupos de discusión.
• La experimentación.
• Las medidas psicofisiológicas.
Todas las técnicas son, en definitiva, procedimientos o instrumentos para obtener datos
y, por tanto, todas deben tener aseguradas los criterios de calidad de dicha medida
(nos referimos a su fiabilidad y validez), por lo que deben estar sometidas a criterios
metodológicos.
Para terminar, aunque podemos decir que la utilización de una u otra técnica está
relacionado con el método de investigación que estemos utilizando en nuestro trabajo,
es cierto que existen técnicas que se aplican en los distintos métodos (por ejemplo la
técnica de observación podemos aplicarla a los tres métodos) y técnicas que se aplican
a un solo método (por ejemplo la experimentación como tal sólo la podemos aplicar si
utilizamos el método al que da nombre: el experimental).
4. Elección del método y las técnicas
En todos los manuales de metodología encontramos los distintos métodos que se
pueden utilizar en la investigación, además de un buen número de técnicas; pero la
gran mayoría olvidan indicarnos qué criterios nos pueden guiar a la hora de elegir el
método y las técnicas que mejor se adecuen a la investigación que nos interesa
realizar. En este contexto no queremos olvidarnos de ello y, por eso, mostramos
algunas de las consideraciones que se deben tener en cuenta antes de la elección de
un determinado método y de una/s determinada/s técnica/s (Pons, 1993):
1. Para una investigación concreta normalmente no existe un sólo método ni una
técnica específica; de hecho, es recomendable emplear a la vez técnicas distintas
si es posible y se dispone de los medios necesarios (Sierra, 1982).
Investigación a través de los cuestionarios 20
2. A priori, ningún método ni técnica puede ser considerado el mejor. Lo que define
esta situación a favor de un método u otro, o de una técnica frente a otra, es
“depende de”, las características del enunciado que se va a someter a prueba.
Ahora podemos entender con conocimiento de causa por qué razón muchos manuales
no incluyen este apartado entre sus capítulos: no existen recetas mágicas. Bajo este
panorama, que pudiera parecer desolador, cobra especial importancia la labor previa
de analizar y comparar los diversos métodos y técnicas teniendo en cuenta sus
ventajas e inconvenientes, y siempre comprobando si se pueden ajustar a nuestra
investigación.
En cualquier caso puede servir de guía atender a una serie de cuestiones que nos
pueden dar la clave a la hora de decidirnos por alguno en concreto. Estas cuestiones,
entre otras, son las siguientes (Sierra, 1982; Pons, 1993):
• El grado de adecuación a las características del objeto de estudio de nuestra
investigación y, más concretamente, a las hipótesis, cuando se trata de un objeto
científico.
• El nivel de rigor y de calidad que nos proporcionarán.
• La posibilidad de llevarlas a cabo depende de, al menos, los siguientes aspectos:
- La capacitación del personal participante en la investigación.
- El acceso a las fuentes de información necesarias.
- El tiempo.
- Los recursos disponibles.
- Los costes: humano, social y económico.
- Los aspectos éticos.
Detengámoslos en ellos, aunque sea brevemente.
4.1. Criterios de selección del método y las técnicas
De igual forma que no existe ni un método ni una técnica mejor que otra, tampoco
existe un criterio mejor que otro y ninguno es válido por sí solo (Pons, 1993). En
cualquier caso hay que tenerlos en cuenta todos y el investigador deberá decidir cuál
de ellos es más importante en su investigación concreta.
La exposición que a continuación realizaremos de los criterios no se hace con el ánimo
Investigación a través de los cuestionarios 21
de proporcionar un recetario para obtener el método y la técnica que necesitamos, más
bien se hace con el ánimo de tener una serie de cuestiones para reflexionar y que
además puedan condicionar nuestra decisión.
1. El grado de adecuación a las características del objeto de estudio de nuestra
investigación. Parece un requisito previo a la elección determinar si el método a
utilizar y la/s técnica/s se pueden ajustar a los objetivos y al objeto de estudio de
nuestra investigación concreta.
2. El nivel de rigor y de calidad que nos proporcionarán. Podemos decir que el rigor es
una característica de toda investigación científica, pero no todos los métodos y no
todas las técnicas nos proporcionan igual grado de rigor, Por tanto, es necesario
determinar el grado mínimo aceptable teniendo en cuenta que los estándares
técnicos elaborados en el ámbito científico son en muchos casos simplemente
orientativos (Pons, 1993). Debemos poner en una balanza los beneficios o
inconvenientes que pueden derivarse de utilizar un determinado nivel de rigor. En
todos los casos, las técnicas deben mostrar suficientes criterios de calidad, en
términos de validez, para poder hacer una utilización adecuada de los resultados
que se obtendrán en la investigación.
3. La capacitación del personal participante en la investigación. Un aspecto que se
descuida en muchas ocasiones es la formación del personal que interviene en la
investigación. No todo el mundo está capacitado para poner en práctica un
determinado método de investigación o técnica y no todas las técnicas o métodos
requieren un mismo grado de formación. Este tema es una cuestión de vital
importancia en la investigación mediante la técnica de encuestas.
4. El acceso a las fuentes de información necesarias. El acceso a la información es
muy importante. A veces nos hemos decidido por un método y justo cuando
aplicamos la técnica para la recogida de datos es cuando caemos en la cuenta de
que es prácticamente imposible el acceso a la información. Debemos evaluar este
aspecto antes de tomar una decisión.
5. El tiempo. En la sociedad actual el tiempo cobra cada vez más importancia y no lo
es menos en este contexto. Normalmente, las investigaciones están sujetas a
plazos que cumplir, por tanto tendremos que descartar aquellos métodos o técnicas
Investigación a través de los cuestionarios 22
que superen en su aplicación el tiempo que tengamos para la realización de la
investigación.
6. Los recursos disponibles. El presupuesto económico, materiales y aparatos,
personal, etc., son cuestiones que nos determinan la elección de un método y/o
técnica. En cualquier caso siempre tenderemos a maximizar los beneficios con los
mínimos recursos, recordando que no debemos escatimar estos recursos si los
tenemos y si son imprescindibles para la realización de la investigación. A veces
nos quejamos de la falta de ellos y luego nos sobran.
7. Los costes: humano, social y económico. No sólo tenemos que contar con los
costes económicos que generará la utilización de un método u otro o de una técnica
u otra, sino que también debemos atender al esfuerzo que deba realizar el equipo
investigador, las molestias que se puedan causar a la población objeto de la
investigación, etc. Debemos conocer si los costes merecen la pena en función de
las necesidades, dimensiones y repercusiones que puede tener la investigación
(Pons, 1993).
8. Los aspectos éticos. Hay que tener muy en cuenta aquellos métodos y/o técnicas
que planteen problemas éticos en su aplicación.
5. Las técnicas en sí mismas
Cualquier método o táctica de investigación necesita, en última instancia, reducir
constructos, conceptos, ideas o hipótesis a datos. En este proceso de operativización
entran de lleno las técnicas. Estas técnicas van a estar muy relacionadas con todo
aquello que tenga que ver con instrumentos y procedimientos para transformar hechos
concretos en datos significativos. Lo más genérico con lo que se puede caracterizar a
las técnicas es con los procedimientos de medida. De manera resumida, se trata de
unas operaciones complejas consistentes en: a) obtener, mediante su aplicación, una
medida de una característica observable, que la reduce a una descripción numérica y
transforma la característica en datos; b) controlar las variables que, por acción directa
sobre la característica observada o por acción del investigador, puedan confundir el
valor de dicha característica; y c) interpretar, a la luz de las teorías, el significado del
dato. En este sentido, las técnicas traducen la realidad caótica a datos reproducibles y
objetivos. Estos datos se filtran a partir de unas concepciones teóricas y unos
instrumentos de recogida de información. Sin embargo, por técnica, en muchas
Investigación a través de los cuestionarios 23
ocasiones sólo se entiende el modo en cómo se usa un instrumento para obtener un
dato, sin deseo de interpretarlo. En este otro sentido, los datos que se obtienen con ella
son mejores o peores en función de la potencia de la técnica. La técnica por sí misma
niega toda verdad definitiva. Todo lo conseguido por ella y, en consecuencia por el
sistema científico contemporáneo, es inseguro. A pesar de esto, la técnica pretende
construir una segunda naturaleza, y de ahí la contradicción entre conocimiento
científico y saber (conocimiento). El principio de manipulación de la naturaleza, a través
del método hipotético-deductivo, impone la primacía de la técnica y la convierte por sí
misma en la auténtica herramienta de la creación científica.
Este principio de manipulación de la realidad es el que ha ido produciendo la primacía o
solapamiento de la técnica (como productora de datos e información) sobre la ciencia
(como productora de un tipo de conocimiento). La técnica se convierte, por sí misma,
en herramienta de creación de conocimientos.
El citado científico “medio” contemporáneo, se ocupa de temas muy particulares en
espacios muy definidos de investigación. Esto le hace perder el sentido global de la
realidad y, por ello, se aleja del proceso general del conocimiento. Muchas de sus
actuaciones se concretan en el uso de técnicas en sí mismas y sin conexión con temas
de estudio determinados. Si a esto se le añade que participa del pacto de la
operativización de los fenómenos y de la aplicación y utilización del conocimiento
científico -muy propio de la ciencia moderna-, la técnica y la ciencia se han confundido
hasta hacerse, en algunos ambientes, sinónimos.
Dicho todo esto, el texto que sigue está dedicado a una técnica de uso cada vez más
frecuente: la encuesta. Que ésta sea utilizada en el contexto de la investigación
científica (motivada teóricamente) incluida en la fase de recogida de datos de una
determinada táctica, o bien sea utilizada por el simple hecho de obtener información
(saber) desconectado de cualquier teoría científica, es responsabilidad de cada
investigador. Lo que no ponen en duda los autores es que esta técnica se muestra muy
potente en ambos ámbitos.
Investigación a través de los cuestionarios 24
II.- LA ENCUESTA COMO TÉCNICA DE INVESTIGACIÓN SOCIAL2
Andrés Arias Astray
Baltasar Fernández Ramírez
Introducción
Se ha descrito el proceso general para acceder a un conocimiento metódico, riguroso,
crítico, idealmente objetivo y potencialmente útil de la realidad social. De igual forma, y
al enumerar los múltiples y variados propósitos a los que dicho proceso pretende servir,
la pluralidad de contextos en los que se lleva a cabo y la bondad diferencial de las
estrategias y técnicas que tiene a su disposición, han mostrado el carácter no
algorítmico y, por lo tanto, las dificultades y el decisionismo que lo caracterizan.
Ahora, y concretando ya un poco más, se profundizará en el análisis de la estrategia de
investigación: la encuesta. Estrategia que, sin duda, participa de las características y
rasgos que se acaban de enumerar.
Para ello, y en primer lugar, se realizará un breve recorrido a lo largo de la historia de la
investigación social, al objeto de constatar que la encuesta, tal y como se conoce hoy
en día, y a pesar de sus insignes antecedentes, constituye una técnica de investigación
relativamente reciente, pues apenas cuenta con un siglo de antigüedad.
En segundo lugar se propondrá una definición de encuesta e, intentando no confundir
la parte con el todo, se distinguirá del cuestionario, la entrevista y de otras técnicas y
procedimientos de los que hace uso. Del mismo modo, se intentará que no se
identifique la investigación mediante encuestas con un propósito determinado de
investigación, esto es, exploratorio, descriptivo o explicativo.
A continuación, y en tercer lugar, se indicarán los principales tipos de encuestas
existentes, describiendo, por su importancia, las características, las ventajas y los
inconvenientes de las encuestas personales, telefónicas y por correo.
Para terminar se ofrecerá una serie de observaciones sobre los aspectos que han de
tenerse en cuenta en la planificación y elaboración de un proyecto de investigación
mediante encuestas.
2 Rojas Tejada, A. et al. (1998): Investigar mediante encuestas. Fundamentos teóricos y aspectos
prácticos. Madrid. Síntesis.
Investigación a través de los cuestionarios 25
Pero antes de comenzar, el lector ha de disculpar que, como ya habrá observado, se
utilicen ciertas perífrasis para hacer referencia a términos tan familiares como el de
“ciencia social” o “conocimiento científico social”. Esto, sin duda, dificulta la lectura del
texto, pero permite a quien lo escribe seguir manteniendo su escepticismo ante los
rígidos criterios de demarcación entre ciencia y no ciencia -con los que a algunos, por
cierto, todavía se les “llena la boca”-, así como defender, de esta forma, que no existen
normas universales ni eternas sobre cuál es la manera adecuada de llevar a cabo una
investigación y, paralelamente, afirmar que a la hora de conocer la realidad social no
“todo vale”.
1. Historia de las encuestas en la investigación social
La encuesta, tal y como hoy se define y realiza, constituye una estrategia de
investigación relativamente reciente. En este sentido, existe un acuerdo generalizado a
la hora de situar su nacimiento y rápida expansión en los años comprendidos entre las
dos guerras mundiales (Stoezel y Girard, 1973; Kerlinger, 1987; García Ferrando, 1992;
Wert, 1996) en los que destacaron las labores realizadas, entre otros, por Gallup
(1935-1971), Crossley y Roper, Lazarsfeld et al. (1944) y Stouffer y otros (1949).
No podría ser de otra forma, pues, por una parte, los desarrollos teórico-metodológicos
que justifican, conforman y dan sentido a las encuestas y los procedimientos y técnicas
de los que hacen uso, no se encontraban disponibles, en su conjunto, hasta esos
momentos. Por otra parte, lo que ofrecían y permitían se ajustaba de manera muy
satisfactoria a las imperiosas necesidades del momento. Necesidades que no sólo eran
de carácter bélico, sino también fruto de los importantes cambios políticos y
comerciales que estaban ocurriendo en las sociedades occidentales.
Pero con anterioridad a este período, la historia de la investigación social está plagada
de innumerables “historias” sobre los antecedentes de las encuestas. “Historias” que
tienen que ver, en general, con distintos esfuerzos para obtener un conocimiento
preciso de la realidad social, al objeto de anticipar y establecer las medidas más
apropiadas para ajustarse o mejorar las condiciones sociales que la conforman (Cfr. los
artículos de H. C. Selvin, B. Lécuyer y A. R. Oberschall, M. G. Kendall, y W. E. Deming,
recogidos en la edición de 1974 de la obra Enciclopedia Internacional de las Ciencias
Sociales).
Así, por ejemplo, Stoezel y Girard (1973: 56 y ss.), haciendo ver que el “espíritu” de la
Investigación a través de los cuestionarios 26
investigación actual mediante encuestas ya se encontraba, desde antiguo, en el
“ánimo” de muchos gobernantes, recuerdan como en Las mil y una noches el califa
Harún-al-Rashid recorre, disfrazado, alguno de los zocos de Bagdag con la intención
de averiguar el sentir general de su pueblo. La misma idea de fondo, esto es, que se
puede acceder al conocimiento de la opinión colectiva sirviéndose de una serie de
informantes bien escogidos, ha guiado las acciones de otros muchos mandatarios. En
ocasiones, y debido a lo que hoy se consideraría una selección inadecuada de la
muestra, el resultado no era el más satisfactorio. Este es el caso, por ejemplo, de Luis
XIV, quien, desoyendo la correcta impresión de sus ministros y creyendo mejor
informadas a sus princesas sobre el parecer de los franceses, decide aceptar para su
nieto, el duque de Angevia, la corona de España. En otras circunstancias, sin embargo,
el éxito acompaña a estas prácticas rudimentarias de investigación social y política.
Una muestra de ello se encuentra en el encargo de Napoleón al conde Lavalette:
Doce personas distinguidas de opiniones diferentes: jacobinos, realistas, republicanos e
imperiales, que recibían mil francos mensuales, le llevaban cada mes (a Lavalette)
relaciones sobre el estado de la opinión pública relativas a los actos de Gobierno y al
estado de cosas en Francia. Lavalette recibía estas relaciones selladas y me las traía.
Después de leerlas las quemaba. Mis ministros y mis amigos ignoraban que yo recibía
estas comunicaciones tan importantes para mí (del Memorial de Santa Elena, citado en
Stoezel y Girard, 1973: 57).
Resulta curioso, pero en este párrafo ya se encuentran reflejadas ciertas características
que no son difíciles de identificar en alguna de las encuestas que se realizan hoy en
día. Los investigadores, en este caso Napoleón y Lavalette, hacían uso de ayudantes a
la hora de recoger la información que precisaban. El trabajo de estos últimos estaba
remunerado y, todo hay que decirlo, mucho mejor que en la actualidad. Por otra parte,
el resultado de la investigación se mantenía en secreto, cosa que sigue ocurriendo con
la mayoría de los resultados de las encuestas (Wert, 1996).
Sin embargo, y a pesar de la capacidad predictiva y de la utilidad de muchas de estas
prácticas intuitivas y asistemáticas, aún restaba mucho camino por recorrer para que
los investigadores sociales pudiesen ofrecer, como mostraron George Gallup, Archival
Crossley y Elmo Roper, un procedimiento de análisis y anticipación a los fenómenos
sociales tan potente, fiable y válido como el de las encuestas actuales.
Pero dicho camino no fue, ni mucho menos, unidireccional, pues en él habrían de con-
Investigación a través de los cuestionarios 27
fluir aportaciones de las más diversas procedencias. De éstas, y debido a las
limitaciones de espacio, en este trabajo sólo es posible mencionar alguna de las más
importantes.
1.1 La aritmética política
En un principio, no parece descabellado defender que la investigación social en general
y las encuestas en particular son consecuencia claramente representativa de uno de
los dictums más importantes de la historia social de la modernidad: “el conocer para
prever y el prever para poder”. Lema que explicita Augusto Comte, pero que tiene en
Bacon uno de sus primeros valedores.
De esta forma, y siguiendo a Lécuyer y Oberschall (1974), puede decirse que la idea de
que es posible acceder al conocimiento de la realidad social mediante el análisis
cuantitativo de los hechos que la conforman tiene su primera e importante defensa en
la Inglaterra de la segunda mitad del siglo XVII. La obra de Sir Francis Bacon, unida a
la convicción, dominante en aquel momento, de que un buen gobierno debía basarse
en una información precisa y al convencimiento de que la población era la primera
fuente de poder nacional, crean el clima adecuado para el desarrollo de importantes
contribuciones metodológicas.
Destaca, en este sentido, el trabajo que realizan los que se dedican a lo que en aquel
entonces se conocía con el nombre de “Aritmética Política”. Sin formar una escuela
organizada, y con una procedencia tan diversa como la del comerciante de mercería
John Graunt, la del médico, marinero y, entre otras cosas, inspector de la propiedad
William Petty, o la del famoso astrónomo Edmund Halley, sientan las bases y el patrón
de lo que será el trabajo de muchos demógrafos y estudiosos sociales posteriores.
Graunt, que fue el primero en razonar de manera estadística sobre material
demográfico, publicó, en una fecha tan temprana como la de 1662, su obra Natural
and political observations made upon the bills of mortality. En la misma, y sirviéndose
de ciertos registros parroquiales (bautizos y defunciones), estimaba, entre otras cosas,
diversas tasas de natalidad y mortalidad y el total de la población londinense. Petty,
gran amigo de Graunt, fue el primero en acuñar el término “Aritmética política”.
Escribió una obra titulada The political anatomy of Irland en la que desarrollaba una
teoría del gobierno basándose en sus experiencias personales y en la recogida de
datos empíricos concretos. Halley, por su parte, editó, mejorándolas, las “tablas
Investigación a través de los cuestionarios 28
vitales” de las que hacía uso Graunt, en las que se especificaba la probabilidad de
supervivencia de un individuo a una cierta edad.
Este tipo de trabajos continuó realizándose con posterioridad, apoyado de manera muy
importante por las compañías aseguradoras, las cuales, todo hay que decirlo, han
jugado un papel muy destacado en el desarrollo de ciertos tipos de investigación social.
Cabe citar los trabajos que realizó Gregory King en Inglaterra y que fueron publicados
en su obra Natural and Political Observations upon the state and condition of England
(1916). Una obra en la que además de estimar el número de familias del país,
calculaba la media de ingresos familiares y, con ello, ofrecía un indicador de la manera
en la que los individuos participaban del bienestar nacional. En Francia destacan las
investigaciones de Colbert y del Marqués Sébastien le Prestre. El primero de ellos,
controlador general de finanzas francés desde 1661 hasta su muerte en 1683, realizó
una serie de estudios sobre el estado general del Reino y, bajo la influencia de Graunt,
sobre su población. Así mismo, realizó trabajos más específicos sobre las
manufacturas francesas. Por su parte, Vauban, comisionado general de las
fortificaciones francesas, además de realizar diversos trabajos de investigación,
recomendaba que, a diferencia de como se venía haciendo, en la construcción de los
censos se utilizase al individuo como unidad de análisis y no a la familia.
Para finalizar este breve comentario sobre la aritmética política, es preciso destacar
que a partir de 1697, bajo el reinado del mencionado Luis XIV, el duque de Beauvilliers,
gobernador del nieto del rey, el duque de Burgundy, promovió la realización de lo que
se conoce como la “Gran Encuesta”, con el objeto de demostrar a su superior la
inadecuada política bélica y fiscal de su abuelo. Se realizaron 32 “memorias”, cada una
de las cuales se basaba en los datos recogidos a través de un cuestionario que se
enviaba a los intendentes de cada distrito. Estos últimos, además de elaborar un censo,
ofrecían información sobre el territorio, la naturaleza de la población, la reputación de
los religiosos y de los nobes, y una serie de cuestiones relativas a la situación
económica del distrito.
1.2 La estadística moral
Con unos orígenes más tardíos, y ya en el siglo XIX, otra gran tradición, de notable
influencia en la historia antecedente a la investigación mediante encuestas, es la que
se conoce con el nombre de “Estadística Moral”. A pesar de que se suele identificar al
Investigación a través de los cuestionarios 29
francés Le Play y al belga Adolphe Quetelet como sus primeros y grandes defensores,
ya con anterioridad André de Guerry de Champneuf -director del Departamento de
Justicia Criminal del Ministerio de Justicia francés desde 1821 hasta 1835-, Jean
Baptiste Fourier y André de Chabrol de Crousol -con sus Reserches statistiques sur la
ville de Paris es le département de la Seine-, el alemán Joham Peter Süssmilch -al
constatar que las tasas de algunos comportamientos voluntarios, como por ejemplo las
del suicidio, mostraban cierta constancia en el tiempo- y el médico francés Parent-
Duchalet -con sus estudios sobre salud pública-, habían contribuido al estudio,
medición y descripción de las “cualidades morales” y del bienestar social, al prestar
atención a temas tales como el crimen, el suicidio, la ilegitimidad, la prostitución y
fenómenos similares.
Frédéric Leplay (1881: 3), que se había formado como ingeniero de minas, incorpora el
espíritu empirista de dicha profesión a las investigaciones sociales que realiza sobre los
obreros europeos:
Desde tiempo había reflexionado sobre un punto esencial, a saber, que, tanto en la ciencia
de las sociedades como en la de los metales, sólo me consideraré en posesión de la verdad
cuando mi convicción pueda apoyarse en la observación de los hechos.
Para tal fin desarrolla nuevos procedimientos de recogida y análisis de datos, tanto
cuantitativos como cualitativos, que se concretan en su conocido Método Monográfico
de investigación. Éste deriva del tipo de informes sistemáticos que los estudiantes de la
Escuela de Minas realizaban en sus estudios del terreno, y en los que tenían que
destacar aquellos elementos que podían ser contados y tabulados. De esta forma, el
contacto directo con los datos y la utilización de una serie de principios selectivos
guiados teóricamente para la comparación y presentación de los mismos, constituyen,
junto con la utilización de algunas estrategias rudimentarias de muestreo y de ciertos
indicadores e índices de tipo económico, las características principales de la
monografía de Leplay. Sin embargo, y debido, entre otros factores, a sus posiciones
políticas, religiosas y teóricas, la repercusión de la escuela de Leplay en el desarrollo
posterior de las ciencias sociales y, en concreto, de la sociología francesa, no ha sido
demasiado importante, viéndose ensombrecida, sobre todo, por la centralidad de la
figura de Durkheim.
Entre las aportaciones de Quetelet, son dignas de mención:
Investigación a través de los cuestionarios 30
a) La idea de que la materia viva manifiesta distribuciones de frecuencia con patrones
reconocibles y similares a las que habían estudiado, a finales del siglo XVIII,
Laplace y Gauss;
b) La utilización de tablas multivariadas para explorar relaciones entre las tasas de
crímenes o de matrimonios y una serie de factores sociodemográficos como la
edad o el sexo;
c) La aplicación del cálculo de probabilidades para explicar la constancia en el tiempo
de las tasas de determinados fenómenos; y
d) La ayuda que prestó al establecimiento de la Sociedad Estadística de Londres y a la
organización de varios congresos internacionales.
1.3 . El movimiento de Encuestas y Monografías Sociales
En los años treinta del siglo XIX se fundó un gran número de Sociedades Estadísticas a
lo largo de Inglaterra. Uno de sus principales objetivos era orientar, basándose en el
estudio objetivo y cuantitativo de la sociedad, las reformas y mejoras necesarias para
solventar los principales problemas sociales del momento. Para ello, y preocupándose
por temas tales como la salud, la educación, las prácticas religiosas y las condiciones
de vida de las clases trabajadoras, financiaban la realización de laboriosas encuestas.
Los datos obtenidos solían presentarse en las reuniones anuales de la Asociación
Estadística Británica y con frecuencia se publicaban en el Journal of the Royal
Statistical Society. Muchas de estas encuestas utilizaban entrevistadores que,
cuestionario en la mano, recorrían puerta a puerta los lugares de los cuales se requería
información.
El movimiento de las encuestas y monografías sociales, del que los trabajos que se
acaban de mencionar constituyen tan sólo un ejemplo, se extendió con rapidez por el
resto de Europa y los Estados Unidos. Sin lugar a dudas, es imposible recoger aquí,
aunque sea mínimamente, los trabajos más importantes que se realizaron y los autores
que con su esfuerzo pretendían aportar información y contribuir a la mejora de los
problemas sociales asociados con la creciente industrialización y urbanización,
perfilando y mejorando, a la par, los procedimientos e instrumentos de investigación
social.
No obstante, a partir de 1850 se produce un parón importante en la actividad de las
sociedades estadísticas y, con ello, al menos en Inglaterra, una ruptura en la tradición
Investigación a través de los cuestionarios 31
investigadora que conduce a la encuesta actual. La razón principal estuvo asociada, sin
duda, al cambio en el clima intelectual propiciado por el desarrollo de las tesis
evolucionistas y por un pujante darwinismo social. La raza y la heredabilidad se
proponían como categorías fundamentales para el análisis sociológico. De esta forma,
el espíritu ambientalista y de reforma social que había primado hasta ese momento y
que orientaba, en muchos casos, mejoras sustanciales de las condiciones de
existencia, se desvanece. Si en los años treinta lo característico entre las élites
intelectuales era pertenecer a una sociedad estadística, a partir de los cincuenta serán
las sociedades antropológicas, etnográficas y eugenésicas las que cuenten con un
mayor número de afiliados.
Pero con el cambio de siglo se constata un renovado interés por los estudios sociales
de corte ambientalista. Un ejemplo de ello lo constituye Charles Booth. Sus trabajos,
así como los realizados por sus colaboradores Beatrice y Sidney Webb en los primeros
años de este siglo, forman parte de una tradición de investigación mediante encuestas
que, en Inglaterra, se extiende hasta nuestros días. Booth, preocupado por la
afirmación de los socialistas de que la tercera parte de la población londinense vivía en
la pobreza, financia y realiza una encuesta dirigida a los obreros del East End de
Londres con la que pretendía descubrir las causas de dicho problema. La calidad
metodológica de sus trabajos, todo hay que decirlo, dejaba bastante que desear.
Habría mejorado, sin duda, si el autor hubiese estado al tanto de los avances
estadísticos que en aquel entonces estaban desarrollando Galton, Edgeweorth,
Pearson y Yule. Sin embargo, no fue hasta los años veinte de nuestro siglo cuando los
investigadores sociales comenzaron a hacer uso de los mismos, influidos por los
trabajos que se venían realizando en campos tales como la biología, la agricultura o la
psicología.
En el mismo período en el que trabaja Booth, pero al otro lado del Estrecho, Emilie
Durkheim ofrece, basándose en los datos acumulados por la estadística moral, una
explicación sociológica del suicidio. Tampoco en su caso se hace uso de esas nuevas
estrategias de muestreo. No es de extrañar, pues el muestreo aleatorio y el muestreo
por cuotas no serían admitidos como estrategias de investigación "verdaderamente
científicas" por el Instituto Internacional de Estadística hasta 1903, gracias al tesón y al
esfuerzo del estadístico noruego A. N. Kiaer.
Investigación a través de los cuestionarios 32
1.4 Marx y Weber
Rompiendo un poco el hilo conductor de esta exposición, habría que mencionar que
otras figuras tan destacadas en la fundación de las modernas ciencias sociales, como
Marx y Weber, también tienen su lugar en la historia de la investigación mediante
encuestas. El primero de ellos realizó, aunque sin concluirla, una encuesta obrera que
pretendía orientar ciertos cambios sociales. Weber, por su parte, participó en una
investigación que tenía como objetivo estudiar las condiciones de trabajo en el medio
rural. Con posterioridad, volverá a utilizar la encuesta en otras dos investigaciones. La
primera sobre el mismo tema. En la segunda se preocupa por el estudio de las
actitudes de los trabajadores industriales. En este último trabajo ya se observa la
mayoría de los rasgos de la investigación mediante encuestas actual: estudio de la
opinión y/o actitud, selección representativa de los sujetos que participan y elaboración
cuidadosa del cuestionario que guía la recogida de la información.
Pero el caso de Weber es una excepción. La mayoría de los trabajos que se han
reseñado hasta el momento, si bien guardan ciertas similitudes con las encuestas
actuales, difieren de las mismas en una serie de aspectos importantes. En muchos
casos se trata de trabajos, que estudian el total de la población. En otros, si bien se
utilizan muestras de individuos, éstas no reúnen, salvo excepciones, un carácter
representativo. Por último, se dedican, generalmente, a recoger información sobre
características objetivas de la realidad social y no datos sobre opiniones y/o actitudes.
Y es que a estos breves retazos de la historia de la investigación mediante encuestas
les resta, todavía, tener en cuenta otras dos importantes líneas de trabajo relacionadas,
concretamente, con el estudio de la opinión pública. La primera tiene que ver con el
trabajo metodológico y técnico realizado en el campo de las actitudes y su medida. La
segunda está representada por las “votaciones particulares” que desde principios del
siglo XIX promovían algunos periódicos con el fin de anticipar resultados electorales.
1.5 . El estudio de las actitudes
Poco después de que Thomas y Zaniecki definieran la Psicología Social como la
disciplina que se encarga del estudio de las actitudes, Thurstone en 1928 y Likert en
1932 publicaban sendos artículos en los que presentaban técnicas muy precisas y
elaboradas a partir de las cuales se demostraba que era posible su medida. Sus
escalas y las que en años posteriores desarrollaron autores como Guttman (1950) y
Investigación a través de los cuestionarios 33
Osgood, Succi y Tannembaum (1957), entre otros, representan, sin duda, una de las
técnicas que configuran el arsenal metodológico y técnico con el que cuentan los
investigadores sociales cuando planifican sus encuestas.
1.6 . Las votaciones particulares
Las votaciones particulares constituyen uno de los antecedentes más importantes de
las encuestas electorales y, a la par, por su fracaso relativo ante las mismas, el
detonante de su éxito y popularidad.
Las primeras votaciones particulares datan de 1824, tuvieron un carácter local y fueron
realizadas en los Estados Unidos por los diarios Harrisburg Pensylvanian y Raleigh
Star. Lo que se buscaba mediante estas estrategias era realizar una especie de
“simulacro” electoral. Para ello se utilizaban diversos procedimientos: desde papeletas
recortables que los subscriptores rellenaban con el nombre del candidato al que iban a
votar y enviaban a la redacción del periódico, pasando por la recolección de votos
situando urnas en las calles más concurridas de las ciudades, hasta la realización de
encuestas por correo o personales, pero sin una selección representativa de los
encuestados. A partir de 1912 adquieren gran popularidad cuando algunas revistas
como The Farm Journal las realizan con carácter nacional.
1.7 . Gallup, Roper y Crossley
Desde 1916 las votaciones particulares más famosas fueron las de la revista Literary
Digest, que predijo con éxito los resultados electorales hasta 1936. Este es, como ya se
ha referido, un momento clave para la historia de la investigación mediante encuestas.
Lo cierto es que la Literary Digest, después de gastarse una gran suma de dinero en
enviar 10 millones de cuestionarios por correo y en procesar las repuestas de los 2
millones de personas que los contestaron, fracasó de forma estrepitosa al anticipar,
erróneamente, una victoria aplastante del candidato del partido republicano. En esta
misma fecha, George Gallup, Elmo Roper y Archival Crossley, tres recién llegados al
campo de los sondeos políticos, de manera independiente y utilizando las respuestas
de muestras que rondaban las 4.000 y 5.000 personas, predijeron, de manera
adecuada, que Eleanor Roostvelt sería el futuro presidente. De esta forma ponían en
evidencia las debilidades inherentes de las votaciones particulares, esto es, su carácter
sesgado y la falta de representatividad de los datos que recogían. Hay que recordar
que la “base de datos” que utilizó el Literary Digest para remitir sus cuestionarios
Investigación a través de los cuestionarios 34
estaba conformada por personas que aparecían en listados telefónicos o que eran
propietarias de un automóvil. Aspecto éste que, sin duda, “covariaba” con una
tendencia de voto muy concreta, esto es, conservadora. Sin embargo, Gallup, Crossley
y Roper, seleccionaron de manera muy cuidadosa sus pequeñas muestras, asignando
cuotas específicas de hombres y mujeres para sus entrevistas, teniendo cuidado, a la
par, de que entre las mismas estuviesen representados los distintos rangos de edad y
niveles económicos. Esta forma de trabajo ya había demostrado su eficacia en el
campo de los estudios de mercado, pero su aceptación y uso generalizado no se
produjo hasta que se aplicó a la predicción de los resultados electorales.
A partir de entonces, la investigación mediante encuestas muestrales comienza a
generalizarse. Se fundan, primero en los Estados Unidos y, poco después, en toda
Europa, un número considerable de Instituciones públicas y empresas privadas que se
sirven de las encuestas para el estudio de los más diversos temas.
Los departamentos universitarios, que hasta ese momento no habían prestado atención
ni a los estudios de mercado ni a los de opinión pública, comienzan a interesarse,
desde entonces, por el tema. Destaca, en este sentido, Paul Lazarsferld (Lazarsferld,
Barelson, Gandet, 1944), fundador del Instituto de Investigación Social Aplicada de la
Universidad de Columbia y figura clave en el desarrollo de las bases teóricas y
metodológicas de la investigación social mediante encuestas.
La Segunda Guerra Mundial supuso un nuevo aldabonazo en el desarrollo técnico de
las encuestas y, de igual modo, en la reafirmación de su utilidad. Los estudios sobre la
moral de la tropa (Stouffer y otros, 1949) y sobre la eficacia de la persuasión bélica en
las actitudes de la población fueron los más sobresalientes.
Desde ese momento, y a pesar del gran desarrollo conseguido, la historia de la
investigación mediante encuestas no ha sido un camino de rosas. La oposición de
muchos gobiernos y políticos a la realización de determinados tipos de encuestas, en
concreto las pre-electorales, y los tropiezos predictivos que se han constatado en
algunos momentos son buena prueba de ello. Sin embargo, éstas ya son otras
“historias”, por lo que se remite al lector interesado a la literatura existente sobre el
tema (por ejemplo Noelle-Neumann, 1986; Wert, 1996).
2. ¿Qué son las encuestas?
Alguna de las “historias” que se han ofrecido en el epígrafe anterior habrá servido, sin
Investigación a través de los cuestionarios 35
duda, para que el lector haya desarrollado -al menos de manera implícita, y si no lo
había hecho con anterioridad- su propia definición sobre las encuestas. En la misma,
habrá incluido, ordenándolas de una forma u otra, referencias a un conjunto de técnicas
adecuadas de muestreo, a la elaboración y/o realización de cuestionarios y/o
entrevistas de diverso tipo, cuidadosamente elaborados, para indagar, entre otras
cosas, los intereses, preferencias o intenciones de los ciudadanos, al objeto de
describir sus características o para predecir su comportamiento futuro.
No obstante, se hace precisa una mayor clarificación y una serie de distinciones para
ofrecer, como decíamos al principio de este capítulo, una definición adecuada de la
encuesta que no confunda la parte con el todo y en la que su función no se restrinja a
meras tareas descriptivas.
2.1 La encuesta y las técnicas de investigación
Para ello, y en primer lugar, es necesario recordar la distinción existente entre métodos
y técnicas de investigación. Los métodos de investigación (por ejemplo el experimental,
el correlacional) son las estrategias generales del trabajo científico. Por su parte, las
técnicas de investigación (por ejemplo la encuesta) son los procedimientos específicos
que se utilizan durante el proceso de investigación para la recogida y elaboración de
los datos.
Para entender mejor esta distinción la siguiente comparación es bastante útil. Un viaje
desde Almería hasta Barcelona puede realizarse mediante tres procedimientos o
“métodos” generales: por tierra, mar o aire. Sin embargo, para viajar por tierra se puede
hacer uso de diferentes “técnicas” de automoción: el autobús, el tren o el coche (otros
ejemplos similares a éste pueden encontrarse en Manstead y Semin, 1988, y en
Robson, 1993).
Por lo tanto, es necesario tener claro que la encuesta es una técnica de investigación.
Una técnica que hace uso, según los casos y la conveniencia, de un amplio conjunto de
procedimientos e instrumentos con los que no se debe identificar ni confundir y que no
constituyen los criterios a partir de los cuales se la puede distinguir de otras técnicas de
investigación social.
Así, lo fundamental del estudio de caso, y lo que lo diferencia de la encuesta y del
experimento, es que centra su atención en la recogida de información precisa y
detallada sobre un “caso único”, sea este un individuo, una situación, un proceso o un
Investigación a través de los cuestionarios 36
pequeño número de acontecimientos relacionados.
Por su parte, el experimento y la encuesta se distinguen entre sí por la existencia o no
de ciertas manipulaciones hechas por los investigadores en la situación objeto de
estudio. En el experimento se observan y miden los efectos que produce la
manipulación de una o más variables (independientes) sobre otra u otras variables
(dependientes) intentando que el resto de los factores que puedan mediar las
relaciones que se exploraran estén controlados. En las encuestas no se realiza tal
intervención por parte de los investigadores, cuya función consiste, principalmente, en
recoger un conjunto de datos (variables dependientes) de un grupo de personas y en
estudiar sus relaciones (método correlacional). Para ello se utilizarán diversas técnicas
o instrumentos. En la mayoría de los casos serán cuestionarios que, o bien se envían
por correo a los encuestados, o sirven como guión para una entrevista personal o
telefónica.
2.2 La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social
Otro error en el que se incurre con frecuencia es el de identificar las distintas técnicas
de investigación con diferentes niveles de análisis de la realidad social, ordenándolos,
de esta forma, según su potencia analítica. Al estudio de caso le correspondería un
nivel de análisis exploratorio, a la encuesta descriptiva y al experimento explicativo.
Sin embargo, el nivel de análisis de cualquier investigación social no viene determinado
por las técnicas que utiliza, sino por el tipo de preguntas que plantea.
En este sentido, y al igual que ocurre, por ejemplo, con el estudio de caso (véase Yin,
1994), es necesario recordar que, gracias al reciente desarrollo de una serie de
técnicas estadísticas de análisis multivariado y a la posibilidad práctica de su aplicación
a través del ordenador, la encuesta se puede utilizar no sólo para realizar
investigaciones de tipo exploratorio o descriptivo, sino también para analizar y explicar
las relaciones existentes entre diferentes y múltiples variables y fenómenos sociales
(Marsh, 1982; De Vaus, 1993).
Por lo tanto, y mediante la elaboración y realización adecuada de una encuesta, un
investigador social puede llegar a responder preguntas sobre el qué, el cuándo, el
cómo, el quién y también el porqué de la realidad en la que se ve inserto.
Investigación a través de los cuestionarios 37
2.3 Propuesta de una definición de encuesta
Con las distinciones anteriores en mente, tan sólo resta ofrecer una definición de
encuesta que se ajuste a las precisiones que se acaban de realizar y que aporte,
además, información adecuada sobre el resto de los rasgos que caracterizan y
distinguen a esta técnica de investigación. La que aquí se adopta, inspirada en la que
recientemente ha ofrecido García Ferrando (1992: 141) es la siguiente:
La encuesta es una técnica que utiliza un conjunto de procedimientos estandarizados de
investigación mediante los cuales se recogen y analizan una serie de datos de una muestra
de casos representativa de una población o universo más amplio, del que se pretende
explorar, describir, predecir y/o explicar una serie de características.
Si se lee con detenimiento la definición anterior se verá que las dos condiciones que se
han comentado hasta el momento se recogen con claridad. Esto es, por una parte se
distingue la encuesta de los procedimientos de los que hace uso y, por otra, no se
limita su finalidad a la exploración o descripción de los fenómenos objeto de estudio.
Así mismo, y a diferencia de García Ferrando, se opta, como hace por ejemplo De
Vaus (1993), por no circunscribir las unidades de análisis de las encuestas a los seres
humanos, puesto que, si bien son las más frecuentes, la encuesta también puede ser
utilizada para realizar investigaciones sobre otros aspectos de la realidad como, por
ejemplo, el estado de las obras de arte de un museo o la situación del parque móvil de
la policía.
Otra de las características centrales de las encuestas es que, a diferencia de los
censos, se realizan sobre muestras o partes de la población objeto de estudio. Estas
muestras tienen que ser representativas y no sesgadas, esto es, deben poseer, de
manera ideal, la misma proporción de casos con características diferentes que se
observen en la población. Para satisfacer estas condiciones se han desarrollado
diferentes estrategias de muestreo, siendo las más utilizadas la de rutas aleatorias y la
de cuotas.
3. Tipos de encuestas
En general, suelen distinguirse tres tipos principales de encuestas en función de la
forma en la que se administran las técnicas que utilizan para la recogida de datos: la
encuesta personal o cara a cara, la encuesta por correo y la encuesta telefónica. A
continuación se describen, de forma concisa, las características principales de cada
Investigación a través de los cuestionarios 38
una de ellas y los aspectos más importantes a tener en cuenta en su selección; a la
par que se resumen, al final del texto en los cuadros 2.2 y 2.3, sus principales ventajas
e inconvenientes.
No obstante, es importante indicar que en otros trabajos como los de Ferber (1980) y
Visauta (1989) se clasifican los tipos de encuesta en función de otros criterios, como
son, por ejemplo, la población a la que se dirigen (adultos, profesionales de la salud,
etc.), la clase de datos que pretenden recoger (actitudes, comportamientos, etc.). El
lector interesado en un estudio en profundidad de los diferentes tipos de encuesta
puede consultar, entre otros, los trabajos de Frey (1983), Lavrakas (1987) y Bosch y
Torrente (1993).
3.1 La encuesta personal
Este tipo de encuesta es la que se utiliza con mayor frecuencia. Implica la participación
de uno o más entrevistadores que plantean una serie de cuestiones a los sujetos de
investigación o entrevistados. En la mayoría de los casos el entrevistador hace uso de
un guión de entrevista y/o cuestionario en el que se incluyen las preguntas que ha de
formular. Ha de intentar plantearlas de la misma forma y en el mismo orden para que
todas las personas entrevistadas se enfrenten a una situación similar y, de esta forma,
sus respuestas puedan ser comparadas y analizadas con cierta fiabilidad. Por ello se
hace aconsejable que las personas encargadas de realizar las entrevistas cuenten con
cierta experiencia y hayan recibido un entrenamiento específico para realizar su labor.
En función del tipo de muestreo que se realice, el entrevistador habrá de “buscar” a los
entrevistados de diferentes formas. Cuando el tipo de muestreo que se utiliza es el de
rutas aleatorias, el entrevistador recorre, desde un punto fijado de antemano, un
itinerario que va construyendo, paso a paso y con la ayuda de una tabla de números
aleatorios, hasta que localiza en su vivienda a la persona que debe entrevistar (en el
capítulo II del texto de Manzano y otros -1996-, se describe, de manera muy sencilla,
este tipo de muestreo). En el caso del muestreo por cuotas, al entrevistador se le dice a
cuántas personas y con qué características tiene que entrevistar, cayendo bajo su
responsabilidad la selección de las mismas.
3.2 La encuesta por correo
Como su propio nombre indica este tipo de encuesta implica la utilización del servicio
de correos para hacer llegar, a una muestra representativa de sujetos, un cuestionario
Investigación a través de los cuestionarios 39
autoadministrado, unas instrucciones que indican cómo cumplimentarlo y un sobre
estampado y con la dirección impresa para que lo remitan de vuelta a los
investigadores.
En este caso, y a diferencia de las encuestas personales, no se utilizan entrevistadores
y, por lo tanto, no existe contacto personal alguno entre los investigadores y los
encuestados. Debido a ello es necesario prestar una atención especial a la elaboración
y presentación del cuestionario, de forma que su cumplimentación resulte sencilla y que
las preguntas que planteen puedan ser claramente entendidas.
Una de las principales dificultades que plantea este tipo de encuesta es la baja tasa de
respuestas que consigue. Para solventar este problema algunos autores han
desarrollado una serie de recomendaciones, que se resumen, con brevedad, en el
cuadro 2.1 (véase al final del texto).
3.3 . La encuesta telefónica
Al igual que en las entrevistas personales, en las que se realizan mediante el teléfono
se hace uso de un entrevistador que, a través de este medio, se dirige al encuestado
para realizarle las preguntas que se incluyen en un guión y/o cuestionario. A pesar de
que su uso no fue, en un principio, muy generalizado, hoy en día, y gracias a la
ampliación de la cobertura telefónica, a la implementación de procedimientos de
muestreo automatizados como la RDD (Random Digit Dialing) y al desarrollo de
entrevistas telefónicas asistidas por ordenador (CATI, Computer-Assisted Telephone
Interviewing), representan la mayor parte de las encuestas que se realizan, debido,
sobre todo, a su rapidez.
3.4 Otros tipos de encuesta
Además de los tres tipos de encuesta que se han comentado, cabe distinguir otras dos
modalidades más en función de la manera en la que se recogen los datos: la encuesta
en grupo que utiliza un cuestionario autoadministrado, y la que se conoce con el
nombre de household drop-off. En el primer caso, se reúne a un grupo de sujetos en un
lugar determinado y se les solicita que contesten a un cuestionario. Las household
drop-off intentan combinar las ventajas de las entrevistas por correo y las de las que se
realizan cara a cara con la ayuda de un entrevistador. Este último se dirige al hogar de
los entrevistados para entregarles un cuestionario, indicándoles, en ese momento, la
fecha en la que volverá a recogerlo o en la que lo tienen que remitir por correo.
Investigación a través de los cuestionarios 40
De reciente aparición son las encuestas vía Internet, que utilizan la red como medio
para la realización de encuestas. Sin duda, este último tipo de encuestas tienen un
futuro muy prometedor.
3.5 . La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e
inconvenientes
Como es lógico, cada una de las diferentes modalidades de encuesta tiene una serie
de ventajas e inconvenientes (un resumen de las mismas se ofrece en los cuadros 2.2
y 2.3). De esta forma, y en función de las mismas, en algunos casos su uso estará
perfectamente indicado, mientras que en otros su administración puede implicar
importantes dificultades y costes muy elevados o, lo que es peor, conducir a graves
errores y sesgos.
Por lo tanto, el investigador habrá de conocer muy bien cuáles son las ventajas y los
inconvenientes que se asocian con cada tipo de encuesta para, en función de los
mismos, seleccionar el que más le convenga. Esta elección no es ni mucho menos
sencilla y, en muchas ocasiones, depende de la experiencia y buen juicio del
investigador. Sin embargo, es posible ofrecer una serie de recomendaciones en función
de las características de la población, la muestra, el tema de la encuesta, el tipo de
preguntas que se vayan a realizar, los sesgos que se puedan producir y ciertos
aspectos relacionados con su administración (Trochim, 1997).
A) Aspectos relacionados con la población
Con respecto a la población, el investigador puede plantearse una serie de cuestiones
que, sin duda, le serán de gran ayuda a la hora de seleccionar el tipo de encuesta más
adecuado.
En primer lugar ha de preguntarse si dispone de un listado exhaustivo y correcto de las
direcciones de los individuos que desea encuestar. Si no es así, tendrá que descartar la
posibilidad de realizar una encuesta por correo o por teléfono (si es que no dispone de
un sistema RDD). En este caso, parece que la elección más adecuada puede ser la
realización de una encuesta personal, sirviéndose, por ejemplo, de un muestreo de
rutas aleatorias.
En segundo lugar, es necesario que conozca el nivel educativo de la población a
encuestar. Como es evidente, si los encuestados son analfabetos o analfabetos
funcionales, habrá de renunciar a cualquier encuesta que implique la utilización de
Investigación a través de los cuestionarios 41
cuestionarios autoadministrados.
En tercer lugar, habrá de tener en cuenta ciertas peculiaridades relativas a la lengua en
la que se expresen los encuestados, como ocurre con algunas de nuestras
Comunidades Autónomas en las que existen dos lenguas oficiales. Esto, en un
principio, no va a excluir la realización de ningún tipo de encuesta, pero tendrá que ser
tenido en cuenta a la hora de disponer de cuestionarios y/o entrevistadores bilingües.
En cuarto lugar, es necesario que considere el grado en el que la población objeto de
estudio va a cooperar. Piénsese en el caso de los inmigrantes no regularizados o en
aquellos sujetos que llevan a cabo prácticas o conductas ilegales. El investigador habrá
de ponderar cuáles son las características de cada uno de los tipos de encuesta que
mejor se adaptan a estas situaciones. En un principio, parece que la encuesta personal
puede ser la mejor elección.
Por último, tiene que plantearse si existen restricciones geográficas para la realización
de la encuesta. En el caso de muestras muy dispersas, la mejor elección, y siempre
que no haya otros inconvenientes, puede ser la realización de una encuesta por correo
o por teléfono.
B) Aspectos relacionados con el muestreo
Con respecto a la muestra de individuos con la que se va a contactar para llevar a cabo
la encuesta, el investigador ha de tener en cuenta una serie de cuestiones importantes.
En primer lugar, y al igual que se indicaba al hablar de la población, para realizar
encuestas postales o por correo tendrá que comprobar si dispone de las direcciones
y/o de los números de teléfono correctos de los encuestados.
Un segundo aspecto que habrá de tener en cuenta, sobre todo si se realizan encuestas
personales o telefónicas, es si las personas de la muestra van a estar disponibles en el
momento que se precise (por ejemplo, profesionales de alto nivel y muy ocupados). En
caso contrario, una buena solución puede ser una encuesta tipo drop off o por correo.
Así mismo, tendrá que considerar cuáles son las personas concretas que se requieren
para la encuesta. Si se precisa encuestar a individuos específicos y si se dispone de un
listado con su nombre y dirección no va a existir ningún problema para realizar
encuestas por correo. Si no es así, será preferible hacer uso de encuestas personales.
Investigación a través de los cuestionarios 42
C) Aspectos relativos al tema y al contenido de la encuesta
En este sentido, entre las cuestiones más importantes que ha de plantearse el
investigador para ponderar cuál es el tipo de encuesta que más le conviene destacan
las siguientes.
En primer lugar, qué tipo de preguntas va a realizar. Por ejemplo, si van a tener un
carácter personal, si requieren de un gran número de alternativas de respuesta, si
pueden contestarse de manera dicotómica, qué orden tendrán las alternativas (sobre
todo por el llamado efecto de memoria, ya que en las encuestas por teléfono se
responderán más a las últimas alternativas leídas), etc.
Así mismo, deberá anticipar si el cuestionario que redacte va a necesitar de muchos
filtros de respuesta. Cuanto mayor sea el número de éstos, más complicada será el
cuestionario y, por tanto, lo recomendable será no basar la encuesta en procedimientos
auto-adininistrados para no confundir a los encuestados.
En tercer lugar, será preciso que tenga en cuenta si es necesario controlar la secuencia
en la que los encuestados han de responder a las preguntas, pues, si es así, los
procedimientos menos recomendables serán los que hagan uso de pruebas de lápiz y
papel.
Finalmente, hay que prestar atención a la longitud de las preguntas que se planteen y
de las aclaraciones que éstas vayan a precisar. Si las preguntas son muy largas o sus
alternativas de respuesta muy numerosas no se aconseja la elección de entrevistas
telefónicas, pues será muy difícil mantener la atención de los encuestados durante toda
la encuesta.
D) Aspectos relativos a ciertos sesgos que se pueden producir en las encuestas
En este punto es conveniente atender a tres aspectos principales. El primero tiene que
ver con la deseabilidad social que generen las preguntas. Esta siempre se incrementa
en las encuestas que utilizan entrevistadores. El segundo implica las distorsiones que
puede provocar el encuestador en las respuestas de los individuos o en su registro. En
un principio esto se puede evitar mediante un buen entrenamiento y supervisión del
trabajo de campo. Por lo tanto, no se ha de descartar, a priori, la realización de
encuestas personales cuando se sospeche que esto puede ocurrir. El tercero se
relaciona con la posibilidad de que los sujetos no expresen lo que realmente piensan.
El tipo de encuesta que mejor evita este sesgo es la que se realiza mediante
Investigación a través de los cuestionarios 43
entrevistas personales.
E) Aspectos relacionados con la administración de las encuestas
Por último, es necesario atender a cuatro aspectos de considerable importancia en la
realización de la encuesta: el presupuesto con el que se cuenta, el material del que se
dispone, el tiempo en el que ha de finalizarse y el personal que requiere.
Las encuestas más caras y las que requieren un mayor número de colaboradores son
las personales. Las que precisan de mayores recursos materiales pero también las más
ágiles y rápidas son las que se realizan por teléfono. Por último, las más económicas,
las que necesitan menos personal, pero también las más lentas y las que ofrecen una
mayor tasa de no-respuesta son las encuestas postales.
4. El proceso general de investigación mediante encuestas
Para terminar, realizaremos una descripción esquemática del proceso general que se
lleva a cabo al realizar una investigación mediante encuestas, independientemente de
cuál sea el tipo que se utilicen.
Siguiendo a Oppenheim (1992) se pueden distinguir 14 pasos o etapas fundamentales:
1. Determinar los objetivos generales de la encuesta y, si es posible, los desarrollos
teóricos principales relacionados con el tema objeto de estudio. Estos objetivos
generales, que pueden venir determinados por un cliente externo o por los propios
intereses del investigador, será necesario concretarlos en objetivos de investigación
específicos que, a su vez, tendrán que expresarse en una serie de objetivos
operacionales, es decir, un conjunto concreto de hipótesis a investigar.
2. Es aconsejable revisar la literatura existente sobre el tema de investigación y, en
concreto, cualquier estudio que guarde similitud con el que se va a emprender.
3. Redactar un primer borrador del proyecto de investigación en el que se especifiquen
y relacionen, de manera lógica, los diferentes objetivos de la misma, así como las
tareas de investigación a partir de las cuales se van a cumplimentar. En este
momento puede ser aconsejable realizar un pequeño estudio exploratorio, como
por ejemplo, una serie de entrevistas en profundidad o de grupos de discusión. Sin
duda alguna, y a partir de los mismos, se realizarán algunos ajustes sobre el
borrador inicial de la investigación que se haya confeccionado.
4. Establecer el diseño de la investigación y evaluar su viabilidad en función de los
Investigación a través de los cuestionarios 44
recursos y tiempo de los que se disponga. Este es un buen momento para
abandonar el trabajo o para reducir o hacer más realistas sus objetivos.
5. Decidir cuáles van a ser las hipótesis específicas que se van a investigar,
concretarlas en términos situacionales y especificar el tipo de variables que será
necesario medir.
6. Diseñar o adaptar las técnicas de investigación mediante encuestas más adecuadas
para realizar la investigación.
7. Llevar a cabo un estudio piloto de las técnicas que se hayan desarrollado o
adaptado (es decir, realizar ensayos con ellas) así como cualquier otro aspecto de
la investigación que se considere necesario.
8. Diseñar y establecer el tipo de muestra o muestras que se va a encuestar.
Especificar el tipo de representatividad que deben poseer y las condiciones
necesarias para que esto se consiga. Hace un estudio piloto de las estrategias de
muestreo que se vayan a utilizar.
9. Construir la muestra, esto es, seleccionar a la gente que debe ser encuestada.
10. Realizar el trabajo de campo. Esto implica la recogida de datos a partir de las
técnicas que se hayan diseñado con anterioridad (encuestas personales, postales y
telefónicas). Establecer y llevar a cabo estrategias de control adecuadas para
asegurarse que todo discurre según se haya establecido.
11. Procesar los datos. Para ello será necesario codificar las respuestas de los
encuestados e introducirlas en el ordenador.
12. Realizar los análisis estadísticos que sean pertinentes.
13. Reunir los resultados que se hayan obtenido en los análisis anteriores y contrastar
las hipótesis de investigación.
14. Redactar el informe de la investigación. Es aconsejable que las conclusiones que
se obtengan se relacionen, si es posible, con los resultados que se hayan ofrecido
en otros trabajos similares y con las propuestas teóricas existentes en la literatura
especializada.
Sin duda alguna, el establecer 14 fases o etapas para describir el proceso de
investigación mediante encuestas es completamente arbitrario. Lo que no es arbitrario
Investigación a través de los cuestionarios 45
es el estudio concienzudo y sistemático de cada uno de los aspectos que implica la
realización de una buena encuesta. Por ello, indudablemente, el estudio y la consulta
de la abundante literatura sobre las encuestas serán de ayuda al estudioso que desee
profundizar más allá de las breves pinceladas que se han ofrecido en este capítulo.
CUADRO 2.1. Factores que aseguran una buena tasa de respuestas en las encuestas por correo.
FACTORES QUE ASEGURAN UNA BUENA TASA DE RESPUESTAS EN LAS ENCUESTAS POR CORREO
(Adaptado de Robson, 1993)
1. La apariencia del cuestionario es de gran importancia. Debe ser sencillo de leer y rellenar y con suficiente espacio para responder a las preguntas.
2. La claridad del lenguaje y la simplicidad del diseño es esencial. De la misma forma, unas instrucciones claras son imprescindibles.
3. Se deben ordenar los contenidos para maximizar la cooperación. Por ejemplo asegurarse de que las primeras preguntas no indiquen a los que responden que la encuesta “no es para ellos”.
Diseño y disposición
4. La utilización de páginas de color puede ayudar a identificar la estructura del cuestionario. Por ejemplo se pueden utilizar páginas de distinto color para las instrucciones.
5. Las respuestas que se realizan poniendo marcas en cajas ‘[ ]’ son más familiares y fáciles de responder para la mayoría de las personas. Los sujetos se pueden confundir si tienen que rodear con un círculo respuestas pre-codificadas.
6. La identificación de las preguntas con números y letras es de gran ayuda, sobre todo si se agrupan aquellas que están relacionadas con un tema específico.
7. Si se sospecha que los sujetos pueden confundirse no ha de dudarse a la hora de repetir las instrucciones las veces que sean necesarias.
8. Las respuestas iniciales deben ser más fáciles e interesantes. Las cuestiones de la parte central del cuestionario deben abarcar las áreas más difíciles. Las finales deben de ser, de nuevo, más interesantes (es cuando el sujeto se encuentra más fatigado).
9. La redacción adecuada de las preguntas es de crucial importancia. La presentación es esencial.
10. Al final del cuestionario es aconsejable, además de dar las gracias y ofrecer un resumen de los hallazgos de la investigación, incluir una breve nota en la que se solicite: a) la revisión de las respuestas al cuestionario, por si hay algún error o se ha dejado alguna sin responder; b) la rápida devolución del cuestionario.
Correo inicial
11. Utilizar sobres de buena calidad, mecanografiados y si es posible personalizados.
12. Utilizar franqueo de primera clase y sobres que no necesiten sello.
13. Incluir un sobre franqueado para la devolución del cuestionario.
14. Para las encuestas domiciliarias el mejor día para enviarlas es el jueves, para las
Investigación a través de los cuestionarios 46
relacionadas con empresas y organizaciones el lunes o martes.
15. Evitar el correo en diciembre.
Carta acompañante
16. Debe indicar el objetivo de la encuesta y describir su importancia, asegurar la confidencialidad y animar a que los sujetos contesten. Si se utilizan números de serie u otros códigos, indicar el porqué.
17. Describir la encuesta como si estuviese realizada a medida para la audiencia (por ejemplo una encuesta a los padres podría servir para mejorar el cuidado de la infancia).
18. Dar el nombre del organizador o empresa que financia la encuesta, tanto en el encabezamiento de la carta como en su cuerpo.
19. Una carta enviada con anterioridad a la encuesta propiamente dicha, incrementa la probabilidad de la respuesta.
Carta de seguimiento
20. Es el factor más importante para asegurar una buena tasa de respuestas (aun cuando se hayan aplicado todo el resto de sugerencias).
21. Enfatizar la importancia del estudio y el valor de la participación de los respondientes.
22. Señalar la sorpresa de que todavía no se haya recibido la respuesta.
23. No sugerir que es común la no devolución.
24. Enviar una copia más del cuestionario y otro sobre franqueado.
Cartas de seguimiento adicionales
25. Lo que se recomienda suelen ser tres cartas recordatorias.
Utilización de incentivos
26. Los incentivos que acompañan el correo inicial parecen ser más efectivos que los que se utilizan cuando ya se han devuelto los cuestionarios (prometidos con anterioridad).
CUADRO 2.2. Algunos rasgos diferenciales entre los distintos tipos de encuesta. ALGUNOS RASGOS DIFERENCIALES ENTRE LOS DISTINTOS TIPOS DE
ENCUESTA Adaptado de Trochim (1997)
Grupo Correo Drop-off Personal Telefónica ¿Permite la presentación de estímulos visuales? Si Si Si Si No
¿Se pueden utilizar categorías de respuesta extensas?
Si Si Si ? No
¿Permite la privacidad de las respuestas?
No Si No Si ?
¿Ofrece la suficiente flexibilidad? No No No Si Si ¿Es factible la realización de preguntas abiertas?
No No No Si Si
¿Es necesario que los encuestados sepan leer y escribir?
? Si Si No No
¿Se puede saber si los encuestados han sido los que ha
Si No ? Si ?
Investigación a través de los cuestionarios 47
contestado a las preguntas? ¿Se obtienen tasas de respuesta altas?
Si No Si Si No
¿Se pueden explicar personalmente a los encuestados las razones de la investigación?
Si No Si Si ?
¿Implica un costo bajo o moderado?
Si Si No No No
¿Requiere una gran cantidad de personal y recursos?
No No Si Si Si
¿Permite el acceso a muestras dispersas?
No Si No No Si
¿Dispone el entrevistado de tiempo suficiente para elaborar sus respuestas?
No Si Si No No
Existe contacto personal entre el encuestador y el encuestado?
Si No Si Si No
¿Es factible realizar una encuesta que implique un número elevado de cuestiones?
No No No Si No
CUADRO 2.3. Principales ventajas e inconvenientes de los diferentes tipos de encuesta.
PRINCIPALES VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LOS DIFERENTES TIPOS DE ENCUESTA
(Adaptado de Fowler, 1993)
Ventajas potenciales de la encuesta personal
1. Son las más adecuadas cuando se utiliza determinado tipo de diseños muestrales (por ejemplo el de rutas aleatorias).
2. Son las más efectivas para asegurarse la cooperación de los encuestados.
3. La presencia del entrevistador permite, entre otras cosas, responder las dudas del encuestado y asegurarse la manera en que éste responde a las preguntas.
4. Permite la utilización de estrategias que combinan varias técnicas de recogida de datos (p.e. observación y partes auto-administradas del cuestionario).
5. Permiten la realización de encuestas que implican entrevistas de larga duración.
Inconvenientes potenciales de la encuesta personal
6. Implica un gasto mayor que el resto de las encuestas.
7. Se necesitan encuestadores entrenados y que éstos estén geográficamente próximos a la muestra que se desea encuestar.
8. Requieren más tiempo que las telefónicas para la recogida de los datos.
9. Ciertas muestras pueden ser más accesibles por otros tipos de encuesta (por ejemplo estudiantes, trabajadores, etc.).
Ventajas potenciales de la encuesta telefónica
10. Bajo coste (si se compara con la encuesta personal).
11. Se pueden utilizar la estrategia de Random Digit Dialing, lo que permite el desconocimiento de las direcciones y los nombres de los encuestados.
12. Permite el acceso a determinados tipo de población (si se compara especialmente con las encuestas personales).
13. Muy útiles cuando se necesita realizar la encuesta en un breve período de tiempo.
Investigación a través de los cuestionarios 48
14. Permite aclarar dudas al encuestado (si se compara con la encuesta por correo).
15. Las cuestiones relativas al personal necesario implican menos problemas que en las encuestas personales (por ejemplo su número es menor, no necesitan estar geográficamente próximos a la muestra, la supervisión y el control de la calidad resultan más sencillas, etc.).
16. Ofrecen una buena tasa de respuestas si se comparan con las encuestas por correo.
Inconvenientes potenciales de la encuesta telefónica
17. Sólo permite el acceso a aquellas personas que disponen de teléfono.
18. Cuando se utiliza el muestreo RDD ofrece unas tasas bastante bajas de respuesta si se las compara con la encuesta personal.
19. Implica limitaciones importantes para la elaboración del cuestionario (por ejemplo en el número de las alternativas de respuesta) y tampoco permite la presentación de estímulos visuales ni la observación de la conducta no verbal del encuestado.
20. Es probable que no sea muy adecuada para realizar encuestas sobre temas delicados, al menos si no ha habido un contacto previo con el encuestado.
Ventajas potenciales de los diferentes tipos de encuesta auto-administrada (correo, en grupo, drop-off) comparadas con las encuestas personales y telefónicas
21. Permite la realización de preguntas que requieren presentaciones visuales (a diferencia de la telefónica).
22. Se pueden realizar preguntas largas y con categorías de respuesta complejas.
23. Permite la realización de baterías de preguntas.
24. El encuestado no tiene que compartir sus respuestas con ningún entrevistador,
Ventajas potenciales de los diferentes tipos de encuesta auto-administrada (correo, en grupo, drop-off) comparadas con las encuestas personales y telefónicas.
25. Permite la realización de preguntas que requieren presentaciones visuales (a diferencia de la telefónica).
26. Se pueden realizar preguntas largas y con categorías de respuesta complejas.
27. Permite la realización de baterías de preguntas.
28. El encuestado no tiene que compartir sus respuestas con ningún entrevistador.
Inconvenientes potenciales de los diferentes tipos de encuesta auto-administrada (correo, en grupo, drop-off) comparadas con las encuestas personales y telefónicas
29. El diseño del cuestionario es muy laborioso.
30. Las preguntas abiertas no suelen ser muy útiles.
31. Se necesita que los encuestados sepan leer y escribir correctamente.
32. No se dispone de un entrevistador que se asegure que las preguntas se comprenden adecuadamente y de su calidad.
Ventajas potenciales de la encuesta auto-administrada en grupo
33. Se suelen conseguir altas tasas de cooperación.
34. Existe la posibilidad de explicar los objetivos del estudio y de aclarar las dudas de los encuestados.
35. En general implica un coste económico bajo.
Inconvenientes potenciales de la encuesta auto-administrada en grupo
36. Muy difícil obtener muestras representativas mediante este procedimiento.
Ventajas potenciales de la encuesta por correo
Investigación a través de los cuestionarios 49
37. Implica un costo relativamente bajo.
38. Se puede llevar a cabo con pocos recursos y personal.
39. Permite acceder a muestras dispersas y aquellas que no disponen de teléfono.
40. Los encuestados tienen tiempo para elaborar y revisar sus respuestas.
Inconvenientes potenciales de la encuesta por correo
41. Dependiendo de la muestra estudiada, en ocasiones es bastante difícil conseguir una cooperación adecuada.
42. Implica diversos inconvenientes asociados con la no presencia de un entrevistador.
43. Se necesita conocer y elaborar correctamente el listado de las direcciones de los encuestados.
Ventajas potenciales de la encuesta drop-off
44. El encuestador puede explicar las razones del estudio y aclarar las dudas del encuestado (comparada con la encuesta por correo).
45. La tasa de respuestas suele ser similar a la que se obtiene con las encuestas personales.
46. Existe la posibilidad de que los sujetos piense con detenimiento sus respuestas o consulten con sus familiares.
Inconvenientes potenciales de la encuesta drop-off
47. Supone un costo similar al de las encuestas personales.
48. Requiere personal entrenado aunque menos cualificado que en las personales.
Investigación a través de los cuestionarios 50
I.- SELECCIÓN DE MUESTRAS3
Vicente Manzano Arrondo
1. Abordaje directo de la población
Existen muchas ocasiones durante la lectura de un texto en las que la atención baja
sensiblemente y el lector termina entretenido en imágenes y sensaciones que nada
tienen que ver con el libro abierto. De hecho, puede ocurrir que pase alguna que otra
hoja sin retener absolutamente nada. Quizá sea eso lo que está pasando ahora o lo
que ha pasado antes de una segunda lectura.
Otra de las variantes en las que se sumerge un lector no muy implicado con la cuestión
que se trata en el texto (o la forma de tratarlo), es buscar tareas tangenciales como
contar letras, observar los márgenes o el espaciado entre palabras, etc.
Un ejercicio de interés puede ser el que consiste en fijarse en la figura 3.1. ¿Podría
contar cuántas veces aparece el símbolo ♂? Está claro que se trata de un
entretenimiento muy limitado. Con unos minutos de paciencia se puede conseguir una
solución. Inténtelo antes de continuar en el siguiente párrafo.
El resultado se ha calculado a través del ordenador y la solución correcta es 473. Hay
473 símbolos ♂ en la figura 3.1. Si el lector ha realizado el ejercicio puede haber
coincidido su solución. Y puede que no. Lo cierto es que cabe esperar cierta
discrepancia puesto que una de las características más interesantes de las personas
es nuestra capacidad para no responder siempre del mismo modo, mezcla de error y
creatividad.
De la tarea que estamos comentando, cabe establecer un par de conclusiones. La
primera es que hay quehaceres pesados, tediosos o que requieren un esfuerzo de
tiempo y concentración especiales, que podrían ahorrarse si existieran estrategias para
ello. La segunda conclusión, derivada de la primera, es que fruto de las características
de la tarea las personas cometemos errores durante el proceso. Ante tales quehaceres,
por lo tanto, es comprensible que exista una relativa desconfianza acerca del resultado
3 Rojas Tejada, A. et al. (1998): Investigar mediante encuestas. Fundamentos teóricos y aspectos
prácticos. Madrid. Síntesis.
Investigación a través de los cuestionarios 51
obtenido.
♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫
♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂
♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♠ ♫ ☺ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ☺ ♫ ♂ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☺ ♂ ♂ ☺ ☼ ♂ ♠ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼
♫ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ♠ ♠ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫
♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♠ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♠ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ☺ ☼ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♫ ♣ ♂ ♂ ☼ ♂ ☼
♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☺ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫
♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♫ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☺ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♠ ☺ ♂ ♫ ♂
♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ☼ ♂ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼
♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☼ ☺ ♫ ☺ ☼ ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫
♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♠ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫
♫ ♂ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☺ ♠ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ☼ ♂ ♠ ♂ ♫ ☼ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ☻ ☼
♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ☺ ☺ ♂ ☺ ♂ ♂ ♂ ♂ ☻ ☼ ♂ ♫
☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ♣ ♂ ☼ ♂ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☺ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ☺
♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ☺ ☺ ♫ ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ☺ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ☼
☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☻ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ☺ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ☺ ♠ ☼ ♠ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼
♠ ♂ ☼ ♠ ♠ ♂ ☼ ♠ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♂ ☺ ♂ ♂ ♠ ☼ ♂ ☼ ♂ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♂ ☼
♠ ♂ ☼ ♂ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫
♫ ☺ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☺ ♂ ♫ ♂ ♂ ♂ ☺ ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ♫ ♫
♫ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☻ ♫ ♫
♂ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ♂ ☺ ♫ ☺ ☼ ♂ ♠ ♂ ♂ ☼ ♣ ☼ ♂ ☼ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♠ ♫ ♫ ♠ ♂ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♂ ♫
♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♠ ☼
♫ ☻ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♠ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ☼ ♣
☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☻ ♂ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼
☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ☼ ☺ ♂ ☺ ♂ ♂ ♂ ♫ ♂ ☼ ♠ ☼ ♂ ☺ ☺ ♫ ♠ ♂ ☼ ♠ ♠ ☼ ♂ ♠ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂
♂ ♂ ☺ ♫ ♫ ♠ ♂ ☺ ♫ ☼ ♣ ♂ ♫ ♠ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♠ ☺ ♫ ♫ ♂ ☼ ♂ ☼
☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ☼ ♂ ♫ ☼ ♫ ☺ ♫ ♠ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♣ ☼ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☼ ♂ ☼ ♠ ♫ ☺ ☼
♂ ♫ ♂ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ☺ ☼
♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♠ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ☻ ♫ ☺ ☺ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ ♂ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫
☼ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ☺
☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☺ ☺ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ☼ ♫ ☺ ♂ ☻ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ☺ ♂ ♂ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♂ ☼ ♠
♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♠ ☼ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫
♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ☺ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂
♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♠ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ☼ ☼
☺ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♠ ♫ ♫ ☼ ☺ ☼ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ ♂ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♂ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼
♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ☺ ♠ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ☼ ☺ ♂ ♫ ♂
♂ ☼ ☺ ♫ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♠ ♫ ♫ ☼ ☺ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ☼ ♂ ☺ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ☼
♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♂ ♂ ♠ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂
☺ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ♂ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♫ ♫ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♠ ☼ ♂ ♫ ☺ ☼ ♫ ☼ ♠ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ♠ ☼ ♫ ☺
♂ ♂ ♂ ♣ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♠ ☼ ☼ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♂ ♫
♂ ☼ ☺ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♠ ☼ ☼ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ♂ ♂
☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼
♫ ♠ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂
☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫
♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ☺ ☼ ♠ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ☺ ♂ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂
♫ ♫ ☼ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ☻ ∋ ♫ ♂ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ☼ ☺ ♂ ♫ ♠
☼ ♫ ☼ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♂
♂ ☺ ♫ ☺ ☼ ♂ ☺ ☼ ☺ ♫ ♂ ♂ ☺ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫
♫ ♂ ♂ ♠ ☼ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♠ ☼
Investigación a través de los cuestionarios 52
☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♂ ☺ ♫ ☼ ☼ ☼ ♠ ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ♂ ☺ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼
FIGURA 3.1. Disposición espacial de los símbolos ♠ ♣ ♂ ♫ ☼ ☺☻
Pongamos, por ejemplo, que no estamos implicados en contar los simbolitos de la
figura 3.1, sino en encontrar cuántos andaluces fuman, al menos, diez cigarrillos al día.
Las conclusiones anteriores son también aplicables aquí:
1. Imaginemos por un momento que hay que salir a la calle y preguntar a cada uno de
los 7.314.644 andaluces si fuma y, en el caso de una respuesta afirmativa, si la
cantidad supera los nueve cigarrillos al día. ¿Cuánta gente y durante cuánto tiempo
se necesitaría para culminar con el objetivo de medición? Para la inmensa mayoría
de los mortales es una tarea inabordable.
2. Pero si alguien culminara el trabajo, ¿quién iba a creerse el resultado? Posiblemente,
para cuando se hubiera terminado el estudio, parte del conjunto de personas
encuestadas ya habría fallecido. Quizá ya no exista el tabaco para entonces. Quizá
estén todos y en las mismas condiciones, pero los encuestadores hayan
suministrado respuestas imprecisas y errores. Algunos encuestados lo han sido
varias veces. A otros no ha habido manera de localizarlos. Así pues, si se culminara
el estudio, ¿seguro que el porcentaje facilitado es el correcto?
La inmensa mayoría de las ocasiones en las que se pone en marcha una investigación
mediante encuestas es imposible o no recomendable trabajar directamente con la
población. Se ha comentado la limitación en cuanto a tiempo, esfuerzo y credibilidad en
los resultados. Pero hay un mayor número de problemas. Pongamos, por ejemplo, que
hay que dar una opinión acerca de los productos que suministra una pastelería. Se va
al local y se comen los pasteles. Supongamos también que la tienda está en periodo de
prácticas y quería saber si ya podría abrir ese día o no sus puertas al público. Ahora el
problema ya no tiene sentido. Ya no hay pasteles que vender. El catador ha terminado
con todos. ¿Qué ha ocurrido?: al medir las unidades éstas quedan destruidas o
transformadas. Si se mide a toda la población se destruye o transforma en su conjunto,
con lo cual se pierde el sentido de la investigación.
Con las personas ocurre algo parecido a los pasteles: una vez medidas (encuestadas)
no son las mismas. Si abordamos a un conjunto de sujetos que están esperando para
adquirir la localidad en un cine que proyecta una película violenta, y les preguntamos
sobre la influencia nefasta de ésta en la inteligencia útil del espectador, quizá no vean
Investigación a través de los cuestionarios 53
la película con los mismos ojos que si no les hubiéramos preguntado nada.
Así pues, por lo general, no es posible encuestar a toda la población. Pero si fuera
posible, los resultados no serían creíbles. Y si fueran creíbles, ya no serían aplicables a
la población objetivo, pues ésta habría sido transformada.
2. Solución: encuestar sólo a una muestra
2.1. A la búsqueda de una solución
En el punto anterior nos planteamos encontrar el número de ♂ que contiene la figura
3.1. Surgió el problema de lo costoso del proceso y el problema quedó sin solución. No
obstante, cabe esperar que algunos lectores hayan elaborado ya una estrategia
concreta para obtener la medida. Una buena salida es cuadricular la figura 3.1, como
consta por ejemplo en la figura 3.3. Todas las cuadrículas cuentan con la misma área y
el mismo número de símbolos. En el caso de la figura 3.3, hay 3 x 4 = 12 cuadrículas
con 12 x 14 = 168 símbolos por cuadrícula. Podemos escoger una cualquiera y contar
el número de veces que aparece.
♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♠ ♫ ☺ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☺ ♂ ♫ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ♠ ♠ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♠ ♫ ☼ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ☼ ♂ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠
FIGURA 3.2. Disposición de los símbolos en la cuadrícula 1.
La primera cuadrícula (fila 1, columna 1) aparece separada en la figura 3.2. Su lectura
resulta ahora menos compleja que en el primer ejercicio. Si abordamos el objetivo de
encontrar cuántos símbolos ♂ aparecen, el resultado al que debe llegarse es 39. La
estrategia continúa suponiendo que esa cantidad (39) viene a ser constante para las
doce cuadrículas, por lo que el total debe ser, aproximadamente, 39 x 12 = 468.
El procedimiento que hemos puesto en marcha para encontrar solución a la pregunta
“¿Cuántos ♂ hay en la figura?”, da pie a establecer una serie de reflexiones de gran
trascendencia en las investigaciones mediante encuestas:
1. Dado que la población en su totalidad no es abordable, existe una estrategia que
Investigación a través de los cuestionarios 54
parte de considerar únicamente una porción de la población, porción que
denominamos muestra.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ 1 2 ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ 2 3 ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♠ ♫ ☺ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ☺ ♫ ♂ ☼ 3 4 ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☺ ♂ ♂ ☺ ☼ ♂ ♠ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ 4 5 ♫ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ♠ ♠ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ 5 6 ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♠ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♠ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ☺ 6 7 ☼ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♫ ♣ ♂ ♂ ☼ ♂ ☼ 7 8 ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☺ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ 8 9 ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♫ 9 10 ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☺ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♠ ☺ ♂ ♫ ♂ 10 11 ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ☼ ♂ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ 11 12 ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☼ ☺ ♫ ☺ ☼ ♫ ♠ 12 1 ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ 1 2 ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♠ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ 2 3 ♫ ♂ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☺ ♠ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ 3 4 ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ☼ ♂ ♠ ♂ ♫ ☼ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ☻ ☼ 4 5 ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ☺ ☺ ♂ ☺ ♂ ♂ ♂ ♂ ☻ ☼ ♂ ♫ 5 6 ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ♣ ♂ ☼ ♂ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ 6 7 ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☺ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ☺ 7 8 ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ☺ ☺ ♫ ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ☺ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ☼ 8 9 ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☻ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ☺ 9 10 ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ☺ ♠ ☼ ♠ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ 10 11 ♠ ♂ ☼ ♠ ♠ ♂ ☼ ♠ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ 11 12 ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♂ ☺ ♂ ♂ ♠ ☼ ♂ ☼ ♂ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♂ ☼ 12 1 ♠ ♂ ☼ ♂ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ 1 2 ♫ ☺ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ 2 3 ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☺ ♂ ♫ ♂ ♂ ♂ ☺ ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ♫ ♫ 3 4 ♫ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☻ ♫ ♫ 4 5 ♂ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ♂ ☺ ♫ ☺ ☼ ♂ ♠ ♂ ♂ ☼ ♣ ☼ ♂ 5 6 ☼ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♠ ♫ ♫ ♠ ♂ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♂ ♫ 6 7 ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♠ ☼ 7 8 ♫ ☻ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♠ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ 8 9 ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ☼ ♣ 9 10 ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☻ ♂ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ 10 11 ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ☼ ☺ ♂ ☺ ♂ ♂ ♂ ♫ 11 12 ♂ ☼ ♠ ☼ ♂ ☺ ☺ ♫ ♠ ♂ ☼ ♠ ♠ ☼ ♂ ♠ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ 12 1 ♂ ♂ ☺ ♫ ♫ ♠ ♂ ☺ ♫ ☼ ♣ ♂ ♫ ♠ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♠ ☺ ♫ ♫ ♂ ☼ ♂ ☼ 1 2 ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ☼ ♂ ♫ ☼ ♫ ☺ ♫ ♠ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ☺ 2 3 ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♣ ☼ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☼ ♂ ☼ ♠ ♫ ☺ ☼ 3 4 ♂ ♫ ♂ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ☺ ☼ 4 5 ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♠ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ☻ ♫ ☺ 5 6 ☺ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ ♂ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ 6 7 ☼ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ☺ 7 8 ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☺ ☺ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ 8 9 ♫ ☼ ♫ ☺ ♂ ☻ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ☺ ♂ ♂ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♂ ☼ ♠ 9 10 ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♠ ☼ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ 10 11 ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ 11 12 ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ☺ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ 12 1 ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♠ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ☼ ☼ 1 2 ☺ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♠ ♫ ♫ ☼ ☺ ☼ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ 2 3 ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ ♂ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♂ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ 3 4 ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ☺ ♠ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ☼ ☺ ♂ ♫ ♂ 4 5 ♂ ☼ ☺ ♫ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♠ ♫ ♫ ☼ ☺ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ☼ 5 6 ♂ ☺ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ☼ 6 7 ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♂ ♂ ♠ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ 7 8 ☺ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ♂ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♫ ♫ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♠ ☼ ♂ ♫ 8 9 ☺ ☼ ♫ ☼ ♠ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ♠ ☼ ♫ ☺ 9 10 ♂ ♂ ♂ ♣ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♠ ☼ ☼ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♂ ♫ 10 11 ♂ ☼ ☺ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ 11 12 ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♠ ☼ ☼ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ♂ ♂ 12 1 ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ 1 2 ♫ ♠ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ 2 3 ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ 3 4 ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ 4 5 ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ☺ ☼ ♠ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ☺ 5 6 ♂ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ 6 7 ♫ ♫ ☼ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ☻ ∋ ♫ ♂ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ☼ ☺ ♂ ♫ ♠ 7 8 ☼ ♫ ☼ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ 8 9 ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♂ 9
Investigación a través de los cuestionarios 55
10 ♂ ☺ ♫ ☺ ☼ ♂ ☺ ☼ ☺ ♫ ♂ ♂ ☺ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ 10 11 ♫ ♂ ♂ ♠ ☼ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♠ ☼ 11 12 ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♂ ☺ ♫ ☼ ☼ ☼ ♠ ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ♂ ☺ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ 12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
FIGURA 3.3. Cuadriculado de la disposición espacial de los símbolos ♠ ♣ ♂ ♫ ☼ ☺☻
2. La investigación se realiza sobre la muestra, no sobre la población. No obstante, es
esta última la que interesa, por lo que debe ponerse en marcha algún procedimiento
para el camino de vuelta. En otros términos, una vez obtenidos los resultados al
nivel de la muestra, debe responderse a la pregunta clave ¿qué se habría obtenido
de haber realizado las mediciones directamente en la población? En el ejemplo se
han obtenido 39 ocurrencias de ♂ en la muestra y hemos supuesto que, de haber
medido directamente la población, se habría obtenido 468 observaciones de ♂.
3. Es razonable pensar que la calidad del camino de vuelta dependa en muy buena
medida de cómo se ha realizado el de ¡da. En otros términos, no basta con extraer
una muestra, sino que el procedimiento de selección de ésta debe cumplir con
determinadas características. El objetivo es garantizar, a través del procedimiento
de selección, que la muestra sea representativa de la población, es decir, que los
resultados que se consigan al nivel de la muestra sean razonablemente
extrapolables a la población a la que representa o sustituye en el estudio.
4. No se ha medido directamente la población. En su lugar se ha puesto en marcha
una estrategia. Como resultado final, cabe esperar algún error durante el camino de
vuelta, ya que la población no tiene por qué coincidir con la estimación que se hace
de ella. En el ejemplo, se supone la existencia de 468 símbolos ♂, cuando
realmente hay 473. La diferencia entre el valor de la medida en la población y la
medida en la muestra (468 - 473 = 5) se desconoce en la práctica (conocer el valor
en la población es el objetivo de la investigación), pero cabe esperar que no sea
muy elevado. Esta esperanza es tanto mayor cuanto mejor se ha seleccionado la
muestra.
3.2. Representatividad de las muestras
Hasta el momento hemos hecho explícito la intención de obtener una medida en la
población. Dado que esto no ha sido posible, se ha seleccionado una muestra y
realizado la medición en ella. La cuestión es que este proceder es recomendable sólo
si la muestra es representativa de la población que interesa en el estudio.
En el fondo, la representatividad se refiere a que la muestra reúna las características
Investigación a través de los cuestionarios 56
más importantes de la población de cara a los objetivos del estudio. Pongamos por
caso que queremos averiguar la opinión que un colectivo determinado tiene con
respecto a la integración de la mujer al mundo laboral. Es razonable suponer que el
sexo del encuestado puede influir en las respuestas. Si la muestra contiene una
proporción más elevada de mujeres o de hombres que la población de interés, los
resultados obtenidos pueden no ser representativos. En tal caso se dice que la muestra
está sesgada con respecto a la variable sexo.
Una solución puede consistir en forzar que en la muestra existan las mismas
proporciones de hombres y mujeres que en la población. Esto es posible. Pero
pongamos por caso que existen sospechas de que el nivel socioeconómico sea una
variable también influyente en la opinión sobre la integración laboral de la mujer. En tal
situación, debería procurarse que la repartición de esa variable en la muestra fuera un
fiel reflejo de su distribución en la población. También es posible, si bien el diseño del
muestreo comienza a complicarse. Si se establecen cinco categorías para el nivel
socioeconómico, se debe conseguir 2 x 5 = 10 subconjuntos de la población en la
muestra. ¿Qué ocurre si la edad también quiere ser considerada? ¿Y la experiencia
laboral? ¿Y el nivel y tipo de estudios? Es más, quizá existan variables importantes de
las que el investigador no suponga influencia alguna. Quizá el color de los ojos o la
longitud del cabello, por ejemplo.
Está claro que es imposible considerar a todas las variables con algún tipo de
repercusión sobre los objetivos de medida en la investigación. Entonces, ¿cómo
garantizar una muestra representativa? Respuesta: mediante el azar.
Si lanzamos una moneda al aire y dejamos que caiga, una vez que permanece inmóvil
mostrará una de sus dos caras. Será la cara A o la cara B. Si realizamos 100
lanzamientos, cabría esperar que aproximadamente en 50 ocasiones se haya obtenido
A y en las 50 restantes B. En este último resultado no ha intervenido la intención de
quien tira la moneda al aire. Quizá en los tres primeros lanzamientos se ha obtenido
sólo A. Pero conforme se ha continuado con la experiencia y si la moneda está
equilibrada, el resultado se ha ido acercando progresivamente a un porcentaje del 50%
para ambas caras.
Se puede repartir a 1.000 personas en dos grupos de 500 personas cada uno. Si la
repartición es aleatoria (se lanza una moneda al aire para decidir en qué grupo va cada
Investigación a través de los cuestionarios 57
sujeto), cabe esperar que las proporciones de mujeres y hombres en cada grupo sean
equiparables en ambos grupos. Igualmente debe ocurrir con cualquier otra variable:
color de ojos, edad, número de calzado, aspiraciones políticas, cantante preferido, etc.
Por esta razón se establece que una muestra, para ser considerada representativa, ha
debido de ser obtenida mediante un procedimiento aleatorio.
No obstante el azar es eso, azar. Su comportamiento es imprevisible con total
exactitud. Por esta razón, los procedimientos de muestreo, aun basándose en la
selección aleatoria, establecen ciertas restricciones para garantizar el control específico
de algunas variables. Así, por ejemplo, en la investigación que nos ocupa en este punto
se pueden extraer dos muestras totalmente aleatorias: una de hombres y otra de
mujeres, con la cantidad de sujetos necesaria en cada caso para que la proporción de
las categorías de sexo coincidan con exactitud en muestra y población.
Más adelante se abordarán los diferentes procedimientos al uso para obtener muestras
aleatorias, bien sea con o sin restricciones o controles específicos. Lo que nos importa
aquí es comprender la importancia del azar para garantizar la representatividad de una
muestra. Esta importancia es la que fundamenta muchos aspectos en la investigación
por muestreo, como lo es la selección de los encuestados, el comportamiento del
encuestador, incluso el análisis de datos posterior.
3.2. Fases en la obtención de una muestra
La selección de una muestra concreta y no otra, corresponde a un macroapartado
dentro del marco más amplio de la investigación en su conjunto. Como cabe esperar
que ocurra, los pasos iniciales de la investigación y la especificación de los objetivos,
bañan todo el proceso hasta el establecimiento final de conclusiones, sin que el diseño
de la muestra sea una excepción.
Así pues, el esquema básico de una investigación por muestreo debe consistir en la
culminación de los siguientes puntos (un esquema mucho más completo y extenso
puede encontrarse en Campoy, 1980:
1. Definición de los objetivos del estudio.
2. Definición de la población o colectivo de interés, que pasa por responder a cuatro
preguntas básicas:
- Qué: cuál es el contenido de la población, es una población de qué, cuáles son
Investigación a través de los cuestionarios 58
los elementos básicos que la conforman.
- Cómo: en qué va a ser medida la población, cuál es su unidad de contenido
(unidad de muestreo: familias, instituciones, etc.). “Las unidades de muestreo
deben ser definidas de forma tal que su identificación sea inequívoca, no exista
solapamiento entre ellas, a cada unidad se le pueda asignar una probabilidad
para su posible selección, y que la totalidad de las unidades de muestreo
coincida con la población que pretendemos estudiar” (Sánchez Crespo, 1967:
24).
- Dónde: qué extensión, volumen o número de unidades de muestreo abarca, o
bien cuál es el espacio de referencia.
- Cuándo: en qué momento del tiempo (período de referencia), sea puntual o
especificado en un intervalo.
Un caso: alumnos de la Universidad de Sevilla, en grupos de clase, durante el
curso académico 1992/1993.
3. Especificación de qué variables deben medirse en las unidades seleccionadas.
4. Consideración de los recursos reales a disposición del equipo investigador: en qué
condiciones se desarrolla el trabajo y qué potencial y limitaciones existen a niveles
personales, materiales, económicos y temporales. “Cada diseño real representa
una adaptación de la teoría de muestreo a los problemas existentes y a los
recursos de que se dispone” (Kish, 1982: 46).
5. Obtención, revisión y primeras depuraciones del marco o soporte de información
sobre la población (listas, directorios, mapas, referencias de otras investigaciones,
etc.).
6. Construcción o selección y modificación de la/s herramienta/s de recogida de datos.
7. Diseño del muestreo: “El diseño de la muestra es una programación preparada de
antemano destinada a recopilar y analizar la información necesaria para satisfacer
los objetivos del estudio al más bajo costo posible” (Lininger y Warwick, 1984: 69).
- En función de los puntos 1 a 5, decisión sobre el modelo o tipo de muestreo que
va a ser aplicado.
- Decisión acerca del tamaño de la muestra.
Investigación a través de los cuestionarios 59
- Confección del listado con las unidades de muestreo que se seleccionan, salvo
en los diseños de muestreo donde las unidades concretas son seleccionadas
sobre la marcha, durante el trabajo de campo.
- Redacción del programa de operaciones o planificación temporalizada de la fase
de recogida de datos.
8. Formación o capacitación de los entrevistadores, encuestadores o
experimentadores (en general, agentes). El agente no sólo es la persona que
realiza una entrevista personal con quien facilita los datos, puede ser también el
encargado de repartir, instruir y recoger cuestionarios en un entorno natural. Las
consecuencias de un muestreo inadecuado son igualmente desastrosas en
cualquier procedimiento de investigación científica. Asimismo, las implicaciones en
el análisis de datos, con respecto a qué diseño de muestreo fue realizado, son
idénticas en trabajos de entorno natural o de laboratorio a la hora de manejar
estimaciones de los valores poblacionales.
9. Recogida de datos. Supervisión de la labor de los agentes. Resolución de
problemas prácticos (problemas de marco, personas que rehúsan responder,
errores de los agentes, ...). Antes de esta etapa, puede ser de mucho interés
realizar un ensayo previo o estudio piloto donde se prueban el procedimiento, el
marco, los agentes y la herramienta.
10. Revisión de los datos recogidos: incoherencias, errores en la codificación o
trascripción, decisión sobre nuevos problemas de marco. Si la cantidad de datos es
muy voluminosa puede ser recomendable utilizar métodos generales de revisión
automática (medios informáticos) para todo el conjunto de datos. Para una muestra
aleatoria de éstos se realiza una revisión y seguimiento de errores mucho más
minuciosa (Aparicio, 1991).
11. Conclusiones operativas útiles para futuras investigaciones en el mismo o similar
entorno, en lo que se refiere a la obtención y trabajo con la muestra.
A grandes rasgos, estos puntos son aspectos cronológicamente ordenados. No
obstante, los saltos son continuos en función de las necesidades del momento. Así, por
ejemplo, la construcción de un cuestionario puede estar en función no sólo
directamente de los recursos y definición de la población y variables a medir, sino
también del tamaño de la muestra y la preparación de los agentes, aspectos que limitan
Investigación a través de los cuestionarios 60
sensiblemente la longitud del cuestionario e influyen sobre su estructura.
Asimismo, los problemas de marco inundan toda la investigación desde sus fases
iniciales; la resolución de inconvenientes fácticos derivados del marco puede durar casi
tanto como la investigación misma.
Por otro lado, en los estudios de las ciencias sociales, la población (y, por tanto, la
muestra) está constituida, en último término, por personas; el marco está construido,
facilitado, estudiado y depurado por personas; los investigadores, agentes, entidades
financieras, colaboradoras, comerciales, los codificadores y transcriptores, etc. son o
están constituidos por personas; y, por último, quienes facilitan los datos de las
mediciones son también personas. En este entorno, no es posible realizar un buen
estudio, planificación y diseño de muestreo y trabajo de campo, sin plantearse el
contacto con todas estas personas, para que llegue a ser lo más exitoso y lo menos
problemático posible, a través de la consideración de factores como la motivación, el
trato o el refuerzo (Fazeli y otros, 1990). Al respecto, quizá los eslabones más frágiles
de la cadena sean los encuestadores y los encuestados (Noelle, 1970).
3.3. Conclusión
El trabajo de campo es uno de los apartados más voluminosos y costosos en toda
investigación no exclusivamente teórica. Es una fase en la que los aspectos prácticos
dominan claramente la situación. Las limitaciones temporales y sobre todo económicas,
imponen serias restricciones a diseños ideales de recogida de datos (Cochran, 1976;
Raj, 1980; Manheim, 1982). Por ello, la obtención de una muestra a través de un
diseño de muestreo adecuado no sólo permite ajustarse a las limitaciones prácticas (lo
que posibilita el estudio), sino que también permite concentrar los esfuerzos
personales, temporales y económicos en un estudio de mayor calidad y exactitud,
derivando finalmente en unas conclusiones más fiables (Kalton, 1987). Como señala
Raj (op. cit.: 36), “es curioso que se espere que los resultados de una encuesta por
muestreo bien planeada y ejecutada sean más exactos (más cercanos al objetivo de
estudio) que los que proceden de un censo completo”, afirmación compartida por otros
autores (por ejemplo, Yates, 1981).
4. Acerca del tamaño de la muestra
4.1. Importancia del concepto
Sin duda alguna, uno de los aspectos que antes preocupan a un investigador que se
Investigación a través de los cuestionarios 61
enfrenta a un estudio que requiere selección de una muestra es el tamaño de ésta
(Feigl, 1978; Teijeiro, 1990; Sudman, 1983; Kalton, 1987; Fink y Kosecoff, 1989; Czaja
y Blair, 1996). La decisión sobre el número de unidades a seleccionar no siempre está
bien fundada y, por el contrario, frecuentemente se encuentra en función de criterios
como la comodidad o el hábito (Manzano, 1996).
Observemos la figura 3.6. En ella se ha realizado un cuadriculado más pequeño que en
el caso de la figura 3.3. Como resultado, se han obtenido 8 x 6 = 48 porciones o
posibles muestras de la población de símbolos. Indudablemente, seleccionar una
muestra compuesta por una única cuadrícula y contar las ocurrencias del símbolo ♂, es
mucho más rápido y cómodo en la figura 3.6 que en la 3.3. No obstante, esta
comodidad conlleva consecuencias desastrosas. Para obtener una idea de lo que se
está tratando, seleccionaremos la primera cuadrícula (figura 3.4).
♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫
♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫
♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♠
♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼
♫ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼
♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫
FIGURA 3.4. Ampliación de la primera cuadrícula de la figura 3.6.
En ella, se obtiene un monto de 4 ocurrencias para ♂, de un total de 42 símbolos.
Luego la estimación para la población es de 4 x 48 = 192 unidades ♂. Se observa la
discrepancia entre la cantidad estimada (192) y la real (473).
Dos cuadrículas más a la derecha (figura 3.5) se cuentan 12 ocurrencias para ♂, lo que
implica una estimación de 12 x 48 = 576 unidades ♂ para la población. Observemos la
enorme distancia entre las estimaciones desde dos muestras provenientes de la misma
población: 192 y 576.
♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂
♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼
♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼
♂ ☺ ☼ ♂ ♠ ☼ ☼
♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫
☼ ♫ ♫ ♫ ♠ ☼ ☼
FIGURA 3.5. Ampliación de la cuadrícula tercera de la figura 3.6.
El problema origen de estas discrepancias es un tamaño de muestra excesivamente
pequeño. En el apartado anterior se menciona la utilidad del azar para garantizar la
Investigación a través de los cuestionarios 62
representatividad de la muestra. No obstante, esta garantía decrece rápidamente
conforme el número de ensayos disminuye.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1 ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ 1 2 ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ 2 3 ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♠ ♫ ☺ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ☺ ♫ ♂ ☼ 3 4 ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☺ ♂ ♂ ☺ ☼ ♂ ♠ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ 4 5 ♫ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ♠ ♠ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ 5 6 ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♠ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♠ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ☺ 6 7 ☼ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♫ ♣ ♂ ♂ ☼ ♂ ☼ 7 8 ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☺ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ 8 9 ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♫ 9 10 ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☺ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♠ ☺ ♂ ♫ ♂ 10 11 ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ☼ ♂ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ 11 12 ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☼ ☺ ♫ ☺ ☼ ♫ ♠ 12 1 ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ 1 2 ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♠ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ 2 3 ♫ ♂ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☺ ♠ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ 3 4 ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ☼ ♂ ♠ ♂ ♫ ☼ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ☻ ☼ 4 5 ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ☺ ☺ ♂ ☺ ♂ ♂ ♂ ♂ ☻ ☼ ♂ ♫ 5 6 ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ♣ ♂ ☼ ♂ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ 6 7 ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☺ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ☺ 7 8 ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ☺ ☺ ♫ ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ☺ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ☼ 8 9 ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ☻ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ☺ 9 10 ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ☺ ♠ ☼ ♠ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ 10 11 ♠ ♂ ☼ ♠ ♠ ♂ ☼ ♠ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ 11 12 ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♂ ☺ ♂ ♂ ♠ ☼ ♂ ☼ ♂ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♂ ☼ 12 1 ♠ ♂ ☼ ♂ ☼ ☼ ☼ ☼ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ 1 2 ♫ ☺ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ 2 3 ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☺ ♂ ♫ ♂ ♂ ♂ ☺ ♫ ☼ ♫ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ♫ ♫ 3 4 ♫ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ☻ ♫ ♫ 4 5 ♂ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ♂ ☺ ♫ ☺ ☼ ♂ ♠ ♂ ♂ ☼ ♣ ☼ ♂ 5 6 ☼ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♠ ♫ ♫ ♠ ♂ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♂ ♫ 6 7 ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♠ ☼ 7 8 ♫ ☻ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♠ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ 8 9 ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ☼ ♣ 9 10 ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☻ ♂ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ 10 11 ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ☼ ☺ ♂ ☺ ♂ ♂ ♂ ♫ 11 12 ♂ ☼ ♠ ☼ ♂ ☺ ☺ ♫ ♠ ♂ ☼ ♠ ♠ ☼ ♂ ♠ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ 12 1 ♂ ♂ ☺ ♫ ♫ ♠ ♂ ☺ ♫ ☼ ♣ ♂ ♫ ♠ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♠ ☺ ♫ ♫ ♂ ☼ ♂ ☼ 1 2 ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ☼ ♂ ♫ ☼ ♫ ☺ ♫ ♠ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ☺ 2 3 ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♣ ☼ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☼ ♂ ☼ ♠ ♫ ☺ ☼ 3 4 ♂ ♫ ♂ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ☺ ☼ 4 5 ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♠ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ☻ ♫ ☺ 5 6 ☺ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ ♂ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ 6 7 ☼ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ☺ 7 8 ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ☺ ☺ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ ♂ 8 9 ♫ ☼ ♫ ☺ ♂ ☻ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ☼ ♫ ☺ ♂ ♂ ☼ ♫ ♂ ♂ ♫ ♂ ☺ ☼ ♫ ♂ ☼ ♠ 9 10 ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♠ ☼ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ 10 11 ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ 11 12 ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ☺ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ♠ ☺ ♂ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ☼ ☼ ♂ 12 1 ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♠ ☼ ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♂ ☼ ☼ 1 2 ☺ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ☺ ♂ ♫ ☼ ♠ ♫ ♫ ☼ ☺ ☼ ♂ ☺ ☼ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ 2 3 ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ ♂ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♫ ♂ ♂ ♠ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ 3 4 ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ☺ ♠ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ ☼ ☺ ♂ ♫ ♂ 4 5 ♂ ☼ ☺ ♫ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♠ ♫ ♫ ☼ ☺ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ☼ 5 6 ♂ ☺ ♂ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ♂ ♂ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ☼ 6 7 ♫ ♫ ☼ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♂ ♂ ♠ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ♂ 7 8 ☺ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ♂ ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ♫ ♫ ♂ ♫ ☺ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♠ ☼ ♂ ♫ 8 9 ☺ ☼ ♫ ☼ ♠ ♫ ☼ ☺ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☺ ♫ ♂ ♫ ♂ ♠ ☼ ♫ ☺ 9 10 ♂ ♂ ♂ ♣ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♠ ☼ ☼ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♂ ♂ ♫ ♠ ♂ ♫ 10 11 ♂ ☼ ☺ ♫ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♂ ♂ ♫ ♫ ☼ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ 11 12 ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♠ ♠ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♠ ☼ ☼ ♫ ☼ ♫ ☼ ☼ ♫ ♫ ♠ ♂ ♫ ☼ ♂ ♂ 12 1 ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♠ ♫ ♂ ☼ ♂ ♫ ♠ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ☺ ☼ 1 2 ♫ ♠ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♫ ♠ ☺ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ☼ ♠ 2 3 ♂ ♫ ♂ ☼ ☼ ☺ ☼ ♫ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ☼ ☼ ♫ ♫ ♂ 3 4 ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ☺ ♂ ♫ ☼ ♫ ♫ ☺ ☼ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♫ 4 5 ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ☼ ♫ ♂ ♫ ♂ ♂ ☼ ☺ ☼ ♠ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ☺ 5 6 ♂ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ♂ ♫ ♫ ♂ ♂ ☼ ♠ ♫ ♂ ☺ ☼ ♂ ☼ ☼ ☺ ♂ 6 7 ♫ ♫ ☼ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ☺ ☻ ∋ ♫ ♂ ♂ ♂ ☼ ♫ ♫ ☼ ☺ ♂ ♫ ♠ 7 8 ☼ ♫ ☼ ♠ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♫ ♫ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ☼ ♂ ♫ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ 8
Investigación a través de los cuestionarios 63
9 ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ ♂ ♂ ☼ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♫ ♫ ♫ ♫ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♂ 9 10 ♂ ☺ ♫ ☺ ☼ ♂ ☺ ☼ ☺ ♫ ♂ ♂ ☺ ♫ ☼ ♫ ♫ ♂ ♠ ♂ ♫ ♫ ☼ ♫ ♂ ☼ ☼ ♫ 10 11 ♫ ♂ ♂ ♠ ☼ ♫ ♂ ♂ ☼ ☼ ☼ ♂ ♫ ♂ ♂ ♫ ♫ ♠ ♫ ♂ ☺ ♫ ♂ ♫ ♫ ♂ ♠ ☼ 11 12 ☺ ☼ ♫ ♫ ♫ ☼ ☼ ♂ ☺ ♫ ☼ ☼ ☼ ♠ ♂ ♠ ♫ ♫ ☼ ♂ ☺ ♫ ♂ ☼ ♫ ♫ ♂ ☼ 12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
FIGURA 3.6. Cuadriculado de la disposición espacial de los símbolos en 48 porciones ♠ ♣ ♂ ♫ ☼ ☺☻
Así, al lanzar un millón de veces una moneda al aire, cabe esperar un porcentaje de
cada cara del 50%. Pero si la moneda es lanzada sólo cuatro veces, nadie se echaría
las manos a la cabeza si apareciera la cara A en las cuatro ocasiones. Son resultados
esperables por mero azar cuando el número de ensayos es tan pequeño.
Está claro, pues, que una muestra demasiada pequeña no puede considerarse
representativa. Pero ello no debe llevar a la creencia de que la mejor regla para el
tamaño de una muestra es mejor que sea más bien grande (Jollife, 1986). Si bien las
muestras son, con frecuencia, demasiado pequeñas (Kachelmeier y Messier, 1990),
otras veces son demasiado grandes, y ambos extremos son usualmente fatales (Stuart,
1984). Si es pequeña (con respecto a lo que debería), no confiamos suficientemente en
el control inespecífico del azar y los resultados son poco creíbles. Si es grande (con
respecto a lo que debería), implica un despilfarro innecesario de medios personales,
temporales y económicos e, incluso, una disminución del control efectivo sobre la
situación del trabajo de campo, por lo que los resultados también serían poco creíbles.
En definitiva, se requiere obtener un tamaño óptimo.
4.2. Algunos consejos
La solución sobre el tamaño más apropiado de la muestra en la investigación mediante
encuestas es harto complicada, puesto que requiere el conocimiento y el control de
múltiples variables (Manzano, 1996). No obstante, sí que se pueden indicar algunos
principios generales útiles:
1. Debe considerarse el procedimiento de muestreo utilizado. Los procedimientos
difieren entre sí en varios aspectos, entre los que se encuentra la variación de
resultados posibles que son capaces de generar. Un procedimiento que suministre
un intervalo reducido de variación es preferible a otro con el que se puede obtener
cualquier cosa. En la comparación de procedimientos que se abordarán
posteriormente se entrará de nuevo en esta cuestión. Lo importante aquí es que en
función del procedimiento utilizado debe recurrirse a una u otra expresión de
cálculo para el tamaño de la muestra.
Investigación a través de los cuestionarios 64
2. Debe quedar bien definido el grupo de variables importantes del estudio. En las
investigaciones mediante encuestas se recurre a cuestionarios con multitud de
preguntas. No todas son igualmente relevantes. Incluso, siempre hay algunas que
se pregunta por si acaso y considerando que son fáciles de hacer y responder. En
principio debería calcularse un tamaño de muestra para cada objetivo de medida
(estimar la proporción de respuestas afirmativas a la pregunta 12, estimar una
diferencia entre las medias de respuesta a la pregunta 8 por sexos, etc.). Pero tal
proceder es muy laborioso, especialmente sin el auxilio de herramientas de
software. Sin embargo, sí debería realizarse una estimación independiente del
tamaño de muestra para cada una de las preguntas u objetivos de medida que se
consideren especialmente importantes. No debe ocurrir que, tras realizar el trabajo
de campo, nos encontremos con que la estimación para un objetivo de interés
especial, es muy frágil, pues la muestra era demasiado pequeña para ese objetivo
(si bien, puede ser adecuada para otras estimaciones, dentro del mismo estudio).
3. La exigencia sobre la cuantía concreta del tamaño óptimo no es ciega al contexto.
Unas pocas entrevistas más o menos no representan ninguna diferencia apreciable
ni en el tiempo empleado en la recogida de los datos, ni en el coste del trabajo de
campo, ni en la seguridad en los resultados. A su vez, ese intervalo de variación
aceptable para el tamaño de la muestra crece conforme disminuyen las exigencias
de control en el estudio. Así, por ejemplo, en los estudios piloto las exigencias de
control están relajadas, por lo que carece de sentido emprender la búsqueda de un
tamaño de muestra preciso. Los estudios piloto se realizan como un ensayo general
que pretende probar el cuestionario, los encuestadores y cualquier otro elemento
del proceso. También se utiliza para recoger información previa de la población,
necesaria para calcular el tamaño de la muestra definitiva, como lo es alguna
medida de variación de las características en la población.
4. La utilización de tablas para calcular el tamaño no es muy recomendable. Fomentan
la salida fácil o cómoda, en detrimento de una solución adecuada. El cálculo del
tamaño más recomendable no implica mucho tiempo. Incluso la fórmula más
compleja llevará pocos minutos a un inexperto. Algo más difícil es tomar decisiones
previas al cálculo del tamaño, como las cuantías para el nivel de significación, el
error de precisión, las varianzas poblacionales, etc. En definitiva, no merece la pena
escatimar esfuerzos en la fase para el cálculo del tamaño de la muestra. Lo único
Investigación a través de los cuestionarios 65
que implica es un poco de tiempo para el investigador responsable de esta
decisión. Si no se culmina adecuadamente, las consecuencias sí pueden ser
negativas, en términos de costes y/o credibilidad en los resultados obtenidos.
5. Por último, uno de los aspectos que los investigadores noveles suelen pasar por alto
es la previsión de estimaciones independientes para diversos colectivos. Cuando se
establecen distinciones entre elementos de la población puede ser para aumentar
la representatividad de la muestra (como en el muestreo estratificado) o para
establecer conclusiones del estudio en cada uno de los subcolectivos o dominios
considerados en la población. En este segundo caso debe considerarse que cada
dominio o subconjunto es una población en sí y que, por tanto, requerirá una
muestra por separado. Tal circunstancia elevará con mucha diferencia el tamaño
final de la muestra.
4.3. Expresiones de cálculo
Seguidamente se explicitan algunas expresiones de cálculo. Corresponden a cuatro
modelos básicos de selección de muestras que se tratarán algo más adelante en este
mismo capítulo. Se supone que la estimación es de una media. En el caso de que sea
una proporción bastará con sustituir la varianza 2S por la que corresponde a las
proporciones ( )ππ −1 . Las expresiones contemplan tamaños finitos en la población. Es
lo que ocurre en investigación mediante encuestas. Sólo en las situaciones de
poblaciones muy grandes (y lo grandes que deben ser depende del contexto de
estimación) son aplicables las expresiones de cálculo para poblaciones infinitas. Pero
recogerlas aquí implicaría duplicar el espacio dedicado al tamaño de muestra en un
texto cuyos objetivos son más amplios.
En las siguientes expresiones de cálculo se utilizan los siguientes símbolos:
N : número de elementos en la población.
cN : número de conglomerados en la población.
iN : número de elementos en el estrato i poblacional.
n : número de elementos en la muestra.
cn : número de conglomerados en la muestra.
2σ : varianza de la característica en la población.
Investigación a través de los cuestionarios 66
2
iσ : varianza de la característica en la población, en el estrato i.
2
eσ : varianza de la característica entre los conglomerados de la población.
2
dσ : varianza de la característica dentro de los conglomerados de la población.
2αZ : medida estandarizada del riesgo de errar en la estimación. Así, con una
probabilidad de errar de = 0,05, en una distribución normal, corresponde una distancia
estandarizada de 1,96.
pe : error de precisión o radio del intervalo de estimación.
δ : grado de correlación u homogeneidad entre conglomerados.
Muestreo aleatorio simple:
1)1(
2
2
2
2
+⋅
−=
ασ Z
Ne
Nn
p
Muestreo estratificado:
[ ]
( )∑
∑
−+
⋅
−=
2
2
2
2)(
ii
p
ii
NZ
Ne
Nn
σ
σ
α
Muestreo de conglomerados monoetápico (la segunda expresión corresponde al caso
en el que se desconozca un valor aproximado para δ ):
( )N
N
N
N
NN
NNZ
Ne
N
N
N
N
NZ
Ne
Nn
c
cc
c
cp
C
c
c
cp
c
+
+
−
−
−⋅
−⋅=
+
+
−⋅
−⋅=
112/
1
11
)1(
2
2
2
2
2
2
2
2
αα σδσ
Muestreo de conglomerados con submuestreo (bietápico):
( )
−
−−
−+⋅
⋅⋅=
1
2
2
2
2
2
c
cce
p
ccdc
dc
N
nN
Z
enNNN
nNn
σσ
σ
α
Si se desconoce 2
dσ , sustituir por 22
eσσ − .
Investigación a través de los cuestionarios 67
Si se desconoce 2
eσ , sustituir por
+
−
−
−11
2/2
cc
cc
N
N
NN
NN
N
Nσ
5. Muestras no aleatorias
Los procedimientos de obtención de muestras mediante estrategias no aleatorias no
suelen estar muy bien vistos en ciencia. La razón es sencilla: no sólo la
representatividad está en tela de juicio, sino que no se cuenta con un procedimiento
objetivo de extrapolar los resultados a la población. La estrategia preferida en ciencia
para el camino de vuelta es el cuerpo de conocimiento que se ha denominado
inferencia estadística. No es posible hacer inferencia estadística si la muestra no se ha
obtenido mediante un procedimiento aleatorio.
No obstante, las muestras no aleatorias tienen su función especial. Por un lado, existen
ocasiones en que no es posible extraer una muestra aleatoria, como es el caso de
poblaciones cuyas unidades se desconocen o se trasladan continuamente. Además,
los procedimientos no aleatorios suelen implicar menos tiempo, esfuerzo y dinero. Por
esta razón, se aplican en situaciones en las que se exige un bajo control a la
investigación, especialmente si la intención es tener una primera impresión de la
situación, como en estudios piloto y en multitud de estudios en el ámbito comercial.
Una posible taxonomía de muestreos no aleatorios es:
1. Sin norma, circunstancial o errático (Azorín, 1969): la muestra se toma sin seguir un
criterio claro, sin tener en cuenta consideraciones especiales para la obtención de
la muestra (Cyert y Davidson, 1965). El control por parte del investigador sobre las
fuerzas que actúan en la selección es nulo o casi inexistente. Es un muestreo
casual y fortuito (los primeros en llegar ... ). Es, únicamente, un trozo de población.
Para Ostle (1970), este apartado no es un tipo de muestreo, ya que por definición
una muestra es una parte de la población seleccionada de acuerdo con algún
criterio, regla o plan. Un tipo con un criterio muy cuestionable es el deliberado o por
segmentos (Chou, 1972): se escoge el segmento más accesible de la población.
Criterio: la comodidad. Un ejemplo de selección basada en la accesibilidad es la
selección de subpoblaciones previamente dispuestas, como los grupos de clase o
colectivos definidos en un espacio y estructura concretos: determinados pacientes
en un hospital, un barrio concreto, etc. Otro tipo de muestreo fortuito, muy
Investigación a través de los cuestionarios 68
extendido especialmente en el ámbito académico, es el de voluntarios, calificado de
“muestreo realmente terrible” por Bradburn y Sudman (1988: 137).
2. Selección experta o de juicio (Särndal y otros, 1992), donde el investigador acude a
un experto (que puede ser él mismo) que utiliza sus prejuicios, experiencia y
conocimientos previos, para decidir qué unidades deben ser incluidas en la muestra
por ser los elementos más representativos de la población. La selección experta es
preferida a la aleatoria en los casos en que la muestra debe poseer muy pocos
elementos y no se aspira a una inferencia probabilística (por ejemplo, en algunos
estudios piloto). Cuando la muestra es pequeña, la estimación probabilística es muy
imprecisa (el intervalo de estimación es muy amplio) y pierde utilidad. En esta
situación se confía más en la apreciación de un experto que en el azar. El
conocimiento de experto no desaparece en los modelos de muestreo aleatorio,
aunque no puede sustituir otros procedimientos de medida objetivos (Hansen y
otros, 1993). Es un componente de gran utilidad, pues consigue reunir información
pertinente para aumentar la representatividad de la muestra. La diferencia estriba
en que en el muestreo de experto, el conocimiento de éste es el componente
decisorio, mientras que en los modelos aleatorios, el conocimiento del experto es
una información complementaria con respecto al procedimiento que es, en esencia,
aleatorio. La selección propiamente de experto y algunas variantes de ésta son
denominadas también modelo intencional u opinático (Azorín, 1969) o aplicando
criterio (Raj, 1980).
3. En el muestreo por cuotas se combina el muestreo de experto con el circunstancial
(Barnett, 1974), generando un procedimiento no aleatorio, pero sofisticado, de
amplio uso (Derdo, 1980; Särndal y otros, op. cit.). Inicialmente se recoge
información sobre algunas variables poblacionales con respecto a las que podría
realizarse un muestreo estratificado. No obstante, la etapa de selección aleatoria es
sustituida por un procedimiento basado en la subjetividad del encuestador. A éste
se le suministra una tabla de contingencia, en la que figura el número de
encuestados que debe conseguir con perfiles determinados. Si bien se puede
recoger información más o menos compleja acerca de la distribución de bastantes
variables poblacionales, en la práctica esta información se circunscribe únicamente
a la edad y el sexo (Rodríguez Osuna, 1991). Dentro de cada subpoblación (por
ejemplo, varones de 25 a 35 años), la selección se realiza por juicio del
Investigación a través de los cuestionarios 69
encuestador e intervienen factores ajenos a éste y no aleatorios, como por ejemplo
sus preferencias personales. Es un tipo de muestreo muy utilizado en sondeos
comerciales y que suele dar resultados satisfactorios. Pero si bien puede ser más
rápido y barato que un muestreo probabilístico, presenta la desventaja de que no
permite que se realicen inferencias científicas en función de la estadística, por lo
que no es recomendable en estudios a partir de los cuales deban tomarse
decisiones importantes (Rodríguez Osuna, 1991).
4. Muestreo por bola de nieve (Noelle, 1970; Harvatopoulos, Livan y Sarnin, 1992): se
comienza a encuestar a unos pocos seleccionados, bien sea por su condición de
expertos o por criterios de disponibilidad. Tales contactos llevan a otros,
aumentando progresivamente el tamaño de la muestra hasta completar la cantidad
prefijada.
Un caso paradigmático sobre cómo un muestreo no aleatorio puede resultar muy útil es
el de la selección necesaria de colegios electorales durante un sondeo de intención de
voto el mismo día de las elecciones: existen determinados colegios electorales que han
mostrado, en ocasiones similares anteriores, resultados muy parecidos a los totales de
su provincia. Los expertos (en este caso los especialistas de la empresa consultora)
seleccionan estas unidades necesariamente, es decir, sin que medie un procedimiento
aleatorio y, precisamente, la intención en este proceder es aumentar la
representatividad de la muestra.
6. Muestreo aleatorio
Los diseños aleatorios, probabilísticos o al azar se caracterizan básicamente por dos
aspectos (Sánchez Crespo, 1967; Raj, 1980; Aparicio, 1991; Harvatopoulos y otros,
1992; Särndal y otros, 1992; Czaja y Blair, 1996):
- Las unidades de muestreo de la población tienen una probabilidad conocida y
distinta de cero de ser seleccionadas.
- La selección se realiza mediante un procedimiento que respeta tales
probabilidades.
El objetivo “respetar las probabilidades” transciende el contexto teórico del diseño. De
hecho, para que el muestreo sea probabilístico no sólo hay que respetar las
probabilidades cuando se diseña un método de selección, sino también cuando se
realiza el estudio en el trabajo de campo. Es en el trabajo de campo cuando las
Investigación a través de los cuestionarios 70
circunstancias prácticas puede llegar a distanciar tanto el muestreo diseñado del real y
provocar que se pierda la condición de muestra probabilística (Rodríguez Osuna,
1991), lo que puede ocurrir, por ejemplo, si el comportamiento de los encuestadores es
subjetivo.
En la práctica de la investigación por encuestas se parte de una misma probabilidad de
selección para todas las unidades de la población. El procedimiento de construcción de
la muestra debe comportarse de tal modo que la probabilidad de selección de un
habitante de un pueblo sea la misma que la de alguien que vive en la ciudad, la misma
para hombres y mujeres, zonas de la periferia o del centro, etc. En tales casos se habla
de muestras autoponderadas. Es una forma de indicar que el peso de todos los
individuos es el mismo. Si los de la ciudad tuvieran mayor probabilidad de pertenecer a
la muestra que los del medio rural, los primeros se encontrarían sobre representados,
frente a la subrepresentación de los segundos. En tales casos, la muestra ya no sería
autoponderada y debería ponerse en marcha un proceso de ponderación o
equilibración previo al análisis de datos, tal y como se abordará más adelante en el
apartado específico sobre este tema.
El proceso de inferencia o estimación estadística es un procedimiento establecido en
función de criterios probabilísticos. Para que pueda aplicarse una inferencia estadística
sobre los resultados obtenidos con una muestra, es necesario que la selección de ésta
se haya efectuado por algún proceso aleatorio (Aparicio, 1991: 11). En caso contrario
no puede realizarse una estimación probabilística; es decir, no puede conocerse el
margen de error, en términos de probabilidad, al afirmar que la estimación es o no
acertada (Deming, 1966; Sánchez Crespo, 1967; Chou, 1969; Mills, 1969; Stoetzel y
Girard, 1973; Cochran, 1976; McRae, 1978; Kish, 1982; Rodríguez Osuna, 1991).
Existe una amplia variedad de muestreos probabilísticos, especialmente los diseños
mixtos y multitud de variaciones. Sin embargo, unas pocas categorías abarcan, con
mejor o peor suerte, a todos estos modelos. Éstas serán las tratadas en el presente
apartado: muestreo aleatorio simple, estratificado y de conglomerados monoetápico,
con las variantes del muestreo de dominios y de conglomerados con submuestreo.
6.1. Muestreo aleatorio simple
La denominación muestreo aleatorio simple es la más usual en la literatura. No
obstante, se encuentran otros sinónimos como muestreo irrestricto aleatorio o muestreo
Investigación a través de los cuestionarios 71
probabilístico de elementos. Es el modelo más simple de la serie (Babbie, 1973;
Barnett, 1974; Frankel, 1983; Sudman, 1983; Morsy, 1989; Silva, 1993) y, a su vez, la
base teórica sobre la que se asienta el resto (Yates, 1981; Martínez Arias, 1995b), de
forma que constituye el fundamento más trascendente de la teoría de muestreo (Kish,
1982; Stuart, 1984; Mirás, 1985; Levy y Lemeshow, 1991; Rodríguez Osuna, 1991).
Es, sin duda alguna, el procedimiento más simple de concebir, si bien en la práctica es
quizá el más difícil de implementar al enfrentarse con las imperfecciones del marco o
base de datos (Gorden, 1980; Bradburn y Sudman, 1988), según se verá en el último
apartado de este capítulo. Tal es el caso que “en investigación por encuestas es
virtualmente imposible producir la muestra aleatoria perfecta” (Hutton, 1992: 9), por lo
que no es un modelo utilizado usualmente (Hansen y otros, 1993) más que en
poblaciones pequeñas (Abad y Servín, 1978).
El procedimiento estándar para la consecución de una muestra aleatoria simple parte
de contar con un marco, listado o base de datos perfecta en la que se encuentra toda la
información necesaria sobre la identidad de las unidades de la población. Mediante un
procedimiento aleatorio son seleccionadas n unidades de la base de datos, de la que
se obtiene también la información sobre dónde se encuentran localizadas estas
unidades. El trabajo de campo consiste en establecer comunicación (personal,
telefónica o por correo) con las unidades y realizar la encuesta. Así, por ejemplo, las
unidades pueden corresponder a personas concretas, identificadas y numeradas. Un
procedimiento automático, como un programa de ordenador o la consulta repetida a
tablas de números aleatorios, genera una secuencia de n números aleatorios: son las
identificaciones numéricas de los sujetos seleccionados.
Para realizar una selección aleatoria existen, pues, varios recursos. Con la intención de
ser útiles, en el anexo 1 se encuentra una tabla de números aleatorios.
En el muestreo aleatorio simple, las unidades de muestreo coinciden con los elementos
de la población. Además, todos son equiprobables. Estas dos características
simplifican mucho los cálculos y las expresiones sobre las estimaciones. Suelen
distinguirse únicamente dos tipos:
1. Sin reemplazo o sin reposición: los elementos de una muestra son todos
diferentes, no existen repeticiones.
2. Con reemplazo o con reposición: los elementos de la población pueden ser
Investigación a través de los cuestionarios 72
seleccionados, en teoría, más de una vez para la misma muestra, es decir,
existe la posibilidad de encontrar en una muestra el mismo elemento en más de
una ocasión.
Desde el punto de vista de las deducciones teóricas, los modelos con o sin reemplazo
se traducen en independencia o dependencia, respectivamente, en las probabilidades
de selección, aspectos que llevan a expresiones diferentes para la estimación de las
medidas poblacionales.
Pero desde la práctica de la investigación de encuestas, un modelo con reemplazo
carece de sentido. Se argumenta que conforme el tamaño de la población tiende a ser
infinito, la probabilidad de repetición de unidades tiende a ser cero. Considerando que
las expresiones algebraicas para el muestreo con reposición son más sencillas, se
entiende la tendencia a escoger este modelo, especialmente cuando el tamaño de la
población es relativamente grande. Sin embargo, la distinción con/sin reemplazo es
artificial y de difícil aplicación conceptual en la práctica de la investigación por
encuestas. Partiendo de un modelo sin reposición, el único coherente en investigación
social, se llega a expresiones que contienen al tamaño de la población como variable
independiente. Deducidas las expresiones cuando ∞→N , se llegan a los formatos
que corresponden para modelos con reemplazo. Con ello, el dilema con/sin reposición
es totalmente sustituido desde la discusión de tamaños de población grandes o
pequeños, aspecto este último que sí resulta planteable en investigación por
encuestas.
Un ejemplo real concreto puede consistir en seleccionar alumnos desde la base de
datos de una universidad. En tal estudio, el marco es bueno: contiene la identificación
de cada alumno así como su localización tanto particular como del centro, curso y
asignaturas en las que se encuentra matriculado.
6.2. Muestreo sistemático con arranque aleatorio
Si de una población que consta de N elementos (tamaño N) se quiere conseguir una
muestra de tamaño n, el muestreo sistemático selecciona, a partir del elemento j-ésimo
inclusive, n elementos separados entre sí por la misma cantidad de k elementos
ordenados aleatoriamente. Por ejemplo, si N = 500, n = 50, y se comienza por el sexto
sujeto (j=6) de la lista, marco o base de datos, serán seleccionadas las unidades que
ocupan las posiciones
Investigación a través de los cuestionarios 73
6, 16, 26,36 ... 476, 486 y 496
La extracción no implica, pues, n selecciones aleatorias, sino tan sólo una: la primera
unidad. Además, el arranque j también es un número aleatorio entre 1 y k = N/n. La
expresión N/n es denominada coeficiente de elevación.
Suele indicarse que el período o salto sistemático (que coincide con el número de
muestras posibles) es k = N/n. No obstante, puede ocurrir que N/n no sea un número
entero, es decir, que N no sea múltiplo exacto de n. En ese caso k debe aproximarse a
la parte entera de N/n (simbolizado por I(N/n) o de esta cantidad más uno. Para
cualquier caso, las expresiones que hemos deducido son:
- Período (opcionales): ( )nNIk = o ( ) 1+= nNIk
- El tamaño real de la muestra n' será, para cualquiera de los anteriores valores de
k:
kNn =' o ( ) 1' += kNIn si ( )kNIkN ≠
- El número k de muestras totales estará dividido en:
( )1'−− nkN muestras de tamaño n'
Nkn −' muestras de tamaño n' - 1
Cuando N/n = I(N/n) y el marco se encuentra dispuesto de forma aleatoria, el muestreo
sistemático es equivalente al aleatorio simple. Con el marco en disposición aleatoria,
pero con N/n ≠ I(N/n), se puede producir un sesgo en favor de unas muestras (más
numerosas, con un elemento más) que con otras. No obstante, cuando n ≥ 50 (Mirás,
1986) estas diferencias son despreciables. Si el marco no está dispuesto
aleatoriamente en su conjunto, pero sí por estratos, el sistemático da los mismos
resultados que el estratificado. Otra perspectiva asemeja el muestreo sistemático con el
de conglomerados (Jolliffe, 1986).
Por último, si el marco no está dispuesto aleatoriamente, sino que puede guardar algún
tipo de periodicidad o tendencia, el muestreo sistemático, aunque posea arranque
aleatorio, no es aleatorio ni representativo y, por tanto, no resulta válido para realizar
inferencias probabilísticas. Por ejemplo, si la mayoría de las familias de una población
están compuestas por dos padres y dos hijos y constan en el padrón por ese orden,
ocurrirá que un periodo de k = 4 llevará a seleccionar mayoritariamente padres o
Investigación a través de los cuestionarios 74
mayoritariamente hijos, con lo que la muestra resultante estará sesgada en cualquiera
de ambas direcciones.
6.3. Muestreo estratificado
En el muestreo estratificado se establecen restricciones a la selección enteramente
aleatoria. La conciencia de que existen variables con influencia sobre la característica
que se pretende medir, lleva a ejercer un control específico. Con respecto a la variable
con influencia (sexo, edad, nivel de estudios ... ) se establecen h categorías. Para cada
categoría se extrae una muestra aleatoria de la población. Por ejemplo, si la variable
que interesa controlar es la edad, considerando las categorías joven, adulto y anciano,
se extraerá una muestra de J jóvenes, D adultos y A ancianos. De esta forma, la
muestra final tendrá un tamaño de cuantía n = J + D + A.
Cada uno de los subconjuntos generados por la variable de control se denomina
estrato. La denominación recuerda al ámbito de la geología, donde un estrato se
corresponde con una capa homogénea. De hecho, cabe esperar que los individuos se
parezcan más entre sí dentro de los estratos y difieran más de unos estratos a otros,
con respecto a la característica que se pretende medir.
La distinción entre estratos, si se conocen medidas poblacionales en éstos, permite
reducir el error tipo (Gorden, 1980; Levy y Lemeshow, 1991) y, con ello, disminuye el
tamaño requerido para la muestra (American Institute of Certified Public Accountants,
1973; 1974b)
Conocer las medidas de los estratos poblacionales puede ser uno de los objetivos del
estudio, con independencia de que también interesen medidas del conjunto de la
población. No obstante, en tal caso, cabría utilizar con más propiedad la denominación
muestreo de dominios. El objetivo de la estratificación es aumentar las garantías de
representatividad y reducir la variación posible de la característica, consiguiendo un
tamaño de muestra más reducido. Si se pretende establecer conclusiones
independientes por estratos, éstos deben considerarse como poblaciones
independientes, definición del muestreo de dominios.
Se llama afijación al procedimiento de reparto de las unidades de muestreo en los
diferentes estratos que componen la muestra. Existen varios procedimientos de
afijación, cada uno de ellos con determinadas consecuencias para la estimación:
1. Uniforme o igual: todos los estratos son del mismo tamaño en la muestra. Rara vez
Investigación a través de los cuestionarios 75
se utiliza, pues ignora los tamaños poblacionales, información de la que puede
disponerse. En términos de precisión en la estimación, esta afijación favorece a los
estratos poblacionales pequeños y perjudica a los de mayor tamaño. Si la población
cuenta, por ejemplo, con 10.000 mujeres y 500 hombres y son seleccionados 100
sujetos de cada colectivo, de cada cinco hombres será seleccionado uno, mientras
que sólo se contará con una de cada cien mujeres. Queda clara la diferencia en
términos de representatividad de los colectivos en la muestra.
2. Proporcional: el tamaño del estrato i en la muestra in es proporcional al tamaño del
estrato en la población iN . Es decir:
N
N
n
n ii = y fN
n
N
n
i
i ==
donde fNn =/ es denominada fracción de muestreo que, se observa, coincide con
el inverso del coeficiente de elevación. En el ejemplo de hombres y mujeres, si son
seleccionadas 105 personas para la muestra, éstas deberían corresponder a 100
mujeres y 5 hombres, de tal forma que en ambos colectivos se respeta la misma
fracción de muestreo ( f = 0,01 o 1%).
Gracias a la estrategia de mantener la fracción de muestreo constante para todos
los estratos, ocurre que todas las unidades de la población tienen la misma
probabilidad f de ser seleccionadas. Así, en la estimación de la población en su
conjunto, no es necesario ponderar las unidades de la muestra en función del
estrato al que pertenezcan. Por esta razón, se denomina a estas muestras
estratificadas con afijación proporcional muestras autoponderadas. Más adelante
abordaremos el tema de la ponderación.
3. De varianza mínima (también llamado afijación de Neyman): para un determinado
tamaño fijo de la muestra, se calculan los tamaños de cada estrato ni de tal forma
que la varianza de la muestra sea la más pequeña posible. El método establecido
para el cálculo de estos ni necesita de las varianzas poblacionales, es decir, hay
que conocerlas o estimarlas de algún modo (estudios previos, por ejemplo).
Consigue mayor precisión que la afijación proporcional, pero sólo bajo la suposición
de que las varianzas de los estratos poblacionales están bien estimadas. Como
indica Cochran (1976) y Frankel (1983), si bien es el trabajo de Neyman (1934) el
Investigación a través de los cuestionarios 76
que justifica la denominación de este procedimiento, la obra de Tschuprow (1923)
es la primera en donde se utiliza el recurso de la varianza mínima. Aunque las
expresiones matemáticas de esta afijación pueden ser algo más complejas, lo cierto
es que su comprensión es bastante intuitiva. Si contamos con una población sin
varianza, es que todas las unidades tienen el mismo valor de la característica que
se pretende medir. Bastará con seleccionar a una única unidad y generar una
estimación sin error. En el caso contrario, con una varianza muy elevada se puede
obtener casi cualquier cosa en una muestra. Por esta razón, ésta deberá contar con
un tamaño suficientemente grande como para generar un error lo más pequeño que
parezca razonable. Así, en poblaciones con estratos de varianzas sensiblemente
diferentes, una forma de reducir el tamaño de la muestra necesaria es escoger más
unidades de los estratos con mayor varianza y menos de los que cuenten con
menor varianza. Como efecto secundario, los cálculos se complican al perderse la
autoponderación de la muestra.
4. De compromiso: el muestreo proporcional posee un inconveniente importante si los
estratos poblacionales cuentan con tamaños muy desiguales. La submuestra del
estrato poblacional más pequeño puede contar con un ni excesivamente bajo, de tal
forma que no pueda mantenerse la hipótesis de que se trata de una submuestra
representativa (la estimación al nivel de ese intervalo dará lugar a intervalos
desmesuradamente amplios). El ejemplo de 100 mujeres y 5 hombres es claro al
respecto. Una muestra de 5 unidades es ridícula para la casi totalidad de las
investigaciones imaginables e inadmisible en investigación por encuestas. Una
solución consiste en aumentar el tamaño total de la muestra hasta conseguir que
todos los ni sean de cuantía satisfactoria. Pero esta medida puede generar un
tamaño de muestra demasiado grande, con un coste prohibitivo. Otra solución es la
afijación de compromiso. En ésta se establece un tamaño mínimo para toda
submuestra. El resto de los elementos que son seleccionados hasta completar el n
muestral se reparten por estratos de forma proporcional. Como efecto secundario,
los cálculos se complican al perderse la autoponderación de la muestra.
5. Optima: es una variación de la afijación de mínima varianza, considerando además
un coste particular en la obtención de cada submuestra. En la afijación óptima se
busca la mínima varianza para un coste dado o el mínimo coste para una varianza
dada. No obstante, es éste último un tipo de muestreo infrecuente, salvo en el
Investigación a través de los cuestionarios 77
contexto de instituciones especializadas (institutos de estadística, empresas de
sondeos de opinión, etc.). En tales casos, sucesivos estudios sobre la misma
población y las mismas variables centrales ayudan a concretar medidas
aceptablemente fiables sobre las varianzas de los estratos poblacionales, con
respecto a esas variables centrales. Una vez que se considera que las varianzas se
conocen suficientemente, se está en disposición de realizar muestreos
estratificados con afijación de Neyman u óptima, lo que permite aspirar a la misma
precisión en las estimaciones, reduciendo costes.
Hay muchos modelos que consiguen una afijación óptima (mínima varianza para un n
dado, mínimo n para un coste dado, etc.), depende de los objetivos que se persigan
(Koti, 1988). En cualquier caso, los sistemas de afijación diferentes al proporcional
requerirán de una fase de ponderación previa al análisis de datos definitivo (Hedges,
1980).
Mirás (1986) realiza algunas comparaciones de precisión entre las afijaciones
proporcional y óptima, con respecto al muestreo simple aleatorio, concluyendo que:
- La afijación proporcional genera mayor precisión que el muestreo aleatorio
simple. Esta afirmación es tanto más cierta cuanto más diferentes son las
medias de los estratos.
- Las afijaciones óptimas y de Neyman son más precisas que la proporcional. Esta
afirmación es tanto más cierta cuanto más diferentes sean los errores típicos de
los estratos.
Lo usual es que no se considere una única subdivisión en estratos de la población, sino
que existan varias simultáneas. Lo frecuente es que el muestreo estratificado se
conciba como polidimensional. Puede establecerse una primera partición en función de
la dimensión sexo, generando las clases mujer y hombre. A su vez, se considera una
segunda dimensión, la edad categorizada en tres intervalos, generando las clases
menos de 25 años, de 25 a 50 años y más de 50 años. La consideración de varias
dimensiones de estratificación no complica el proceso de conceptualización del modelo,
puesto que observando éste en un nivel más globalizador puede considerarse la
existencia de una única subdivisión, cuyas categorías surgen de las intersecciones
entre las categorías de las dimensiones de estratificación contempladas. Así, la
subdivisión final puede contar con la categoría: hombre ∩ de 25 a 50 años.
Investigación a través de los cuestionarios 78
6.4. Muestreo de conglomerados
Los conglomerados se corresponden con subdivisiones de la población, al igual que
ocurría con los estratos. No obstante, la característica que define a un conglomerado
es que sus unidades coinciden en una localización común, no necesariamente que son
homogéneas en algo. Cuando la definición se establece en términos geográficos
(municipios, comarcas, distritos, barrios, ...), suele hablarse de muestreo de áreas.
Resulta comprensible que los adultos varones de 35 a 45 años (un estrato) se
parezcan más entre sí y se diferencien más del resto de subdivisiones de la población
que los habitantes de un municipio concreto (un conglomerado o área). Los
conglomerados pueden considerarse como miniaturas, no aleatorias, de la población,
por lo que cabe esperar que sean más parecidos unos conglomerados con respecto a
otros que los elementos dentro de cada conglomerado.
En primer lugar se considera una subdivisión de la población en k conglomerados
(familias, colegios, barrios, ...). En un segundo momento se establece una selección de
conglomerados, no de las unidades elementales que los componen. La muestra se
construye, pues, con la unión de los conglomerados completos seleccionados. Una
unidad elemental que pertenezca al subconjunto muestra no ha sido seleccionada
aisladamente, sino que su extracción implica la selección del resto de unidades
elementales que forman el conglomerado al que pertenece.
Si la probabilidad de selección de los conglomerados es proporcional al número de
unidades elementales que los componen, se trata de un modelo de muestra
autoponderada, por lo que la inferencia puede realizarse sin operaciones especiales
intermedias. De esta forma, un conglomerado con 400 unidades debe tener el doble de
posibilidades de ser seleccionado en la muestra, con respecto a un conglomerado de
200 unidades.
Un concepto útil para estudiar la eficacia del muestreo por conglomerados es δ , el
coeficiente de homogeneidad:
( )( )
( ) 2
1
1σδ
−
−−
=
∑∑= ≠
MNM
XXXXN
i
M
kj
tikiij
donde:
N = número de conglomerados.
Investigación a través de los cuestionarios 79
M = tamaño medio de los conglomerados.
ijX = unidad i del conglomerado j .
tX = media de las medias de los conglomerados.
2σ = varianza total.
δ es máximo ( )1=δ con la máxima homogeneidad de los conglomerados, es decir,
cuando la varianza intraconglomerados es cero (dentro de cada conglomerado todas
las unidades han suministrado el mismo valor). Es mínima ( )( )1/1 −−= Mδ cuando
existe una máxima heterogeneidad, es decir, cuando la varianza Inter-conglomerados
es cero y las únicas variaciones se observan dentro de los conglomerados.
La eficiencia del muestreo por conglomerados frente al aleatorio simple va a depender
de la homogeneidad de los conglomerados, de tal forma que (Mirás, 1986; Azorín y
Sánchez Crespo, 1986):
a) Si 0<δ es más eficiente el muestreo de conglomerados.
b) Si 0>δ es más eficiente el aleatorio simple.
c) Si 0=δ las varianzas coinciden.
El caso más usual es b), puesto que cabe esperar mayor homogeneidad dentro de los
conglomerados que entre ellos. Así pues, usualmente el muestreo de conglomerados
implica una pérdida de precisión en las estimaciones, frente al muestreo aleatorio. No
obstante, presenta dos ventajas muchas veces decisivas para la planificación del
trabajo de campo:
1. Hace más viable la solución de marcos imperfectos pues, contando con un marco
de conglomerados, sólo deben definirse los elementos de los conglomerados
seleccionados.
2. Las unidades a medir se encuentran menos dispersas en la población, lo que facilita
sensiblemente la fase de recogida de datos por los agentes.
Estas ventajas definen al muestreo de conglomerados como un modelo de bajo coste
(Sudman, 1976; Hedges, 1980; Stuart, 1984; Levy y Lemeshow, 1991), al menos si los
conglomerados coinciden con áreas geográficas (Derdo, 1980). Tanto es así que un
muestreo por conglomerados puede llegar a ser más preciso que el aleatorio simple, a
Investigación a través de los cuestionarios 80
pesar de que 0>δ , puesto que la disminución de los costes por unidad encuestada
permite aumentar el tamaño de la muestra lo suficiente como para poder reducir la
cuantía de los errores típicos, por debajo de lo que correspondería a un muestreo
aleatorio simple.
6.5. Variantes
Las variaciones que pueden realizarse partiendo de los modelos básicos expuestos en
las anteriores páginas, son muchas. Aquí expondremos las variantes más comunes: los
llamados muestreos de dominios y bietápico.
Muestreo de dominios
Las denominaciones que recibe este modelo no son unívocas. Quizá la más extendida
sea la de muestreo de dominios (Kish, 1982; Chaudhuri y Stenger, 1992; Särndal y
otros, 1992).
Existen algunas ocasiones en las que los objetivos de inferencia implican dos niveles
de conjuntos de referencia. Las poblaciones en las que se pretende aplicar las
inferencias cambian según el nivel de análisis. Este tipo de muestreo tiene la apariencia
de un modelo estratificado, con la salvedad de que las clases son también, y a
determinado nivel de análisis, poblaciones. Así pues, en el muestreo de dominios
interesa concluir tanto a nivel de toda la población como a nivel de cada uno de los
dominios contemplados (Särndal, 1984).
Un ejemplo concreto de este tipo de procedimiento de muestreo es el caso de una
investigación a nivel de una comunidad autónoma, en la que no sólo se pretende
extraer conclusiones (realizar inferencias) a nivel de toda la comunidad, sino también
en cada provincia.
En una primera actuación cada provincia es una población. Por tanto, dentro de cada
provincia se realiza un muestreo que puede utilizar cualquiera de los procedimientos
descritos hasta el momento. Una vez finalizada la fase de recogida de datos y
realizadas las inferencias a nivel de provincia, éstas pasan a ser consideradas estratos
de la población global o comunidad autónoma, estableciendo las inferencias al nivel de
ésta.
Lo esperable en tales casos es que la representación de las provincias en la muestra
final no sea proporcional al tamaño de cada una, puesto que la selección se ha
Investigación a través de los cuestionarios 81
realizado procurando una inferencia con suficiente poder a nivel de cada provincia.
Esta circunstancia requiere que, previo al proceso de inferencia a nivel de toda la
región, deba realizarse una ponderación de los datos en función de la provincia de
procedencia: las provincias sobrerrepresentadas en la muestra final (de menor tamaño
poblacional) deberán ponderarse con pesos inferiores a la unidad, mientras que las
provincias infrarrepresentadas en la muestra final (de mayor tamaño poblacional)
deberán ponderarse con pesos superiores a la unidad. De esta forma, un muestreo de
dominios puede conceptualizarse como un muestreo estratificado con afijación óptima
o de Neyman, donde el tamaño de muestra es tal que permite estimaciones
independientes por clase. Debe considerarse que el objetivo de inferencia en el
muestreo estratificado no es cada una de las clases, sino la población en su conjunto,
por lo que las estimaciones por clase generan errores de precisión muy grandes.
La utilización de este modelo de muestreo se encuentra tan extendida que Hedges
(1980: 61) afirma que “en la práctica, el determinante principal del tamaño de muestra
es casi siempre la necesidad de observar separadamente los resultados de los
diferentes subgrupos en la muestra total”.
B) Muestreo de conglomerados bietápico o con submuestreo
En principio cabe esperar que un muestreo bietápico sea aquél que se realiza en dos
etapas. No obstante, aunque esto es cierto, se utiliza la denominación para referirse a
un dos-etapas en particular.
La muestra final se obtiene como resultado de seleccionar unidades elementales de los
conglomerados que, en una primera actuación, han sido seleccionadas de la población.
Así, en la primera etapa se realiza un muestreo de conglomerados cuyo resultado es
una muestra intermedia de gran tamaño. En la segunda etapa, llamada submuestreo se
consigue la muestra definitiva con una selección de unidades elementales utilizando
como conjuntos de referencia a las clases seleccionadas en la primera etapa.
El proceso permite resolver problemas de marco referentes a la falta de información,
razón por la cual es sin duda uno de los modelos de muestreo más extendidos (Jolliffe,
1984; Särndal y otros, 1992). Para culminar la primera etapa basta con tener
información sobre la identidad y tamaño de los conglomerados (no de sus elementos
constituyentes). En la segunda etapa únicamente interesa reunir información útil de los
conglomerados seleccionados (no del resto). La existencia de submuestreo hace del
Investigación a través de los cuestionarios 82
modelo bietápico un diseño de selección de muestras especialmente poderoso, “no en
el sentido de que sea más preciso para iguales tamaños de muestra, sino en el sentido
práctico: se puede introducir donde otros esquemas no tienen cabida prácticamente”
(Abad y Servín, 1978).
En el ejemplo de las provincias, en una primera etapa son seleccionados municipios
dentro de cada provincia. En la etapa de submuestreo, son seleccionadas unidades
elementales únicamente dentro de cada uno de los conglomerados que han sido
seleccionados.
En el muestreo llamado polietápico, cada etapa consiste en la consecución de una
muestra cada vez más pequeña y de tales características que la información que se
posee de ella es cada vez más precisa. Por ejemplo, en un muestreo de
conglomerados con tres etapas, se obtendría una muestra de conglomerados en la
primera etapa (por ejemplo, municipios); en un momento posterior se seleccionan
conglomerados de menor tamaño dentro de los que han sido seleccionados en la etapa
anterior (por ejemplo, secciones censales dentro de los municipios seleccionados); y,
por último, de estos últimos conglomerados serán obtenidas las unidades finales que
constituirán la muestra (personas dentro de las secciones censales seleccionadas).
6.6. ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?
Como suele ocurrir no hay una regla fácil. En principio y desde la teoría estadística, el
muestreo estratificado es el más recomendable porque permite obtener las muestras
de menor tamaño posible, manteniendo fijas el resto de exigencias en el proceso de
inferencia. No obstante hay algunos inconvenientes claros frente a este consejo:
1. En primer lugar, es posible que no se tenga información sobre las variables de
estratificación, en cuyo caso no es posible estratificar. Puede ocurrir también que
aunque se puede acceder a esta información, se sospecha que las variables
consideradas no tienen influencia sobre la característica a medir, por lo que no
existirán diferencias entre estratos y el esfuerzo de la estratificación será en vano.
En ambas ocasiones, será más recomendable el muestreo aleatorio.
2. No obstante, el muestreo aleatorio simple tampoco es posible en multitud de
ocasiones, puesto que requiere una base de datos especial y unas condiciones
propicias de aplicación que no se encuentran habitualmente. Una posible solución
es improvisar aleatoriamente sobre la marcha mediante la aplicación de las rutas
Investigación a través de los cuestionarios 83
aleatorias de las que nos ocuparemos en el próximo capítulo. Otra es aplicar un
muestreo de conglomerados con submuestreo en donde se emplee el espacio entre
ambas etapas para completar la base de datos de los conglomerados
seleccionados.
Aun así, los párrafos anteriores sólo consideran la relación entre el procedimiento de
muestreo y los problemas con el marco o listado de unidades. Por lo general, existen
muy serias limitaciones económicas para decidir tamaños de muestra, pagos de
encuestadores, tiempo implicado en el trabajo de campo, material invertido, etc. Si se
incluye el argumento del coste, indudablemente el procedimiento más barato es el de
conglomerados monoetápico, puesto que disminuye el tiempo del trabajo de campo
(menos gastos en dietas y sueldos fijos) y las distancias que deben recorrerse para
realizar las encuestas (menos gastos en concepto de desplazamiento).
No obstante, cuando se combinan todos los argumentos, la solución no es única ni
fácil. El muestreo de conglomerados es más barato, pero genera mayor variación de la
característica en el muestreo, por lo que requiere un tamaño de muestra sensiblemente
mayor que en el estratificado, por ejemplo. En cada caso se verá si la limitación
económica puede más o menos que la precisión. Así hay tres grupos principales de
argumentos que no van en la misma dirección a la hora de aconsejar un modelo u otro:
los costes, la precisión y la información de base. Así, ordenando a los cuatro
procedimientos específicos abordados según las tres variables mencionadas, se
obtiene el resultado del cuadro 3.1.
En las encuestas que se realizan por un procedimiento diferente al cara a cara, la
selección del modelo de muestreo es más sencilla por cuanto los procedimientos que
implican la consideración de conglomerados carecen de interés. Los conglomerados
son artilugios a los que se recurre para completar el marco o para reducir costes en las
encuestas cara a cara. Cuando la entrevista se va a realizar por teléfono o por correo,
se parte de una base de datos completa o suficiente al menos para la selección de
encuestados, por lo que no tienen sentido los conglomerados para recoger información
por etapas, como ocurre en la encuesta cara a cara. Por otro lado, en las encuestas por
teléfono y correo no existen gastos por desplazamiento.
Cuadro 3.1. Ordenación de cuánto consigue un procedimiento de selección de muestras, con respecto a tres variables de interés.
Coste Precisión Información
Investigación a través de los cuestionarios 84
requerida Estratificado 4 1 4 Aleatorio 3 2 3 Monoetápico 1 4 1 Submuestreo 2 3 2
En las encuestas por teléfono, el procedimiento de selección de muestras más viable
es el aleatorio simple. Al respecto, lo esperable es que sea un programa de ordenador
el que seleccione los números mediante un procedimiento pseudo-aleatorio con
restricciones. Así, se suministra información al programa con respecto a las
limitaciones de prefijos, longitud en número de dígitos, etc. Con esta información el
ordenador realiza una selección de números concretos, si bien puede ocurrir que
algunos de ellos no tengan ningún abonado o éste sea una oficina o cualquier entidad
diferente a un domicilio particular. Para poner en marcha este procedimiento no es
necesario contar con información sobre la población más que las restricciones
explícitas a la variación posible en cuanto a los números de teléfono.
En las encuestas por correo se cuenta con una base de datos que facilita la
estratificación. Mayoritariamente este tipo de encuestas bebe de las bases de
entidades comerciales donde consta no sólo la identidad y localización postal del
posible encuestado, sino también algunas variables de interés como su status
socioeconómico. De esta forma puede establecerse una estratificación y, con ello,
reducir el tamaño requerido para la muestra.
7. Errores de muestreo
7.1. El error muestral y sus expresiones asociadas
El primer error que aparece en la mente del investigador es la diferencia entre el
resultado obtenido en la muestra y el que se habría obtenido de haber trabajado en la
población. Es el principal, sin lugar a dudas, y justifica el resto de los errores abordados
en este punto. Por esta razón se le denomina, sencillamente, error muestral o error de
muestreo. El mayor deseo del investigador sería poder establecer una afirmación tan
categórica como, por ejemplo, que 11 de cada 23 ciudadanos fuman al menos un
paquete al día. Pero esto es imposible.
En el ejemplo, el investigador considera que la proporción de fumadores de al menos
un paquete de tabaco es 478,023/11 ==p con respecto al total de los ciudadanos (de
no importa dónde). No obstante, puede que el verdadero valor en la población sea
Investigación a través de los cuestionarios 85
356,0≠ . La diferencia entre ambos
122,0356,0478,0 =−=me
es el error muestral ( )me .
Primera observación: si conociéramos la cuantía del error muestral bastaría con sumar
tal cantidad a la estimación puntual que se realiza desde la muestra y el investigador
daría con seguridad en el valor exacto en la población. Por supuesto, esto no ocurre.
Así que el valor concreto de me es desconocido. No obstante, existe alguna alternativa
que permite avanzar en el proceso para conocer los valores poblacionales.
Antes de entrar de lleno en ello es necesario compartir una misma simbología entre
texto y lector. Pongamos que lo que interesa es averiguar el valor de una función
poblacional: la media de una variable, la proporción de una variable, una correlación
entre dos variables, etc. Simbolizaremos esta función poblacional con δ (aunque
usualmente, la función poblacional se ha bautizado como parámetro, este último es un
término no unívoco, puesto que también se recurre a él para otros menesteres). Para
estimar su valor a partir de las mediciones realizadas en una muestra se calcula una
función de los datos de ésta, que llamaremos estimador y que será simbolizada con ∗δ . Por ejemplo, se utiliza la media aritmética de los datos de la muestra para estimar
el valor de la media aritmética de los datos de la población. Así pues:
δδ −= ∗
me
Una primera aproximación al manejo del error muestral es plantear una medida de su
varianza, es decir, cómo varía el error de una muestra a otra. Si ocurriera que existe
una gran variabilidad, entonces el investigador debería sentir bastante indefensión a la
hora de establecer sus conclusiones, ya que su muestra puede ser una de las muy
abundantes nuestras raras de la población (es decir, que suministran valores para ∗δ
muy alejados de δ ). La varianza de ∗δ con respecto a δ , es decir, el error muestral al
cuadrado por término medio (al igual que ocurre con la justificación para la expresión
de cálculo de una varianza, en ECM , se eleva la diferencia entre los elementos para
transformar las diferencias en cantidades positivas), recibe el nombre de error
cuadrático medio, con la expresión:
Investigación a través de los cuestionarios 86
( )( )
kECM
k
i
∑−
∗
∗
−
= 1
2δδ
δ
donde k indica el número de muestras que pueden ser obtenidas de la misma
población, con el mismo tamaño y siguiendo el mismo modelo de muestreo. La forma
empírica de obtener el valor del error cuadrático medio es:
1. Obtención de todas las muestras posibles de la misma población, con el mismo
modelo de muestreo y el mismo número de unidades seleccionadas.
2. Cálculo de ∗δ en la muestra, del error muestral ( )δδ −∗ y su cuadrado ( )2me . De
esta forma se construye la distribución muestral de los errores muestrales al
cuadrado.
3. Cálculo del promedio del error muestral al cuadrado (media aritmética de todos los 2
me obtenidos).
Como resulta obvio, este proceso empírico no se hace. Primero porque si somos
capaces de obtener todas las muestras posibles de la población, es que podemos
medir directamente a ésta, con lo que el muestreo carece de sentido. Y, segundo,
porque en la práctica no se pueden obtener todas las muestras posibles (por ejemplo,
de una población de tan sólo 40 unidades, pueden obtenerse alrededor de 140.000
millones de muestras diferentes de tamaño n = 20, con un muestreo aleatorio simple).
Luego la siguiente expresión del error cuadrático medio es más correcta que la anterior,
puesto que no indica una extracción empírica real, sino que se muestra en función de
valores esperados:
( ) ( ) ( )22δδδ −== ∗∗ EeEECM m
Al igual que ocurre con cualquier varianza, su manejo resulta incómodo, puesto que,
utiliza unidades cuadráticas. La solución más sencilla es calcular la raíz cuadrada del
error cuadrático medio. El resultado tiene la sugerente denominación de error total del
muestreo:
( ) ( )2δδδ −= ∗∗ EETM
Investigación a través de los cuestionarios 87
Así pues, el error total del muestro indica una medida de la dispersión que cabe
esperar en el error muestral. Cuanto mayor sea su cuantía, más esperable resulta
obtener una muestra cuyo ∗δ esté alejado de δ .
¿En qué medida es útil ( )∗δETM ? Lo cierto es que no para mucho. El problema del
error muestral es que resulta desconocido a los ojos del investigador. El error
cuadrático medio y su derivado, el error total del muestreo, no sólo manejan el error
muestral, sino que añaden otro problema más: el total de las muestras posibles (con las
restricciones señaladas). No obstante, si bien directamente es inmanejable, de forma
indirecta puede obtenerse alguna información de utilidad práctica. Para ello, vamos a
definir el concepto de sesgo en un estimador como la diferencia entre su valor
esperado y la función poblacional que se pretende estimar ( )( )δδ −= ∗EB . Con ello:
( ) ( ) ( )[ ]( ) ( )[ ]( )[ ]( ) ( ) ( )[ ]( )∗∗∗∗
∗∗∗∗∗∗
−++−
=+−=−−=−=
δδδδ
δδδδδδδ
EBEBEEE
BEEEBEEEECM
222
222
(1)
Como el sesgo, B, es una constante, entonces:
( ) 22BBE =
( )[ ]( ) ( )[ ]( )[ ] 00 =⋅=−−−⋅=− ∗∗∗∗∗∗ BEEEEBEBE δδδδδδ
Sustituyendo ambas expresiones en (1):
( ) [ ]( ) ( ) 222BVBEEECM +=+−= ∗∗∗∗ δδδδ
De esta forma, se observa que el error cuadrático medio (el cuadrado del error total del
muestreo) puede subdividirse en dos elementos más. Por un lado, la varianza del
estimador [ ]( )∗δV y, por otro, su sesgo al cuadrado ( )2B . Ambos son también medidas
de error, no sólo por participar de ( )∗δECM , sino también por méritos propios:
1. La varianza del estimador tiene una fácil interpretación: cuanto mayor sea su
cuantía, mayor dispersión de valores suministra el estimador y, por tanto, menos
fiable es su medida, menos creíble es el resultado ∗δ como sustituto o
representante del verdadero valor poblacional δ . Por las mismas razones que
hemos comentado en la traducción de ECM a ETM, es preferible manejar la raíz
cuadrada de ( )∗δV , función que recibe la denominación de error tipo, error típico o
error estándar:
Investigación a través de los cuestionarios 88
( ) ( ) ( )( )2∗∗∗ −==∗ δδδσδ
EEV
2. Para el sesgo, existen expresiones que muestran su cálculo, si bien están también
en función de variables poblacionales. Fijémonos que el sesgo de un estimador
podría ser bautizado como error muestral medio o valor esperado del error
muestral:
( ) ( ) ( ) δδδδ −=−== ∗∗ EEeEB m
Uniendo los conocimientos adquiridos hasta el momento:
( ) ( )22
mediotipototal eee +=
¿Cómo obtener una utilidad de los resultados teóricos presentados hasta el momento?
Es fácil compartir la idea de que lo ideal es reducir al máximo el error total del
muestreo. Una vía indirecta es tomar decisiones tales que reduzcan sus dos
componentes: error típico y sesgo.
Para reducir el error tipo se puede recurrir al diseño de la muestra. Así por ejemplo, y
siguiendo lo expuesto en el segundo capítulo, un muestreo estratificado genera un error
tipo menor (o, como muy alto, igual) que el aleatorio simple. Para el sesgo lo ideal es
considerar estimadores insesgados ( )0=B . Así, en todas las muestras autoponderadas
(aleatorio simple, estratificado con afijación proporcional, etc.), es decir, en todas las
muestras obtenidas mediante procedimientos que respetan el que todas las unidades
de la población tengan la misma probabilidad de pertenecer a la muestra, la media
aritmética de la muestra es un estimador insesgado de la media aritmética de la
población. Otro ejemplo: en un muestreo aleatorio simple la cuasivarianza de la
muestra es un estimador insesgado de la cuasivarianza en la población.
El error total del muestreo es un concepto interesante, tal y como se ha visto. No
obstante, cuando el investigador ha recogido los datos e, incluso, ha concluido los
análisis de inferencia, suministra otros valores de error a la comunidad científica.
Veamos de qué se trata y qué relación guarda con el error muestral.
7.2. El error muestral y la estimación
El error muestral tiene sentido en el ámbito de una estimación puntual: se calcula una
función de los datos de la muestra, que llamamos estimador, y se afirma que la función
poblacional de interés tiene ese mismo valor. El error en la estimación puntual es el
Investigación a través de los cuestionarios 89
error de muestreo.
Pero en la práctica, cuando interesa estimar un valor poblacional, no se recurre a una
estimación puntual, sino por intervalo. Así, se establecen conclusiones como la que
sigue: “la media de consumo de bebidas alcohólicas durante la Feria de Sevilla, dentro
del recinto ferial, se encuentra entre 3 y 4 litros por visitante y día”. “Entre 3 y 4” es
equivalente a “3,5±0,5”. En este último caso, 3,5 representa el valor del estimador,
mientras que 0,5 es el radio del intervalo de estimación. Es obvio que conforme el radio
sea mayor, más difícil será que el investigador se equivoque en la inferencia.
El radio del intervalo de estimación ha recibido varias denominaciones. Se puede
encontrar incluso “error muestral”. Grave error, puesto que su cuantía es desconocida,
tal y como se ha visto en el subapartado anterior. Hay quien lo denomina “error de
estimación” con cierta lógica lingüística. Sin embargo, también se puede encontrar la
expresión “error de estimación” para referirse a la discrepancia entre ∗δ y δ . Nosotros
preferimos la expresión error de precisión ( )pe (Manzano, 1996). Cuanto mayor es pe ,
más imprecisa es la estimación, puesto que el intervalo es mayor.
Usualmente se define el proceso de estimación por intervalo indicando que existe cierta
dosis de confianza (probabilidad) en que el valor de la función poblacional de interés δ
se encuentre dentro del intervalo de estimación. Si denominamos a ese valor de
probabilidad con la letra griega λ , entonces:
( )( ) λδδ =±∈ ∗pep
Esta misma información puede expresarse de otra forma, indicando:
( ) λ=≤ pm eep
Es decir, si bien el error muestral es desconocido, se espera que su cuantía no rebase
la del error de precisión. Esta esperanza se mide en términos de probabilidad con el
valor λ . Así pues, dentro de la estimación por intervalo, el error de precisión puede ser
conceptualizado como “el máximo valor esperado para el error muestral”.
7.3. Riesgo en la estimación
En el subapartado anterior se ha mencionado el valor de probabilidad λ . Si en la
literatura estadística no es posible encontrar unicidad de criterios con respecto a los
errores muestral y de estimación, el caos es total con respecto a ese valor de
Investigación a través de los cuestionarios 90
probabilidad. Lo más fácil es encontrar una sencilla letra p para representarlo (lo que se
confunde con una proporción, por ejemplo). Si bien no es inusual encontrar la letra
griega (α como alternativa). No es tampoco una buena alternativa: (α aparece
también en la teoría de la decisión estadística, como nivel de significación estadística).
Es un valor que el investigador decide antes de la obtención de los datos y que
representa el máximo riesgo que está dispuesto a asumir cuando rechaza la hipótesis
nula. Así pues, es un valor de probabilidad que aparece antes que los datos. Muy
relacionado con él está el grado de significación estadística. Es un valor de
probabilidad que se calcula con los datos del estudio y que representa el riesgo
calculado de errar al rechazar la hipótesis nula. El investigador procederá al rechazo si
ocurre que el riesgo calculado (grado de significación) es inferior al máximo establecido
(nivel de significación). Así pues, el grado es un valor de probabilidad que aparece
después que los datos.
En la estimación estadística, la confianza en que δ se encuentre en el intervalo puede
ser calculada o establecida. En la situación más frecuente, el investigador decide un
valor para λ y, tras obtener los datos, calcula pe , construyendo seguidamente el
intervalo. No obstante, resulta viable (y así se ejercita con no poca frecuencia),
construir primero el intervalo estimación (es decir, definir primeramente un valor para
pe ) y después calcular λ .
No es éste el lugar más apropiado para sugerir diferentes símbolos para las diferentes
situaciones, no obstante, sí es deseable que el lector sepa discriminar que encontrará
tanto valores de λ calculados como pre-establecidos, y tanto con el símbolo p, como
α .
7.4. Un ejemplo concreto
Hasta el momento se han tratado diversos errores. Se comenzó con el total del
muestreo, desglosable en el error tipo y en el medio. Tras ese discurso teórico,
pasamos a situaciones más prácticas: el contexto de estimación, en el que apareció el
error de precisión y los riesgos asociados. Es el momento de ver tales conceptos con
algún ejemplo práctico.
Para ello, consideramos una población de 7 unidades y la selección de una muestra de
4 elementos. Son posibles, por tanto 3547 = muestras diferentes. En cada una de ellas
Investigación a través de los cuestionarios 91
vamos a calcular la media aritmética, el error muestral y el cuadrado de ambos valores
para posteriores operaciones.
Con respecto a la población:
Datos: 5, 3, 8, 7, 4, 5, 3 Media: 5
Como se observa en la quinta columna del cuadro 3.2, la suma de los errores
muestrales es cero, por lo que estamos ante un estimador insesgado, por esta razón su
valor esperado coincide con la media poblacional y el error total del muestreo con el
error tipo.
( ) ( ) 0;535
175==== meEXE µ
( ) ( )22
35
75,133929,05
35
75,888meEXV =====
( ) ( ) ( ) 6268,0====x
XVXECMXETM σ
La distribución muestral de la media en este ejemplo no sigue una ley normal. Pero
estos datos concretos nos resultan útiles no sólo para ejercitar los conceptos y sus
expresiones asociadas, sino también para observar la relación entre los errores
muestral y de precisión en una estimación por intervalo.
Supongamos que el investigador decide un error de precisión de ½. Su intención es,
por tanto, realizar una estimación por intervalo con una “anchura” de una unidad. Al
realizar la selección de unidades obtiene la muestra identificada con el número de
orden 16 en la tabla anterior (5, 8, 5, 3). La media correspondiente es 5,25. Luego,
construye el intervalo:
4,75 5,25 5,75
CUADRO 3.2. Ejemplo de una población de 7 unidades y la selección de una muestra de 4 elementos.
muestra X 2X me 2
me
1 5387 5,7500 33,0625 0,7500 0,5625
2 5384 5,0000 25,0000 0,0000 0,0000
Investigación a través de los cuestionarios 92
3 53 85 5,2500 27,5625 0,2500 0,0625
4 5383 4,7500 22,5625 -0,2500 0,0625
5 5374 4,7500 22,5625 -0,2500 0,0625
6 5375 5,0000 25,0000 0,0000 0,0000
7 5373 4,5000 20,2500 -0,5000 0,2500
8 5345 4,2500 18,0625 -0,7500 0,5625
9 5343 3,7500 14,0625 -1,2500 1,5625
10 5353 4,0000 16,0000 -1,0000 1,0000
11 5874 6,0000 36,0000 1,0000 1,0000
12 5875 6,2500 39,0625 1,2500 1,5625
13 5873 5,7500 33,0625 0,7500 0,5625
14 5845 5,5000 30,2500 0,5000 0,2500
15 5843 5,0000 25,0000 0,0000 0,0000
16 5853 5,2500 27,5625 0,2500 0,0625
17 5745 5,2500 27,5625 0,2500 0,0625
18 5743 4,7500 22,5625 -0,2500 0,0625
19 5753 5,0000 25,0000 0,0000 0,0000
20 5453 4,2500 18,0625 -0,7500 0,5625
21 3874 5,5000 30,2500 0,5000 0,2500
22 3875 5,7500 33,0625 0,7500 0,5625
23 3873 5,2500 27,5625 0,2500 0,0625
24 3845 5,0000 25,0000 0,0000 0,0000
25 3843 4,5000 20,2500 -0,5000 0,2500
26 3853 4,7500 22,5625 -0,2500 0,0625
27 3745 4,7500 22,5625 -0,2500 0,0625
28 3743 4,2500 18,0625 -0,7500 0,5625
29 3753 4,5000 20,2500- -0,5000 0,2500
30 3453 3,7500 14,0625 -1,2500 1,5625
Investigación a través de los cuestionarios 93
31 8745 6,0000 36,0000 1,0000 1,0000
32 8743 5,5000 30,2500 0,5000 0,2500
33 8753 5,7500 33,0625 0,7500 0,5625
34 8453 5,0000 25,0000 0,0000 0,0000
35 7453 4,7500 22,5625 -0,2500 0,0625
Total 175 888,75 0 13,75
El centro del intervalo es 5,25, valor al que suma y resta el error de precisión 5,0=pe
para obtener los extremos (4,75; 5,75). Se observa que el valor 5=µ se encuentra en
el intervalo, por lo que la estimación es un acierto ( )pm ee =<= 5,025,0 .
Supongamos ahora que la muestra obtenida es la 22 (3, 8, 7,5), cuya media es 5,75.
Por tanto:
5,25 5.75 6,25
Como se observa, la función poblacional 5=µ no se encuentra en el intervalo
( )pm ee =>= 5,075 , por lo que la estimación no acierta en el valor poblacional.
8. Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
8.1. Ponderación
Lo esperable, en investigación mediante encuestas, es que el investigador esté
interesado en establecer conclusiones a nivel de la población, sin otorgar mayor
importancia a unos colectivos que a otros. En investigación comercial puede ocurrir que
determinados grupos sean de mayor interés (por ejemplo, el de mayor poder
adquisitivo o una laguna de edad en cuanto al consumo de un producto) que otros. En
tal caso la muestra y las conclusiones pueden estar sesgadas en el sentido de contar
con mayor participación de unidades que provienen de los colectivos de mayor interés.
No obstante, en la mayoría de las ocasiones, las conclusiones se redactan en términos
similares a estos: “un X% de los españoles fuma, al menos, diez cigarrillos al día”, “X
de cada diez niños andaluces desconoce quién fue Blas Infante”, “Un sevillano
consume una media de X litros de vino fino durante la Feria de Abril”, etc. Las
Investigación a través de los cuestionarios 94
conclusiones se establecen al nivel de la población que interesa, en su globalidad, por
lo que un peso diferencial de los subcolectivos implicados en la muestra es indeseable.
Esta idea trae consigo el que los elementos constituyentes de la población tengan una
representación acorde a su relevancia: aquellos con mayor representación en la
población deben tener un peso también mayor en la muestra. Cuando el procedimiento
de selección consigue respetar este principio, se habla de muestras autoponderadas.
Si, por el contrario, los elementos tienen en la muestra una importancia desigual con
respecto a la población de origen, procede realizar una manipulación previa al análisis
de datos, que recibe el nombre de ponderación de casos (Adams, 1989).
En el contexto de los modelos de muestreo considerados en el presente trabajo, dos
son las situaciones en las que puede violarse la autoponderación:
1. Selección mediante muestreo estratificado con afijación óptima y varianzas
desiguales por estratos, lo que origina que los estratos con mayor varianza cuenten
con una representación mayor en la muestra de la que corresponde a su tamaño.
2. Muestreo de dominios. Dado que cada uno de éstos debe contar con una muestra
independiente representativa con los mismos parámetros definitorios (por ejemplo,
el mismo riesgo y el mismo error de precisión), los dominios con menor tamaño
tendrán una representación porcentual mayor que los dominios mayores.
La ponderación de casos consiste en aplicar un peso a cada dato que puede diferir de
1. En el análisis de datos, el peso sustituye a la frecuencia tradicional o, en otros
términos, la frecuencia habitual de cada dato (1) constituye un caso particular de peso
en el que todo caso tiene la misma importancia. Denominando iw al peso en la muestra
del dato i, podemos distinguir tres situaciones, según el grupo de procedencia del dato:
1. ( )1>iw . El colectivo se encuentra sobrerrepresentado. La proporción de
participación del colectivo en la muestra es superior a la proporción que le
corresponde en la población. Ocurre con estratos de mayor varianza que el resto o
dominios pequeños. Luego el peso de estos datos, durante el análisis estadístico,
debe ser menor que la unidad, de tal forma que la suma de pesos corresponda a la
frecuencia total teórica en una muestra autoponderada.
2. ( )1<iw . El colectivo se encuentra subrepresentado. La razón de participación del
colectivo en la muestra es inferior a la proporción que le corresponde en la
Investigación a través de los cuestionarios 95
población. Ocurre con estratos de menor varianza que el resto o dominios grandes.
Luego el peso de estos datos, durante el análisis estadístico, debe ser mayor que la
unidad, de tal forma que la suma de pesos corresponda a la frecuencia total teórica
en una muestra autoponderada.
3. ( )1=iw . Las frecuencias de los datos de este colectivo no requiere ninguna
manipulación previa. Si tal peso coincide en todos los grupos, se trata de una
muestra autoponderada.
Llamaremos in a la representación del colectivo i en la muestra. Si ésta fuera
autoponderada:
N
N
n
n ii =
Luego, las frecuencias de los datos del colectivo i deben someterse a la transformación
(aquí utilizamos iw como el peso que debe tener el dato):
∑=
=⇒==in
j i
ii
iiii
Nn
nNw
N
nNwnw
1
Veamos un ejemplo. Se ha realizado un muestreo en un municipio, distinguiendo entre
los estratos E1, E2, E3 y E4. El procedimiento de selección ha consistido en un
estratificado con afijación de mínima varianza. En la tabla que sigue se muestra la
identidad del estrato (E), el tamaño en la población (N), el tamaño en la muestra (n), las
operaciones de cálculo para el peso de cada estrato (Cálculo) y el peso resultante
(Peso):
N
nNn
N
N
n
n ii
ii =⇒=
E N n Cálculo Peso E1 5630 150 (5630 580)/(21805 150) 0,998 E2 3500 148 (3500 580)/(21805 148) 0,629 E3 2800 125 (2800 5 80)/(21805 125) 0,596 E4 9875 157 (9875 580)/(21805 157) 1,673 Total 21805 580
8.2. Varianzas
Investigación a través de los cuestionarios 96
Una vez realizado el muestreo y analizados los datos al nivel de la muestra, procede
establecer las inferencias y concluir consecuentemente. Para realizar estimaciones se
requiere construir un intervalo de valores alrededor del estadístico calculado (una
proporción, por ejemplo). La estimación por intervalo requiere, entonces, un valor
central (el estadístico), una medida de variación de la distribución muestral (el error
típico, en función del tamaño de la muestra y del modelo de muestreo) y una medida de
seguridad en la estimación (distancia estandarizada en la distribución teórica de
probabilidad). En el caso de estimación de una proporción:
( )pZp σπ α 2/±∈
El valor σp corresponde al error típico o desviación tipo de la distribución muestral de
proporciones. Depende del tamaño de la muestra y del modelo de muestreo. Para no
resultar innecesariamente redundantes, basaremos la exposición en las fórmulas de
Azorín Sánchez Crespo (1986), donde se encuentra la que se refiere a la estimación de
medias ira el muestreo aleatorio simple en poblaciones finitas (página 65), estratificado
(página 5) y de conglomerados bietápico (página 187).
a) Muestreo aleatorio
N
nN
n
Sx
−
−=
1σ
donde S es la desviación tipo de la característica en la muestra, N es el tamaño de la
población y n es el tamaño de la muestra.
b) Muestreo estratificado
( )1−
−=
nN
nNS
i
ii
ixiσ
donde iS es la desviación tipo de la característica en el estrato i (en la muestra), iN es
el tamaño del estrato i en la población y in es el tamaño del estrato i en la muestra.
c) Muestreo de conglomerados monoetápico
c
cc
c
e
x N
nN
n
S −
−=
1σ
donde eS es la variación entre las medias de los conglomerados en la muestra. cN es
Investigación a través de los cuestionarios 97
el número de conglomerasdos en la población y cn es el número de conglomerados en
la muestra.
d) Muestreo de conglomerados monoetápico
⋅
⋅−+
−
⋅=
c
ced
c
cc
c
c
x nN
nN
n
nN
nN
n122 σσσ
donde cN es el número de conglomerados en la población, cn es el número de
conglomerados en la muestra, n es el número de unidades elementales en la muestra,
N es el número de unidades elementales en la población y los estimadores de las
varianzas poblacionales entre y dentro conglomerados ( 2ˆeσ y 2ˆ
dσ , respectivamente),
corresponden a los componentes típicos del análisis de la varianza:
( )
( )∑∑
−
−
=c
i
n
i i
n
j
iij
c
dn
XX
n 1
1ˆ
2
2σ y ( )
1ˆ
2
2
−
−
=∑
c
n
i
tii
en
XXnc
σ
8.3. Modelos de muestreo en el software al uso
No se dispone de soporte informático para realizar las estimaciones, en el software
estadístico convencional, considerando el procedimiento de extracción de la muestra.
La asunción de un modelo de muestra aleatorio simple para poblaciones de gran
tamaño (o sin reemplazo o reposición) es la base para los desarrollos de los métodos
estadísticos (Kish y Frankel, 1974), así como para los programas de análisis estadístico
(Martínez Arias, 1995a). Como expresa Särndal (1984), el diseño utilizado para la
obtención de la muestra tiene efecto sobre las conclusiones extraídas del análisis de
datos, pero la mayoría de los programas de ordenador no consideran el modelo de
muestreo. Es más, si el modelo de muestreo no ha sido el aleatorio simple para
poblaciones de gran tamaño, las estimaciones de las varianzas suelen ser erróneas e
invalidar las conclusiones.
Ante el problema o deficiencia planteada, pueden plantearse dos soluciones factibles.
La primera de ellas es confeccionar utilidades informáticas que contemplen el
procedimiento concreto que se ha utilizado en la extracción de la muestra, adecuando
los procesos de estimación y decisión a cada contexto concreto. No obstante, la
mayoría de las ocasiones, el software específico de tratamiento de datos que corrige
las deficiencias originadas al salir del patrón estándar apenas existe o bien es
Investigación a través de los cuestionarios 98
confeccionado para instituciones que no facilitan su uso (Aparicio, 1991). Una buena
excepción es el programa para ordenadores compatibles IBM PC denominado PC
CARP, que permite el análisis de datos provenientes de modelos de muestra con
estratificación y conglomerados polietápico (y modelos de complejidad inferior a éste),
realizando estimaciones para el total de la población y para los colectivos
contemplados (Fuller y otros, 1986).
La segunda de las soluciones consiste en ingeniar estrategias tales que permitan
utilizar el software estadístico convencional, de tal forma que los resultados de la
inferencia sean sensibles al procedimiento de extracción de muestras utilizado.
Existe una estrategia para conseguir que el software estadístico comercial realice
inferencias, considerando el procedimiento de extracción de muestras utilizado en la
investigación cuyos datos se analizan (Manzano, 1996). Consiste en modificar la
varianza de los datos de la muestra antes de hacer la inferencia. Para ello, si la
intención es estimar la media o la proporción (u otra medida poblacional) de la
característica X, bastará con generar la variable derivada Y mediante una
transformación simple de X consistente en:
( ) XXXkY +−=
La expresión anterior permite multiplicar por 2k la varianza de la muestra sin variar su
media aritmética.
La cuestión, pues, es contar con la expresión de cálculo para la variable k, según sea
procedimiento de encuesta utilizado. Así, si se ha realizado un muestreo aleatorio
simple considerando una población de tamaño infinito, k = 1. En todos los demás
casos, el valor de k debe ser calculado. Veamos las expresiones concretas, suponiendo
en todo caso que las poblaciones (elementos y conglomerados) tienen tamaños finitos
y utilizando los mismos símbolos del subapartado anterior sobre varianzas:
a) Muestreo aleatorio simple
N
nNk
−=
b) Muestreo estratificado
( )( )
∑−
−−= 2
11
1i
i
iii Sn
nNNn
NSk
Investigación a través de los cuestionarios 99
c) Muestreo de conglomerados monoetópico
1
1
−
−⋅
−=
cc
ce
n
n
N
nN
S
Sk
e) Muestreo de conglomerados con submuestreo
( )
⋅
⋅−−
−
⋅
−=
c
ced
c
cc
c
c
nN
nN
n
nN
nN
nn
Sk 1ˆˆ
11 22 σσ
9. Problemas prácticos
La puesta en práctica de una investigación por muestreo cuenta con algunos
problemas específicos en lo referente a la selección de muestras. Durante el presente
apartado abordaremos los más importantes, observando algunas soluciones.
9.1. Problemas con la base de datos
Como vimos, la selección de muestras necesita de la existencia de una buena base de
datos, listado o marco de la población en la que se desea aplicar los resultados del
estudio. Pero ocurre que, en la práctica, existen abundantes imperfecciones de marco.
Podemos considerar la existencia de tres tipos de marco de interés desde una
investigación por encuestas:
• Basadas en los censos. Son los listados oficiales de que disponen las instituciones
públicas: los ayuntamientos e institutos de estadística nacional o por comunidades
autónomas. Una de las funciones de los institutos de estadística es facilitar
información a la población. Por ello, cuentan con servicios específicos de atención e
información. Por un lado publican los resultados censales periódicamente y en
varios formatos. Alguno de ellos nos será de utilidad. Inclusive, algunos institutos
cuentan también con una base informatizada, implementada en software que se
puede adquirir o consultar y que permite construir un archivo de salida, como por
ejemplo el programa SIMA, del Instituto de Estadística de Andalucía. La información
más actual, no obstante, se encuentra en el padrón municipal, pero éste no siempre
está disponible ni organizado convenientemente. Depende del ayuntamiento de que
se trate, pueden tenerse más o menos facilidades para obtener información.
A pesar de su carácter oficial, los censos no son perfectos. Por ello y con el objetivo
de adecuarse lo más posible a los hechos, los datos referidos a la población se
Investigación a través de los cuestionarios 100
encuentran divididos u organizados en dos categorías: población de derecho (la
que debería encontrarse) y población de hecho (la que parece que se encuentra
realmente). No obstante la actualización de los datos oficiales se realiza con
relativa lentitud considerando la motilidad de las poblaciones. Pero es muy útil y
aunque no coincida con total exactitud (aspiración imposible) los errores entran en
el saco de las imprecisiones admisibles.
Por lo general, los datos oficiales se estructuran en tablas de contingencia con
abundantes subdivisiones donde constan las frecuencias por zonas, edades, sexo,
nivel de estudios y año de actualización.
Los problemas más frecuentes se derivan de cambios en la estructura de los
municipios (uniones y disgregaciones completas o parciales), la ausencia de
información en el censo con respecto a variables de interés y problemas de
colaboración con los ayuntamientos. Ante cualquiera de ellos, una salida viable y
fácil, que además permite obtener una información aproximada, es la estimación
lineal. Pongamos por caso que se carece de la repartición de frecuencias, por
categorías de edad, para un municipio, pero sí se cuenta con su total poblacional
(número total de empadronados). A partir de la tabla de contingencia o de
estratificación de la provincia (que consta en la información pública del instituto
nacional y de la comunidad), se puede reproducir la repartición al nivel del
municipio, manteniendo los mismos porcentajes, proporciones o razones que a
nivel de la provincia. Por ejemplo, si de 450.000 habitantes de la provincia, 198.000
son hombres (un 44%), se estimará que de los 3.500 empadronados en el
municipio, 1.540 serán hombres (aplicando 3.500 x 44). No obstante y por lo
general, existe una buena disposición por parte de los ayuntamientos para facilitar
información global (número de mujeres, por ejemplo, no identificaciones
personales), por lo que en algunas ocasiones basta incluso con una llamada por
teléfono para obtener la información necesaria.
• Basadas en listados comerciales. Existen empresas cuyo único cometido es
almacenar datos de posibles compradores. Cuentan con esta información y la
venden a quien esté dispuesto a comprarla. La información cuenta con nombres,
apellidos, dirección y algunas características de interés como el estado civil, sexo y
edad, y una idea del poder adquisitivo a partir de la zona de residencia, tipo de
ocupación o, directamente, nivel de ingresos.
Investigación a través de los cuestionarios 101
Si bien el origen de estas bases de datos puede ser muy variado, un procedimiento
frecuente consiste en aprovechar el consentimiento de la persona a registrar por
medio de un regalo seguro o un sorteo. Así, por ejemplo, para recibir en casa una
mantelería, un muñeco de peluche, un libro de recetas o una casita de plástico, el
interesado rellena un cupón con sus datos personales y lo envía por correo. Al
respecto, cada vez es más frecuente observar en tales cupones un pequeño texto
donde se indica algo así como “si usted desea que sus datos sean borrados de
nuestra base, por favor, indíquelo tachando la casilla adjunta”.
Estos marcos son de interés puesto que cuentan con información actualizada y
específica. Pero suelen ser propiedad de la marca que ha gestionado su obtención.
Por esta razón, la entidad comercial que desee hacer uso de una base de datos
similar, deberá comprar la información a una empresa especializada.
• Ligadas al contexto: cuando la población de interés no es la población global sino
una de características muy específicas, puede existir un marco asociado de fácil
localización. Por ejemplo, si se desea hacer una encuesta en una cadena de
comercios, la entidad tiene la identificación exacta de todos sus empleados. Otro
caso: un estudio con estudiantes universitarios. En las dependencias
administrativas de la universidad que se trate, tienen la identificación y localización
de cada uno de los estudiantes matriculados durante el curso académico actual.
Otro más: una encuesta sobre satisfacción con el producto, promovida por una
empresa de coches. La entidad cuenta con una base de datos donde figura,
incluso, el número de teléfono de los clientes.
En las bases de datos ligadas al contexto es donde menos problemas se encuentra
el investigador en el caso, claro está, de que el estudio esté promovido por la
entidad propietaria de la información.
Las investigaciones mediante encuestas por teléfono y por correo son las que disponen
de un marco más fácil de conseguir, si bien más difícil de actualizar. En las encuestas
por teléfono la exigencia mínima es contar con la definición o características de los
números de teléfono de interés. Pueden corresponder sólo a un prefijo determinado y
variar únicamente parte de los dígitos situados más a la derecha. Es difícil contar con
una base de datos de números de teléfono aparte de las empresas de teléfono,
obviamente. Por lo que la selección de números mediante un procedimiento automático
Investigación a través de los cuestionarios 102
debe hacerse mediante generación aleatoria.
Por otro lado, la existencia de un listín telefónico no facilita la tarea en el sentido de que
la selección aleatoria es tediosa, exige esfuerzo y está sujeta a error. Si se utilizara el
listín, un procedimiento aconsejable es poner en marcha un muestreo sistemático con
arranque aleatorio. Se supone que la distribución de los abonados es, en la práctica,
aleatoria, ya que se disponen por orden alfabético, característica que cabe esperar que
no correlacione con ninguna de las variables de interés. La utilización del soporte
impreso, frente al informático, tiene la ventaja de que permite descartar los números
que no corresponden a domicilios particulares.
Por último, existe una limitación muy criticada con respecto a las encuestas telefónicas:
el sesgo de cobertura. Mientras que todos los habitantes habitan en algún sitio, no
todos tienen un teléfono de localización. No obstante, este problema decrece con
velocidad, de tal forma que las encuestas por teléfono se muestran como una poderosa
alternativa (en tiempo y, sobretodo, en costes) a las personales o cara a cara.
En referencia a las encuestas por correo, si éstas se realizan con direcciones
concretas, las imperfecciones del marco corresponden a problemas de recogida o
actualización de la información por parte de las empresas dedicadas a ello. No
obstante suele estar en vigor un acuerdo entre las dos partes interesadas según el cual
la comunicación de una dirección errónea desde la entidad encuestadora a la
propietaria de la base de datos, es gratificada de alguna forma. La mínima recompensa
se traduce en una nueva dirección, pero pueden existir variantes como descuentos en
el presupuesto, direcciones extra, etc. Consideremos que ambas entidades están
interesadas en que la base de datos sea actual: quien encuesta porque ello aumenta
las garantías de una muestra aleatoria, quien suministra la base porque aumenta la
calidad de ésta.
Con respecto al sesgo de cobertura, cabe señalar que las encuestas por correo no
pueden aspirar a encuestar a cualquier tipo de población (inicialmente al alcance del
procedimiento cara a cara). Sin embargo, en la práctica no interesa cualquier tipo de
población, de tal forma que el procedimiento es seleccionado si existe un marco
adecuado a la población de interés.
9.2. Problemas con la ausencia de respuesta
La famosa expresión popular “del dicho al hecho hay mucho trecho” tiene una
Investigación a través de los cuestionarios 103
aplicación directa en investigación mediante encuestas cuando se trata de obtener la
muestra que se ha diseñado. El primer problema ha sido abordado en el subapartado
anterior: el marco del que se dispone no es perfecto. Pero el problema más grave con
el que se encuentra el investigador viene después, cuando debe contarse con la
colaboración de la población y recoger la información de interés. Hay gente que no se
encuentra, otros que se localizan pero que no responden y otros que responden pero
no a todo. En cualquier caso, tales sucesos se aglutinan en tomo a un problema
común, omnipresente y de gran trascendencia en investigación mediante encuestas: el
fenómeno de la no-respuesta.
No es de extrañar, pues, que sea “éste uno de los problemas de no muestreo que más
atención ha recibido por parte de los investigadores del método de encuestas”
(Martínez Arias, 1995a: 499). Y ello principalmente por dos inconvenientes de peso que
genera: disminuye el tamaño de la muestra y provoca un sesgo importante en los
resultados (Adams, 1989: 105; Aparicio, 1991: 60; Levy y Lemeshow, 1991: 303) al no
contar con la información proveniente de subpoblaciones concretas (a las que
representan las unidades faltantes en el conjunto final de datos). Cuando alguien no
responde a una encuesta, cabe sospechar que exista alguna variable que pueda
explicar tal acontecimiento y es posible que esa variable tenga relación con la
característica que se pretende medir. Pongamos por ejemplo que no se consiguiera la
colaboración de buena parte de los empresarios en una investigación sobre el futuro
laboral. ¿Quién creería los resultados del estudio?
Es preceptivo el facilitar una medida de éxito en la participación de la población, a la
hora de facilitar los resultados del estudio. Esta medida es conocida como tasa de
respuesta (tr): número de unidades que han sido encuestadas con respecto al número
de unidades que deberían haber sido encuestadas.
encuestados tr =
encuestables
Pero ¿cómo de alta debe ser la tasa de respuesta? La contestación es muy sencilla: “la
regla general es cuanto más alta mejor” (Fink y Kosecoff, 1989). Pero la aspiración al
100% es utópica. Groves y Kahm (1979: 3-4) facilitan algunas explicaciones al
respecto:
- La gente no está y cuando está, está ocupada.
- No creen que el estudio tenga consecuencias positivas o sospechan que tenga
Investigación a través de los cuestionarios 104
consecuencias negativas o ambas cosas.
- Desconfían de abrir la puerta de casa a extraños.
Aspectos a los que podríamos añadir la influencia negativa que sobre la actitud de la
población frente a las encuestas se ejerce desde la venta a domicilio (Manzano y otros,
1996). De hecho, si una investigación no pública alcanza una tasa de respuesta
superior al 90% puede considerarse un verdadero éxito. Con mucha frecuencia, lo
esperable es trabajar con tasas inferiores al 90% incluso en estudios donde se realizan
revisitas.
En general, cabe señalar una falta de máxima motivación o implicación en responder,
lo que explica en parte el éxito de los censos precedidos por campañas de
concienciación (Aparicio, 1991). Por otro lado, la conciencia de este problema lleva a
los investigadores, especialmente en Psicología Social, al estudio de los conceptos de
altruismo y conformidad como factores explicativos de la cooperación de los
potenciales entrevistados en las encuestas (Groves, 1990).
Por otro lado, la ausencia de respuesta puede ser debida a diferentes categorías de
carácter técnico que tienen influencia en el modo en que son calculados los índices
descriptivos de la no respuesta. Así, Lessler y KaIsbeek (1992:123-125) indican las
siguientes categorías:
- Determinadas subpoblaciones no pueden ser elegidas. Se encuentran en la
población geográfica pero no pertenecen a la población objetivo. Es el caso de
alguien que abre la puerta pero no debe ser encuestado (no corresponde al
intervalo de edad de interés, corresponde a una categoría ya completa ...).
- El seleccionado es elegible, pero se encuentra ausente del domicilio.
- El seleccionado es elegible, se encuentra en su domicilio, pero rehúsa responder.
- El seleccionado es elegible, se encuentra en su domicilio, accede a responder, pero
existen impedimentos físicos, mentales, emocionales o de lenguaje que impiden la
respuesta (por ejemplo, una enfermedad temporal que dificulta la expresión oral).
De las cuatro, la segunda (ausencia o no contacto) y la tercera (rechazo o no
cooperación) son las más comunes (Martínez Arias, 1995a) como fenómenos básicos
para el cálculo de la no respuesta.
Existe una muy abundante literatura sobre cuantías concretas para tasas de respuesta.
Investigación a través de los cuestionarios 105
Pero esta amplitud de información no va seguida de una calidad ni utilidad parejas.
Ocurre que existe cierta reticencia a facilitar tasas de no respuesta en general, puesto
que conforme ésta es mayor, disminuye la credibilidad en los resultados facilitados por
el investigador. Por otro lado, los contextos de aplicación de las encuestas son muy
variados y dispares espacio-temporalmente. Así, la mayoría de los estudios sobre el
tema provienen de Estados Unidos, lugar muy peculiar en términos de frecuencia y
actitud frente a las encuestas.
Otro problema relacionado es la amplia y muy extensa cantidad de tasas de respuesta
que se facilitan en los diferentes estudios. Dependen del tipo de investigación, medios
disponibles, preparación de los encuestadores, cuestionario utilizado, contexto social
en el que se realiza la encuesta, entorno geográfico y cultural, etc. La única conclusión
con una validez amplia, pero con excepciones, es cualitativa y se refiere a que la tasa
de respuesta es mayor en la entrevista personal, seguida muy de cerca por la
telefónica y, bastante lejos ya, la entrevista postal. No obstante, algunos estudios
comparativos otorgan el primer lugar a la encuesta por teléfono (Groves y Lyberg,
1988) lo que hace suponer que, al menos en Estados Unidos, el desarrollo técnico y la
acumulación de experiencia para la encuesta por teléfono la sofistica y permite un
mayor aumento del control de las respuestas.
Los problemas de no-respuesta en los tres procedimientos de encuestas son
diferentes. En términos generales, la cuestión es la misma: no se ha obtenido
respuesta por parte del seleccionado. No obstante, existen ciertas particularidades.
En la entrevista cara a cara, el encuestador cuenta con información y habilidades para
resolver dudas, motivar e indagar respuestas, por lo que aumenta la probabilidad de
obtenerlas.
En la entrevista por teléfono, no existe la invasión de la intimidad y la seguridad que el
encuestado puede sentir o temer ante una entrevista cara a cara, por lo que el acto de
coger el teléfono resulta más fácil que el de abrir la puerta. Pero igualmente, es menos
agresivo colgar el teléfono que cerrar la puerta, cuando no se desea continuar con la
conversación. En general, depende mucho de las habilidades del encuestador,
características de su voz, tipos de pregunta y longitud del cuestionario.
La entrevista por correo es, sin duda, la que muestra menor tasa de respuesta. La
sensación de compromiso con el encuestador (por teléfono o cara a cara) no existe,
Investigación a través de los cuestionarios 106
puesto que es el procedimiento menos personal. Por otro lado, cuando una persona es
entrevistada por teléfono o cara a cara, ése es el momento y el lugar, mientras que
responder a un cuestionario que se ha enviado por correo puede aplazarse
indefinidamente. Se han puesto en marcha procedimientos para reducir la no-respuesta
que pasan principalmente por facilitar la tarea (cuestionarios breves y fáciles de
responder que impliquen poco esfuerzo y que incluyan el sobre sellado para su
devolución) y motivar al encuestado (con textos de interés e incentivos económicos o
regalos). En el capítulo próximo, sobre selección del encuestado, volveremos
brevemente sobre esta cuestión, que, por otro lado, ya fue tratada en el capítulo
anterior.
Pero sea cual fuere el procedimiento aplicado y mientras no existan fundamentadas
razones para suponer lo contrario, el colectivo de unidades que no responden cuenta
con unas características definitorias cuya ignorancia puede invalidar con facilidad los
resultados del estudio, al menos si se mantiene la misma población objeto inicial. De
este modo, la tasa de respuesta no debería influir en el cálculo del tamaño óptimo de la
muestra. La estrategia más recomendable es insistir en las unidades seleccionadas
pero no entrevistadas. Al respecto, el encuestador tiene instrucciones precisas para
insistir en la entrevista, quedar con los que comparten la vivienda con el seleccionado
para pasar más adelante...
Una estrategia muy recomendable, desde la teoría del muestreo (que no desde la
práctica de las limitaciones económicas), es tratar al colectivo de unidades de no-
respuesta como una población de la que debe obtenerse una muestra, por lo que se
debe poner en marcha una investigación paralela a la principal, incluyendo
especialmente la fase de recogida de datos.
9.3. Los encuestadores
Se supone que el investigador que diseña un estudio mediante encuestas tiene un
conocimiento teórico suficiente como para abordar la tarea. Pero puede elaborar el
diseño de la investigación en general y de la muestra en particular desde el sillón de un
despacho.
Pero llega el momento de la verdad: un grupo de gente debe salir a la calle (o llamar
por teléfono) y realizar las encuestas. Son los encuestadores. Sobre sus espaldas
recae buena parte de la credibilidad en los resultados finales del estudio. El trabajo de
Investigación a través de los cuestionarios 107
campo cuenta con abundantes oportunidades para relajar la atención, tomar decisiones
incorrectas y provocar errores. Un encuestador puede seleccionar una calle a la
izquierda en lugar de la derecha sencillamente por que ésta es cuesta arriba mientras
que la otra no. En tal caso, las familias residentes en barrios altos tendrían menos
oportunidades de pertenecer a la muestra que las de los barrios más bajos, con lo que
se obtendría una muestra sesgada.
El encuestador ideal es aquél que conoce su trabajo, sabe cómo hacerlo y lo hace bien.
Tales características globales idílicas serán concretadas en un capítulo posterior, sobre
la selección del encuestado.
Para garantizar, en la medida de las posibilidades del investigador, que el encuestador
cuenta con tales características, debe ponerse en marcha un proceso de formación o
reciclaje de encuestadores antes del trabajo de campo. Igualmente y sobre todo si el
estudio tiene cierta envergadura, cabe estructurar un sistema de supervisión que puede
aconsejar, inclusive, la repetición, por parte del inspector, de alguno de los movimientos
del encuestador. Por ejemplo, visitar a una persona encuestada y preguntarle acerca
de la entrevista realizada.
Investigación a través de los cuestionarios 108
Anexo 1: Tabla de números aleatorios (3.000 dígitos)
36277
61350
81029
63075
73689
79771
51503
30004
37564
27868
94055
55988
04018
63356
13743
23255
01460
77008
98888
09724
49454
58420
53445
43497
92884
22163
61227
24195
36762
89141
93562
96936
75678
21307
67393
98683
20829
05639
60822
09781
42152
38453
34327
14555
96951
22210
63391
40161
32165
14046
76459
99242
80735
04437
62714
91204
21806
31209
64665
05451
04215
44058
37643
61742
59100
29993
14949
18394
30179
56413
74085
81895
39341
32208
77772
33694
44858
84685
80986
76861
44399
78454
64744
05923
82694
74915
66003
18991
41775
23268
16115
70234
33736
64340
73742
68373
16827
46748
86591
80176
76768
82521
72526
57482
60927
20772
35748
16617
24428
81874
31183
78810
03882
23561
05607
88984
22303
94036
72537
80098
59289
36587
98521
46551
05888
98936
65788
43993
19541
41420
55063
91988
00952
95979
86030
44884
64696
03760
66728
79295
89058
36094
39468
18210
63840
13725
41215
63362
48173
03355
57088
39483
31516
64836
36569
74698
56579
01821
79120
41053
46970
05246
41468
08320
86526
07197
47985
97596
34520
43485
04274
01633
87417
07228
46293
72712
98946
31591
78627
82001
74741
20304
56259
83748
05895
16221
76228
87391
27217
23519
70401
86932
20986
07276
48457
56276
17447
08535
61524
84308
52257
58648
12766
76269
06872
35416
10906
59360
89281
29123
31673
19300
25053
15058
00015
09925
63305
78281
59150
66961
52315
73716
21342
46415
66095
15069
22630
12933
29464
63520
89084
48421
98809
59980
51068
62074
83953
94790
01181
55299
38511
28563
77950
53439
01893
09260
21828
74207
61833
67586
60743
06372
52458
05837
20813
90706
45888
94848
16248
63875
19393
99621
82017
74049
07368
25227
17230
99112
44354
21653
65801
89503
47780
84001
50854
16274
49730
90518
40129
77053
22709
46807
44166
29949
49762
03460
15244
41478
74124
21159
24406
17273
62837
98792
26281
48140
58755
18760
29923
69751
49809
90990
67760
59764
41645
04056
26840
08333
32036
90313
18802
49405
58808
92263
33050
31814
71657
65242
89340
86699
57592
42548
45993
57778
84011
01683
09493
66939
59807
05370
88949
08627
90674
01287
61293
79102
57602
65163
55467
71998
83586
31616
90955
41342
02512
29059
04606
26485
37323
43714
86018
81044
71096
20482
95972
88826
51794
64361
16739
04366
24534
03276
48905
94992
48370
48428
33238
88421
37380
16581
66052
61926
42153
24549
16581
86888 26533 82662 72482 16656 41324 72457 06052 93602 97833 44426 10119 63346 06408 49902
64186 93387 19585 92295 63693 68814 12283 92342 46590 61335 74347 00124 44216 31481 21634
26119 71592 28551 31358 67067 90961 08584 33522 69373 91938 14189 85081 52026 51160 00135
74150 47139 23577 94327 45809 75771 04458 10292 50867 01340 07774 88526 09472 33206 07695
33487 69019 13628 06893 91439 30954 84687 02296 74569 34796 31873 00310 00310 43820 98000
83875 79856 63015 59272 37524 79913 67082 84178 32845 75583 29232 26544 47903 03825 14530
45046 38504 38504 46899 90904 01314 59115 29420 69067 25194 15015 59189 83857 14989 48585
36134 40365 86959 52652 05879 48941 92435 06718 35919 62119 34827 06225 11346 54816 34875
89123 03867 16879 42657 86749 74014 64167 68652 14124 71084 73892 09599 33493 51117 76055
11906 34471 56722 27613 94560 93693 42668 16682 89673 66110 36859 88342 18304 46992 52825
93400 43873 50308 31058 52005 75739 50229 76020 11551 56162 49426 33971 73487 27219 44829
17101 77329 74406 42843 44872 86354 40532 26407 22388 05547 01804 80057 22446 09614 26710
75378 18116 71765 69077 90436 46359 57063 87579 28779 81038 89432 33436 43847 01647 71953
11599 67727 57548 01722 26390 57522 91118 78667 82898 29491 95185 48412 91474 34967 49251
78452 04651 77360 48758 53879 97349 77408 31655 46400 59412 85190 29281 16546 06700 11184
Investigación a través de los cuestionarios 109
IV.- SELECCIÓN DEL ENCUESTADO4
Vicente Manzano Arrondo Andrés González Gómez
Introducción
La última acción correspondiente a la selección de muestras es entrar en contacto con
cada una de las unidades seleccionadas. En investigación mediante encuestas
hablamos de la selección del encuestado. La selección de un encuestado en concreto y
el procedimiento que envuelve esta acción se encuentran en función del tipo de
encuesta que se está realizando: por correo, teléfono o cara a cara. Vamos a abordar
esta cuestión, distinguiendo entre procedimientos. Con mucho, la mayor dificultad se
centra en las encuestas cara a cara, especialmente en la recreación de un proceso
aleatorio con desconocimiento del marco (rutas aleatorias).
Existen ocasiones en las que las encuestas cara a cara exigen determinadas
implementaciones peculiares. No es posible tratar todas aquí. Por ejemplo, en una
encuesta sobre la calidad de la docencia universitaria, los alumnos son encuestados en
sus grupos de clase, de forma colectiva, y el investigador cuenta con una base de
datos actualizada y completa a los objetivos del estudio. Las instrucciones se harán en
el aula, en voz alta, etc. En una encuesta realizada a los operarios de una fábrica,
éstos pueden ser citados uno a uno para realizar una entrevista personal en una
dependencia aislada. En definitiva, pues, puede llegar a observarse multitud de
casuísticas en la investigación mediante encuestas. No obstante, en la práctica, se
observa que los dos procedimientos multitudinarios, cuando se abordan poblaciones de
gran tamaño y objetivos de amplia aplicación, son el muestreo por cuotas
(especialmente en investigación comercial) y el muestreo por rutas aleatorias
(especialmente en investigación social). Ambas estrategias serán las únicas que
abordaremos dentro de las encuestas cara a cara.
1. Encuestas por correo
Una vez que tengamos una base de datos útil y disponible, la selección del encuestado
se reduce a realizar n decisiones aleatorias, siendo n el número de encuestas a
realizar.
4 Rojas Tejada, A. et al. (1998): Investigar mediante encuestas. Fundamentos teóricos y aspectos
prácticos. Madrid. Síntesis.
Investigación a través de los cuestionarios 110
En investigación comercial es comprensible que no se realice un muestreo propiamente
dicho, sino más bien una selección de subpoblaciones. Así, si la base de datos cuenta
con información sobre posibles compradores de características muy dispares, en lugar
de realizar un muestreo aleatorio de todos, puede interesar mucho más el encuestar a
todos los que se encuentran en la base que cumplen con ciertas características
peculiares, como es el tener un coche cuando la entidad que encuesta es una empresa
de seguros, por ejemplo.
En investigación social sí que se requiere la extracción de una muestra en su sentido
más estricto. Con el marco a mano puede resultar fácil realizar una estratificación
previa y seleccionar a los encuestados (con su identificación completa) desde un
despacho.
Una vez realizada la selección, lo más complicado del proceso consiste en poner en
marcha una estrategia que aumente la probabilidad de obtener respuesta. Por ello se
han de cumplir las siguientes condiciones:
1. El cuestionario debe reunir determinadas características, como es la brevedad en el
número de preguntas y la claridad en su redacción y forma de respuesta.
2. La documentación que se adjunta debe ser suficientemente clara y atractiva como
para que se garantice, en la medida de lo posible, que va a ser leída. En tal sentido
una buena decisión (no en términos económicos) es utilizar formatos variados en
tamaño y forma, así como jugar con los colores de los diferentes documentos y
apartados dentro de éstos.
3. La documentación que se envía al seleccionado debe contener:
a) El cuestionario con las instrucciones para su correcta cumplimentación.
Información relativa a los objetivos del estudio, las entidades que colaboran,
deciden, organizan o financian; trascendencia de los resultados; y cuanta
información se considera que aumenta la percepción de un estudio bien hecho
y en el cual el seleccionado tiene un papel importante.
b) Información de contacto sobre dónde dirigirse, cómo y a quién, para recabar
más información, resolver dudas o aportar sugerencias o comentarios.
c) Sobre con dirección y franqueado (a ser posible con solapa autoadhesiva), de
tal forma que el encuestado únicamente tenga que introducir el cuestionario
Investigación a través de los cuestionarios 111
resuelto, presionar la solapa y echar en el buzón.
d) Es muy recomendable incluir un incentivo independiente de la motivación que
haya podido crear el texto específico de información (que posiblemente no sea
mucha). El incentivo puede medirse en términos de dinero en metálico o un
regalo material. Al respecto existe cierta controversia acerca de si es mejor
recompensar antes o después de que el encuestado envíe sus respuestas.
Ocurre que al hacerlo antes, el seleccionado no tiene que responder para
obtener su regalo. Si se hace después, puede que tampoco responda pues no
tiene seguridad de que vaya a recibir su regalo después de que la empresa
responsable ya tiene lo que quería (sus respuestas). Los incentivos económicos
tienen, como cabe esperar, un efecto positivo en el sentido de que aumentan la
tasa de respuestas (Scott, 1975; Church, 1993), pero en términos globales son
preferibles pequeños incentivos, puesto que permiten el mejor equilibrio entre
tasa de respuesta y coste de la investigación (James y Bolstein, 1992).
4. Buena parte de los encuestados no responden en un primer intento (según Ortega
Martínez, 1981, las tasas de respuesta en España en las encuestas por correo
varían entre un 10% y un 20%). Luego, es recomendable poner en marcha algún
procedimiento de insistencia. Lo habitual es enviar, pasado un tiempo (por ejemplo
un mes tras el envío del material), una tarjeta postal recordatoria y repetir la
operación, si fuera necesario, tras un nuevo periodo de espera.
2. Encuestas por teléfono
Cómo seleccionar al encuestado en una investigación mediante encuestas telefónicas
pende de las características del marco y del procedimiento de selección de los
números.
Si el marco está compuesto por un listado de números reales de teléfono (un listín
oficial, por ejemplo), la selección es fácil, aunque tediosa. El procedimiento ideal es
realizar un muestreo sistemático con arranque aleatorio, bien sea distinguiendo o no
entre poblaciones o prefijos específicos.
Si no se parte del listado telefónico sino que los números son generados dígito a dígito
por algún producto de software (Bradburn y Sudman, 1988; Burkheimer y Levinsohn,
188; Massey, 1988; Nicholls II, 1988), puede ocurrir que:
1. El número marcado no exista.
Investigación a través de los cuestionarios 112
2. El número corresponda a un abonado de otra población.
El segundo de los problemas tiene una solución fácil si los números de la población de
interés se encuentran claramente delimitados, con un mínimo y máximo o mediante
prefijos. Para el problema 1 no existen repercusiones en el análisis al considerar el
hecho como una unidad ficticia que es ignorada, con lo que no incrementaría la tasa de
no respuesta. En la generación por ordenador, si se encuentra conectado a la red
puede hacerse que sea éste el que marque el número e, inclusive, dé una señal
acústica y/o visual al encuestador con respecto al hecho de que se ha establecido
contacto.
Una vez con el número seleccionado y marcado se requiere un procedimiento mediante
el cual se realice contacto con quien va a ser finalmente encuestado. Es posible que
nadie coja el teléfono, en cuyo caso éste debe ser anotado (o registrado en una base
específica en el caso de llamada por ordenador) para repetir la llamada en otra
ocasión. Es posible que alguien coja el teléfono pero que no reúna las características
necesarias para ser encuestado e, incluso, que no las reúna nadie de la vivienda. Es
posible que exista una persona en la vivienda con el perfil adecuado para la encuesta,
pero que no pueda acceder teléfono en esos momentos (no está o se encuentra
indispuesto). En definitiva, la selección del número no implica selección del
encuestado, sino que se trata de un paso previo.
Como señala Fowler (1993), la decisión sobre qué persona en concreto entrevistar
depende en primer lugar del tipo de investigación que se está realizando. Si la
información es genérica sobre el domicilio y fácil de transmitir (por ejemplo cuántos
trabajan, si disponen otra vivienda, etc.) puede servir cualquier adulto que se encuentre
disponible. Si la información es genérica pero especializada, conviene preguntar por la
persona con mayores conocimientos sobre el tema. En el caso de que la investigación
verse sobre temas particulares y sea previsible, por tanto, que diferentes personas en
un mismo domicilio darían distintas respuestas, será necesario establecer el
mecanismo para seleccionar a una persona en particular. Dadas las similitudes que
presenta esta situación con la que se produce en las encuestas a domicilio,
postergamos su descripción a un apartado posterior.
3. Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
Este procedimiento de selección de muestras: es una estrategia no aleatoria, que
Investigación a través de los cuestionarios 113
descarga en el encuestador buena parte de la representatividad de la muestra, si bien
se intenta garantizar un mínimo mediante la utilización de tablas de contingencia.
En la práctica, la entidad que gestiona el estudio obtiene un marco de la población de
interés con algunas características definidas para determinadas variables o
subpoblaciones. Usualmente, se cuenta con la repartición de la población en una doble
estratificación: por sexos y edades. El investigador elabora x tablas de contingencia
como la que figura en el cuadro 4.1, generalmente por zonas de encuesta. Estas tablas
de contingencia, de estratos de cuotas, son suministradas a los encuestadores.
El encuestador, por tanto, sabe qué cantidad de personas a encuestar se
corresponden con los perfiles que figuran en la tabla de cuotas que le han
suministrado. Se puede decidir asignar sólo determinados perfiles a determinados
encuestadores (por ejemplo, que Juan Javier Gómez encueste a las mujeres de 50 o
más años de la zona), pero esta decisión acarrea importantes inconvenientes con
respecto a los sesgos introducidos por el encuestador, tanto en la selección concreta
del encuestado como en la forma de preguntar y anotar las respuestas. Por ello, es
preferible que todos los encuestadores cubran todos los perfiles, de tal forma que el
posible efecto del encuestador se difumine por igual en las subpoblaciones
contempladas.
CUADRO 4.1. Ejemplo de una tabla de cuotas Años <18 18-25 26-40 >40 Hombre 12 15 18 15 60 Mujer 13 17 21 20 71 25 32 39 35 131
Así pues, el encuestador cuenta con una tabla de cuotas y una zona a encuestar. Sale
a la calle y comienza su andadura... ¿Cómo seleccionar al encuestado? En un
principio, la única limitación es que la persona a entrevistar encaje en alguno de los
perfiles que le han sido asignados. Una estrategia que puede dar buenos resultados es
intentar realizar la entrevista a las personas con el perfil que más entrevistas
necesitemos para completar la cuota. En una investigación realizada así, la
representatividad de la muestra no tendría ningún fundamento aleatorio sino que se
basaría exclusivamente en la adecuada determinación de las cuotas. Cabe la
posibilidad de “aleatorizar” en alguna medida el proceso instruyendo al entrevistador en
el desarrollo de rutas aleatorias. Con esto estaríamos acercando el procedimiento al
Investigación a través de los cuestionarios 114
que describimos a continuación, ganando quizá en representatividad, pero a costa de
reducir una de las principales ventajas del muestreo por cuotas, como es su sencillez.
4. Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
Cuando interesa obtener una muestra aleatoria de una población, para realizar una
investigación mediante encuestas y con el procedimiento cara a cara, si no se cuenta
con información precisa que identifique las unidades a seleccionar, pueden aplicarse
algunas de siguientes soluciones:
1. Realizar un muestreo por etapas. Siempre se cuenta con alguna información a algún
nivel. Por ejemplo, sí se sabe el tamaño de cada provincia dentro de una región o
comunidad autónoma. En la primera etapa se realiza un muestreo de
conglomerados con el tamaño de éstos. En un momento posterior, se completa el
marco de los conglomerados seleccionados, hasta el máximo nivel de información
posible. Y así se continúa hasta que el nivel de información coincide con la
identificación completa de las unidades a seleccionar.
2. Se limita geográficamente la zona a encuestar y se pone en marcha un
procedimiento aleatorio de selección in situ, lo que conforma el procedimiento
denominado rutas aleatorias.
3. Se pone en marcha una estrategia mixta que combine x etapas y una última en la
que se aplican rutas aleatorias. Además, en la inmensa mayoría de las ocasiones,
se lleva a cabo una estratificación de la población, de tal forma que, en la última
etapa, durante la consecución de las rutas aleatorias, el encuestador debe cubrir
determinados perfiles de encuestados.
Con diferencia, el procedimiento más ampliamente utilizado es el tercero. Ahora nos
centraremos en la construcción de rutas aleatorias.
Así pues, la existencia de las rutas aleatorias queda justificada por la necesidad de
contar con un procedimiento que seleccione unidades de la población en la frecuente
situación la que se desconocen tanto las identidades como las localizaciones de las
unidades.
El procedimiento de las rutas aleatorias va a consistir básicamente en construir, sobre
la marcha y por parte del encuestador, una ruta, camino o trayectoria por las calles o
senderos de la zona, seleccionando sentidos de marcha, aceras, edificios, portales,
Investigación a través de los cuestionarios 115
escaleras, pisos y viviendas, siguiendo una estrategia aleatoria.
Durante la consecución de la ruta, el encuestador irá seleccionando viviendas, en una
primera fase, y encuestados dentro de cada vivienda seleccionada, en un momento
posterior. Ambos aspectos van a ser tratados a continuación y en el mismo orden.
4.1. Construcción de la ruta aleatoria
El muestreo por cuotas y el que se realiza mediante rutas aleatorias son
aparentemente idénticos. En ambos se parte de una tabla de contingencia, estratos o
cuotas que los encuestadores deben completar con entrevistas. Igualmente se aplican
en situaciones donde no se cuenta con un marco completo que permita llegar
directamente a las unidades seleccionadas. No obstante, desde la perspectiva del
conocimiento científico, son procedimientos muy diferentes.
En el muestreo por cuotas, el encuestador decide a quién encuestar en cada ocasión.
Es cierto que debe conseguir x personas con un determinado perfil, pero ¿quiénes? Un
encuestador, en el desarrollo de un muestreo por cuotas, puede encontrar varias
personas con perfil de interés y seleccionar subjetivamente a unas en lugar de otras. El
procedimiento subjetivo puede sistematizarse, pero se realizará de tal forma que
dependerá finalmente del encuestador. De esta forma, si en lugar de ser Rosa María la
encuestadora, fuera Carlos José, el grupo de encuestados (la muestra) estaría
compuesta por otras unidades. El procedimiento es, por tanto, claramente subjetivo ya
que depende del encuestador.
En el muestreo por rutas aleatorias, por el contrario, el principio general, básico y
omnipresente es el de conseguir una selección objetiva, en el sentido de que la
selección de un encuestado concreto y no de otro no depende del encuestador que
realiza la selección. No importa que sea Rosa María o Carlos José quien esté
realizando la selección, el encuestado será el mismo. Por esta razón, no es el
encuestador quien debe tomar las decisiones, sino un procedimiento independiente:
una estrategia aleatoria. Para ello, contará con unas tablas aleatorias (o cualquier otro
soporte operativamente similar) a las que acudirá en ida ocasión en la que deba tomar
una decisión.
Así pues, interesa reconstruir el procedimiento mediante el que se consigue la
selección de una vivienda y, dentro de ella, la de un encuestado, y aislar los momentos
en los que el encuestador debe tomar una decisión. Tales momentos son:
Investigación a través de los cuestionarios 116
Punto de partida en la zona.
Sentido de la marcha desde el punto de partida.
Selección de un edificio.
Selección de una vivienda dentro del edificio.
Selección de un posible encuestado, dentro de la vivienda.
El quinto punto será abordado en el siguiente apartado. Ahora nos ocupa dar solución
las situaciones 1 a 4.
A) Decisión sobre un punto de partida
El encuestador recibe una ficha de campo donde constará la zona que le ha sido
asignada para la realización de las entrevistas, además de otras informaciones de
interés. Si ya se encuentra en la zona, ¿por dónde comenzará?
En alguna ocasión, en la ficha de campo puede figurar la identificación del punto de
partida (una plaza, un límite, una calle concreta o una distancia). En tal caso, el
investigador cuenta con información sobre la zona (idealmente, un plano) y ha tomado
ya la decisión. Si no es así, el encuestador deberá decidir el punto de partida. Al
respecto, carece de sentido elaborar aquí una lista extensa de posibles alternativas
para decidir el punto de comienzo para el itinerario. El objetivo es que la decisión sea
aleatoria. Por ejemplo, se dibujan algunos puntos dispersos en el plano de la zona y se
escoge uno de ellos según la tabla de números aleatorios. O bien, si se carece de
plano, puede comenzarse la ruta sin realizar entrevistas durante un tiempo estipulado
con antelación (por ejemplo, durante cinco claves de conteo, según veremos más
adelante), de tal forma que la ruta comienza en un punto aleatorio.
B) Decisión sobre el sentido de la marcha: construcción del itinerario
La siguiente decisión a tomar es hacia dónde se comienza el itinerario. Cabe esperar
que existan varias alternativas, algunas de las cuales pueden asemejarse a las que
constan en la figura 4.1. El procedimiento comienza identificando y numerando las
alternativas y tomando una decisión aleatoria. Esta decisión consistirá en seleccionar al
azar un número comprendido entre 1 y la cantidad de alternativas. Lo que se facilita
mediante el uso de la tabla aleatoria para encuestadores, de la que tenemos un
ejemplo en el anexo 1.
Investigación a través de los cuestionarios 117
Si el encuestador se encuentra realizando la encuesta número k del día, de la
investigación o de la zona, consultará la fila k de la tabla. Si el número de alternativas
es h, consultará la columna h. Luego, la alternativa seleccionada será la que se
encuentra en la casilla de la fila k, columna h. Este procedimiento es único para
cualquier decisión a tomar durante la construcción de la ruta.
Una vez que ha seleccionado el sentido de la marcha, tomará una vía con dos lados
(usualmente, una calle con dos aceras). Luego, deberá seleccionar una de las dos
alternativas, volviendo a tomar una decisión aleatoria. O bien, puede estar estipulado
de antemano que, una vez decidido el inicio de la marcha, comenzará, por ejemplo, por
la acera de la derecha.
Ahora, el itinerario se construirá siguiendo la acera seleccionada y cambiando de lado o
acera cada vez que tenga lugar un giro. La figura 4.2 muestra un itinerario construido
siguiendo esta regla: sigue la acera seleccionada y cambia en cada giro. El lado
sombreado de cada manzana corresponde a la acera seleccionada, mientras que la
línea continua representa el itinerario construido.
FIGURA 4.2. Itinerario en el que se sigue la acera seleccionada (dibujo sombreado) y cambia en cada giro.
Investigación a través de los cuestionarios 118
La observación de la figura 4.2 puede llevar a la conclusión de que el procedimiento no
es aleatorio, sino sistemático. No obstante, es ambas cosas. Inicialmente, las
instrucciones siguen una sistemática clara. Sin embargo, las abundantes excepciones
en el trazado de las calles (figura 4.3) darán al trayecto una apariencia y
comportamiento aleatorios.
En efecto, los municipios, con sus distritos, secciones censales y barrios, están
construidos con una apariencia caótica: manzanas de tamaño y forma muy dispares se
entrelazan con calles rectas y curvas, largas y breves. A su vez, aparecen muros,
plazas, glorietas, callejones, ríos, puentes, desniveles, etc. Por ello, la regla de seguir la
acera y cambiar el sentido con ésta, debe matizarse en función de las excepciones a
un trazado monótono de los municipios:
FIGURA 4.3. Excepciones en los trazados de las calles.
1. Un callejón será considerado una entrada en una acera, de manera que forma parte
de ésta y no varía el sentido de la ruta (figura 4.3a).
2. La decisión de cambiar de acera como procedimiento sistemático al variar el sentido
de la marcha, podrá aplicarse cuando existan dos aceras (dos alternativas). La
figura 4.3b muestra una situación en la que, al girar, la otra alternativa no es tal: en
el lugar opuesto se encuentra una zona no habitada (sin viviendas): la tapia de una
fábrica o edificio público, un puente, un río, una plaza, etc. En tal caso, el
encuestador insiste en la acera en la que se encuentra, hasta que puede aplicar de
nuevo la regla del cambio de acera.
3. Las variaciones progresivas de sentido son conflictivas por cuanto varían la dirección
de la marcha pero no muestran un cambio brusco tal que permitan definir con
Investigación a través de los cuestionarios 119
claridad un cambio de acera. Tal situación se muestra en las figuras 4.3c y 4.3d. La
decisión puede mantenerse en el sentido de variar únicamente ante un cambio
brusco (e) o, ante la percepción del cambio gradual, escoger la otra acera como
referencia (d). Cualquiera de ambos procederes debe ser indicado al encuestador
antes de abordar la zona, pues de lo contrario estaría mediatizado por la situación.
Recordemos que la regla general es tomar decisiones aleatorias, por lo que ante
cualquier duda acerca de qué camino y acera considerar, bastará con consultar la tabla
para el encuestador.
C) Selección del edificio
Mientras se construye el itinerario, se van realizando las entrevistas requeridas. Ello
implica que el encuestador debe ir seleccionando viviendas a lo largo de la ruta (cuadro
4.2). Considerando que las viviendas se insertan en edificios concretos, el
procedimiento pasará por seleccionar primeramente éstos.
CUADRO 4.2. Operaciones a realizar con respecto a la selección de los edificios de la figura
4.4, con C = 15.
Edificio E S Operación 1 2 2 -- 2 4 6 -- 3 7 13 -- 4 12 25 S=10 (e.) 5 6 16 S= (e.) 6 6 7 -- 7 5 12 -- 8 4 16 S=1 (e.) 9 9 10 --
10 3 13 -- 11 3 16 S=1 (e.) 12 3 4 -- 13 3 7 -- 14 8 15 S=0 (e.) 15 10 10 -- 16 15 25 S=10 (e.) 17 10 20 S=5 (e.) 18 14 19 S=4 (e.)
En términos generales, el encuestador recorrerá el itinerario contando y acumulando
las viviendas por las que pasa. Cada C viviendas, realizará una entrevista.
Así, al pasar por un edificio con un portal, dos escaleras, cuatro pisos por escalera y
Investigación a través de los cuestionarios 120
tres viviendas por piso, contará 2 x 4 x 3 = 24 viviendas y las acumulará al conteo
previo. En el cuadro 4.2 se simboliza con S el monto o suma de viviendas contadas
durante el trayecto y E al número de viviendas del edificio en cuya entrada o acceso se
encuentra el encuestador. El procedimiento implicaría los siguientes pasos:
1. Se dirige al siguiente edificio y cuenta sus viviendas (E).
2. Realiza la operación S = S + E.
3. Si S < C entonces continúa por el paso 1, en caso contrario (S ≥ C) continúa por el
paso 4.
4. Realiza la operación S = S - C y hace una entrevista en el edificio. Vuelve al paso 3.
El proceso continúa hasta que se ha completado el número de entrevistas a realizar en
la zona asignada.
FIGURA 4.4. Ejemplo de selección de edificios (marcados con un punto).
La constante C, que llamaremos constante de conteo, obedece a una decisión del
investigador o diseñador del trabajo de campo. Cuanto mayor sea el valor de C, el
itinerario será más largo (más tiempo empleado y mayor cansancio del encuestador
con la consiguiente falta de atención y/o motivación). Cuanto menor sea el valor de C,
la muestra estará más aglutinada en tomo a una sub-zona, con el consiguiente peligro
de sesgo. C debe estar en función de la densidad de viviendas de la zona y el número
de encuestas a realizar. En general, conforme mayor sea la densidad y menor el
número de entrevistas a realizar, mayor deberá ser el valor de C, puesto que se puede
Investigación a través de los cuestionarios 121
abarcar una amplia zona en términos de número de viviendas, sin recorrer grandes
distancias. Lo ideal al respecto es que el investigador realice un ensayo sobre un plano
real o simulado con la información disponible, de tal forma que observe que el itinerario
final abarca satisfactoriamente la zona de interés.
La figura 4.4 muestra un ejemplo de selección de edificios, marcados con un punto. Por
otro lado, en el cuadro 4.2 se muestran las operaciones pormenorizadas que justifican
a selección de los edificios.
D) Selección de la vivienda
Dentro de cada edificio se contarán P portales, E escaleras por portal, N niveles o pisos
por escalera y V viviendas por nivel. En cada caso se deberá tomar una decisión.
Respectivamente, un número entre 1 y P, otro entre 1 y E, otro entre 1 y N y otro entre 1
y V. En todas estas decisiones, por tanto, se consultará la tabla de números aletatorios
para el encuestador. El proceso, si bien parece complicado, corresponde a una de esas
situaciones en las que se emplea mayor tiempo y esfuerzo en explicar las acciones que
en realizaras. La experiencia demuestra que un encuestador convenientemente
formado, realiza estas tareas con soltura y sin implicar un esfuerzo especial salvo en
los primeros ensayos, ya que el encuestador lleva consigo la tabla para el trabajo de
campo y la identificación de las alternativas. Además, las consultas a la tabla llevan
sensiblemente menos tiempo que el empleado en cubrir el itinerario.
En la figura 4.5 aparece un edificio y las selecciones realizadas utilizando la tabla del
anexo 1. En este caso, en un edificio con dos portales, con cuatro pisos por escalera y
con tres viviendas por planta, se ha seleccionado el P = 1, N = 1 y V = 3.
FIGURA 4.5. Selecciones en un edificio en función de la tabla del anexo
Investigación a través de los cuestionarios 122
4.2. Selección del encuestado en la vivienda
Como vimos antes, la situación que se produce cuando alguien abre la puerta de su
vivienda es similar a la que se produce cuando descuelga el teléfono. En ambos casos,
suele ser necesaria una selección de las personas dentro del domicilio hasta
determinar la persona la que finalmente se realizará la encuesta. No debemos olvidar
que en ambos casos nos encontramos ante procedimientos de muestreo aleatorios y
que debemos respetar esta aleatoriedad hasta el final del proceso si no queremos
desvirtuarlo. En este sentido, la regla general de actuación consistiría en (Fowler, 1993,
op. cit.):
1. Determinar el número de potenciales encuestados que habitan en el domicilio.
2. Numerarlos de una forma consistente en todos los domicilios.
3. Disponer de procedimiento objetivo para seleccionar a uno de ellos.
Esta forma de proceder tiene el inconveniente de que aumenta la probabilidad de
selección de las personas que viven en domicilios con menor número de habitantes.
Por tanto, en investigaciones en las que la variable de estudio pueda estar relacionada
con el número de personas que viven en el domicilio, puede ser necesario realizar
algún tipo de ajuste sobre los datos. Por ejemplo, ponderando las respuestas en
función del número de personas.
De esta manera, es desaconsejable utilizar estrategias como realizar la entrevista a la
persona que abre la puerta o descuelga el teléfono. Tal proceder podría sesgar la
muestra al encontrarse sobre representadas las personas más dispuestas, en contra,
por ejemplo, de las que prefieren seguir sentadas viendo el televisor.
Por otro lado, hemos visto cómo el proceso hasta seleccionar la vivienda o el número
teléfono estaba totalmente estructurado, no dejando cabida a la subjetividad del entre-
vistador. Es conveniente que esta estructuración se mantenga hasta el final, por lo que
el procedimiento suele quedar recogido en un documento conocido como guía de la
entrevista. Se trata de un esquema que permite al encuestador conducir con éxito el
inicio de la entrevista (Harvatopoulos, Livan y Sarnin, 1992). Aunque esta guía
comprende desde el momento en que alguien abre la puerta hasta el momento de
finalizar la entrevista (Manzano y otros, 1996), en este punto nos limitaremos a la parte
Investigación a través de los cuestionarios 123
destinada a la selección definitiva del encuestado.
No existe un formato universal de guía de la entrevista. Cada investigación concreta
requerirá del desarrollo de una guía propia. Sin embargo, en el apartado dedicado a la
sección del encuestado, todas compartirán un esquema similar, encaminado a
desarrollar los tres pasos señalados con anterioridad.
1. Determinación del número de posibles encuestados que habitan el domicilio. Para
ello, el entrevistador debe tener claramente definido el perfil válido del entrevistado.
Éste puede ser constante (por ejemplo cualquier persona mayor de 18 años) o no.
Esto último sucede en los muestreos estratificados, a medida que el entrevistador
desarrolla su trabajo irá completando estratos, con lo que el perfil válido se irá
reduciendo. Si en el primer caso la información se puede obtener mediante una
sencilla pregunta, en caso de múltiples estratos una sola pregunta podría resultar
excesivamente compleja. Imaginemos por ejemplo una pregunta como “¿cuántos
hombres entre 25 y 35 años o más de 65 y cuántas mujeres de menos de 25 o
entre 35 y 45 años viven en esta casa?” En estas situaciones, puede resultar mejor
hacer una pregunta para cada estrato y que el propio entrevistador sume las
respuestas hasta encontrar la cantidad total.
2. Numeración de los candidatos. Se debe escoger un procedimiento de numeración y
mantenerlo durante toda la investigación. Un criterio sencillo es, por ejemplo, nu-
merarlos en orden creciente de edad.
3. Selección final de la persona a entrevistar. Bosch y Torrente (1993) recogen
métodos de selección del encuestado propuestos por Trodahl y Carter (1964); y por
Dillman (1978) y Yish (en Guenzel, Berkaris y Cannel, 1983). Los dos
procedimientos realizan la selección con el fin de averiguar el número de adultos de
cada género que conviven en el domicilio. Con esta información, los entrevistadores
disponen de una tabla (como la del cuadro 4.3) para seleccionar al encuestado. La
diferencia entre los procedimientos de Dillman y Trodahl y Carter radica en que en
el del primero la tabla es constante, mientras que en el de los segundos varía de
encuesta a encuesta.
CUADRO 4.3. Selección del encuestado Nº de adultos
1 2 3 4 o más Nº de hombres 0 mujer mujer más
mayor mujer más joven
mujer más joven
Investigación a través de los cuestionarios 124
1 hombre hombre hombre mujer más joven
2 hombre más mayor
hombre más joven
hombre más joven
3 hombre más joven
hombre más mayor
4 o más hombre más
mayor
Estos procedimientos son relativamente sencillos, pero plantean el problema de que
sólo seleccionan a personas con edades extremas en el domicilio. El procedimiento
propuesto por Kish soluciona el problema al identificar uno a uno a todos los miembros
del hogar. En cambio es más costoso al requerir mayor número de preguntas. Implica
conocer la edad, género y relación con la persona que recibe o responde al
entrevistador de todos los habitantes del domicilio. A continuación, éstos son
numerados y el entrevistador dispone de una serie de tablas de números aleatorios que
le indican el número de la persona que ha de entrevistar.
Otra forma de proceder, bastante simple y que otorga a todos los componentes del
hogar la misma probabilidad de ser seleccionados, consiste en preguntar por la
próxima persona en el domicilio en cumplir años. Sin embargo, implica que el
interlocutor del entrevistador conozca esa fecha para todos los potenciales
encuestados.
Nosotros proponemos otro procedimiento, basado en el de Kish, pero que implica
realizar menor número de preguntas. Por ejemplo, un entrevistador desea realizar la
cuarta entrevista y el perfil válido comprende a todos los hombres mayores de edad y
todas las mujeres entre 18 y 45 años. La forma de proceder podría quedar como sigue:
1. Saludo y presentación.
2. Pregunta: ¿Cuántos hombres mayores de edad viven en esta casa?
3. Respuesta: 2 (por ejemplo)
4. Pregunta: ¿Y cuántas mujeres entre 18 y 45?
5. Respuesta: 3.
6. El entrevistador suma las dos respuestas, obteniendo 5 posibles encuestados. Por
tanto, consulta en una tabla como la del anexo 1 el cruce de la fila 4 (número de
entrevista) y la columna 5 (número de candidatos), el resultado es el número 2.
Investigación a través de los cuestionarios 125
7. Pregunta: ¿Podría hablar con la segunda más joven de esas personas?
Los procedimientos que acabamos de ejemplificar nos llevan hasta la determinación de
la persona a entrevistar, pero no garantiza que finalmente podamos llevar a la práctica
la entrevista. Cabe la posibilidad de que la persona seleccionada no se encuentre en
ese momento en el domicilio. En este caso el proceder ortodoxo consistiría en
averiguar el momento en que dicha persona estará disponible para realizar la
entrevista. Si este proceder es relativamente sencillo y económico en el caso de las
encuestas telefónicas, no lo es tanto en las encuestas a domicilio. El investigador
responsable debe plantearse la investigación en términos realistas. Una excesiva
demanda de trabajo hacia los entrevistadores obligándoles a realizar sucesivas visitas
a un mismo domicilio, puede llevar a una desmotivación o fatiga de éstos, llevándoles a
realizar peor su tarea. Por tanto, quizá sea conveniente dotar al entrevistador de
procedimientos para sustituir a un entrevistado ausente por otro. Este criterio, con poca
o ninguna justificación metodológica, cuenta con un buen sustento económico y
psicológico.
El lector puede encontrar un desarrollo similar al de este apartado (encuestas cara a
cara: muestreo por rutas aleatorias), más orientado a la perspectiva del encuestador,
en Manzano y otros (1996).
Investigación a través de los cuestionarios 126
Anexo 1: Tabla de números aleatorios para el encuestador
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
1 1 1 2 4 5 3 4 5 9 7 7 12 1 6 10 4 9 5 11 19 1
2 1 2 1 2 2 2 2 4 5 3 11 2 9 10 11 9 10 18 8 18 2
3 1 2 2 4 3 5 2 5 9 7 10 9 5 13 9 1 7 6 19 8 3
4 1 2 3 4 2 5 2 7 8 9 2 7 1 13 4 7 4 14 4 10 4
5 1 2 1 3 4 2 5 7 8 10 4 11 2 7 15 16 14 6 7 8 5
6 1 2 3 3 1 4 6 5 8 7 3 7 2 10 2 5 6 7 11 3 6
7 1 1 1 1 4 4 5 5 6 3 9 11 8 12 2 8 6 15 4 10 7
8 1 1 2 3 4 6 3 3 8 10 1 4 2 14 6 8 14 1 13 19 8
9 1 1 3 3 1 3 6 7 7 8 10 12 9 6 8 2 3 2 19 1 9
10 1 2 3 1 2 6 2 8 3 7 11 5 2 5 2 13 6 1 9 17 10
11 1 2 2 2 3 2 3 6 1 7 3 4 4 8 15 8 6 13 17 13 11
12 1 1 1 3 2 5 1 1 7 1 3 3 6 11 6 10 16 8 8 5 12
13 1 1 3 3 5 1 7 4 9 2 11 4 2 10 14 9 3 10 14 15 13
14 1 2 3 1 4 5 4 1 1 2 1 12 9 4 5 1 5 10 17 16 14
15 1 1 3 2 5 1 1 1 3 9 8 4 5 7 12 9 8 14 18 5 15
16 1 2 1 3 5 2 1 5 9 2 3 2 2 4 6 2 14 18 10 12 16
17 1 1 3 3 1 2 4 7 4 7 5 9 1 6 13 9 13 10 4 15 17
18 1 2 2 1 2 5 6 7 7 8 2 7 1 10 11 12 17 8 17 15 18
19 1 1 3 1 5 3 1 6 2 6 6 2 7 10 11 14 4 14 19 7 19
20 1 1 3 2 4 2 1 4 6 4 10 5 9 16 12 9 2 7 18 11 20
21 1 2 1 2 1 2 5 2 2 10 6 6 7 7 7 2 11 14 9 14 21
22 1 1 3 2 4 2 6 2 5 5 6 9 4 3 12 13 16 4 19 17 22
23 1 2 2 4 1 5 7 2 6 5 11 5 8 9 9 9 12 15 10 5 23
24 1 1 1 1 3 2 1 4 6 10 3 10 2 12 2 9 15 5 19 4 24
25 1 2 3 4 1 5 4 6 3 3 3 2 3 8 15 8 2 3 3 8 25
26 1 1 3 1 3 2 4 3 9 5 2 8 13 13 9 16 2 2 5 13 26
27 1 1 3 2 3 3 5 2 6 5 10 1 11 5 12 1 14 3 18 11 27
28 1 2 1 2 2 4 7 4 7 1 7 7 6 13 14 16 15 16 10 2 28
29 1 1 2 1 3 2 6 1 6 3 8 1 12 13 3 12 10 3 4 7 29
30 1 1 1 1 1 5 3 4 2 4 8 1 12 6 12 1 2 18 19 3 30
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Investigación a través de los cuestionarios 127
V.- ELABORACIÓN DEL CUESTIONARIO5
José Luis Padilla García
Andrés González Gómez
Cristino Pérez Meléndez
Introducción
A simple vista, la tarea de elaborar un cuestionario no parece complicada. Los ejemplos
de las encuestas publicadas en los medios de comunicación confirman esa impresión:
“¿Qué periódico compra habitualmente?”, “¿cuál es su profesión?”, “¿dónde vive?”, etc.
Las preguntas anteriores no son “complejas” ni “sofisticadas”. Pues bien, las primeras
impresiones como en tantas situaciones pueden engañarnos. No es exagerado decir
que gran parte del éxito y solvencia de la encuesta depende de la calidad del
cuestionario. Gallup (1935) alertó ya sobre la magnitud de las variaciones introducidas
en las encuestas por el diseño del cuestionario, variaciones que pueden ser
semejantes e incluso superiores a las provocadas por el diseño y elección de la
muestra.
Esperamos haber desterrado la imagen habitual que reduce la elaboración del
cuestionario a la mera redacción, intuitiva y apresurada, de las preguntas, para
favorecer la utilización de un procedimiento sistemático y flexible.
Los contenidos que presentamos abarcan desde la decisión inicial de elaborar un
cuestionario hasta los posibles controles sobre su calidad, pasando por la aclaración
del objetivo u objetivos que se pretenden conseguir, el diseño del instrumento, la
redacción y elaboración de las preguntas y otros instrumentos de medida, para terminar
con la edición del cuadernillo.
No existe una teoría consolidada que guíe la elaboración del cuestionario y la redacción
de las preguntas. Foddy (1996) recoge las razones apuntadas por Gallup en
numerosos escritos:
a) la presión por obtener resultados inmediatos en las investigaciones por encuesta
ligadas a intereses prácticos, no favorece el estudio de la técnica de redacción
5 Rojas Tejada, A. et al. (1998): Investigar mediante encuestas. Fundamentos teóricos y aspectos
prácticos. Madrid. Síntesis.
Investigación a través de los cuestionarios 128
de las preguntas;
b) durante mucho tiempo la utilización de medidas subjetivas no ha estado de
moda entre los investigadores sociales; y
c) la investigación social ha tenido que enfrentarse a unas pocas reglas basadas
en el sentido común y la experiencia colectiva acumulada. Este capítulo
pretende contribuir a consolidar el cuerpo de conocimientos sobre la elaboración
del cuestionario en la investigación mediante encuesta.
Los objetivos del mismo son:
- Tomar una decisión adecuada sobre si procede o no la elaboración de un
cuestionario.
- Utilizar el esquema conceptual sobre la medición como criterio durante el proceso de
elaboración.
- Formular en términos operativos el objetivo e información que el cuestionario debe
aportar.
- Diseñar el cuestionario de forma que responda a los objetivos de la encuesta.
- Redactar preguntas precisas y relevantes sobre las variables y componentes
recogidos en los objetivos de la encuesta.
- Comprobar la calidad del cuestionario.
- Ser conscientes de las consecuencias que puede acarrear la utilización de un
cuestionario.
1. ¿Qué es un cuestionario?
La pregunta es oportuna. La literatura sobre métodos de investigación social está
repleta de definiciones diferentes de lo que es un cuestionario y de una serie de
términos con los que suele coincidir, y por tanto, ser confundido: encuesta, entrevista,
test, escala, etc.
No es este el lugar para intentar una clarificación terminológica. Sí lo es para fijar el
significado que a lo largo del capítulo asignaremos al término “cuestionario”. La
mayoría de los autores (por ejemplo Santesmases, 1997) coincidirían en la siguiente
definición: “Un cuestionario es el documento que recoge de forma organizada las
preguntas sobre el objetivo de la encuesta”.
Investigación a través de los cuestionarios 129
La definición requiere dos modificaciones para adaptarla al contenido. Primera,
podemos sustituir la palabra “preguntas” por “indicadores”. El término “indicadores”
engloba tanto las preguntas sobre hechos como los tests diseñados para medir estados
subjetivos, opiniones, creencias, valoraciones, etc. Segundo, más que referimos al
“objetivo de la encuesta” debemos aludir a las variables implicadas en el objetivo de la
encuesta. La definición quedaría así: “Un cuestionario es el documento que recoge de
forma organizada los indicadores de las variables implicadas en el objetivo de la
encuesta”.
La definición tiene la virtud de la generalidad: abarca todas las posibles formas de
administración de la encuesta (“cara a cara”, por teléfono o autoadministrada); y recoge
todo el conjunto de posibles preguntas (demográficas, factuales, de opinión, etc.).
La delimitación conceptual de otros términos cercanos ha sido tratada en capítulos
anteriores, no obstante, a continuación se presentan algunas definiciones simples para
quienes estén realizando una lectura independiente de los capítulos.
- Encuesta. Sistema de recogida de información sobre una amplia variedad de temas
para una gran diversidad de objetivos. Se suele identificar con un sondeo o
medición masiva de la opinión pública mediante un cuestionario.
- Entrevista. Nombra la interacción entre el encuestador y el encuestado. El
encuestador desaparece en el caso de los cuestionarios auto-administrados.
- Test. Instrumento estandarizado de medición psicológica diseñado para cuantificar la
cantidad de una variable que presenta una persona.
- Escala. El conjunto de valores numéricos que resultan del proceso de medición.
2. ¿Por qué utilizar un cuestionario?
La pregunta está ligada a una previa: ¿por qué utilizar una encuesta? El cuestionario es
el instrumento de recogida de información en la encuesta. Las razones que hayan
llevado a realizar la encuesta son las que motivan la elaboración del cuestionario.
No obstante, la respuesta a la pregunta “¿por qué utilizar una encuesta?” debe tener en
cuenta las ventajas y limitaciones del cuestionario como instrumento de recogida de
información. De manera escueta, podemos recoger las ventajas e inconvenientes
apuntados por Munn y Drever (1995). Las ventajas son las siguientes:
- Aporta información estandarizada. Los encuestados responden al mismo conjunto
Investigación a través de los cuestionarios 130
de cuestiones, por lo que es más fácil comparar e interpretar sus respuestas.
- Ahorra tiempo. El cuestionario contribuye a realizar un uso eficiente del tiempo de
diferentes formas:
1. Permite encuestar a un gran número de personas de una vez.
2. El encuestado puede responder en algunas ocasiones en el momento más
adecuado.
3. Agiliza el análisis estadístico de las respuestas.
- Facilita la confidencialidad. El encuestado puede responder con franqueza y
sinceridad, contribuyendo el cuestionario a asegurar su anonimato.
En cuanto a las limitaciones cabe mencionar:
- Responde a objetivos descriptivos. Resulta difícil diseñar el cuestionario para
contribuir a la explicación de relaciones entre variables.
- Superficialidad de la información. Es la contrapartida a la estandarización. La
formulación de preguntas homogéneas impide profundizar en las respuestas de los
encuestados.
- Difícil elaboración. El proceso de elaboración del cuestionario lleva tiempo y requiere
experiencia y conocimientos específicos. No es fácil elaborar cuestionarios de
calidad.
Estas ventajas e inconvenientes deben ser ponderados atendiendo al tipo de encuesta
de la que el cuestionario sea el instrumento (por ejemplo, telefónicas, cara a cara, etc.).
3. Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
El cuestionario es un instrumento de medida. La mayoría de las encuestas persiguen
cuantificar de una forma u otra la información aportada por los encuestados. Cuantificar
las respuestas de las personas es “medir” las variables implicadas en el objetivo de la
encuesta. La elaboración del cuestionario es un proceso en el que, explícita o
implícitamente, intervienen concepciones e ideas sobre la medición de variables
psicológicas y sociológicas. Es importante conocer estos argumentos, ya que justifican
la dinámica del proceso de elaboración del cuestionario.
El objetivo de este apartado es introducir al lector en el conjunto de ideas y conceptos
sobre la medición que orientan la elaboración del cuestionario. Este conjunto teórico
Investigación a través de los cuestionarios 131
forma un esquema que da sentido a las recomendaciones para la redacción de las
preguntas, valorándolas por su contribución a la fiabilidad y validez del proceso de
medición.
3.1. Las variables son constructos
La mayoría de las variables que se pretenden medir con los cuestionarios no se
pueden observar de forma directa. A diferencia de las variables físicas (por ejemplo
longitud, peso, altura, etc.), las variables psicológicas y educativas (por ejemplo
intención de voto, salud, autoestima, etc.) son elaboraciones teóricas denominadas
“constructos”. Rocker y Algina (1986) atribuyen al “constructo” un papel de etiqueta que
resume todo un conjunto de comportamientos relacionados. Por ejemplo, el constructo
“liderazgo” puede resumir comportamientos como “repartir tareas”, “fijar objetivos”,
“resolver problemas”, etc. Resulta obvio que la medición de un constructo debe
empezar enumerando los comportamientos que el constructo engloba, tarea
tradicionalmente denominada “definición operacional”. Lord y Novick (1968), para
superar una limitación clara de esta visión operacionalista de la medida, plantearon la
necesidad de incluir en la definición del constructo el conjunto de las relaciones del
constructo con otros constructos y/o v variables comportamentales. Esta doble
aproximación a la definición de los constructos es hoy día ampliamente aceptada por
los profesionales de la medida.
¿Qué papel juega el cuestionario? Para responder a este interrogante, además de
considerar el cuestionario como un todo, necesitamos prestar atención a las preguntas
y tests que lo forman. Todos compartiremos la idea de que el proceso de medida no es
una situación “natural”. No podemos esperar a que las personas muestren de manera
espontánea los comportamientos fijados como representativos de la variable. Debemos
provocar la aparición de esos comportamientos. Esta es la función de las preguntas y
tests del cuestionario: “provocar” las respuestas que servirán de indicadores del
constructo a medir. La figura 5.1 reproduce esta argumentación.
Este esquema permite utilizar una definición de medición muy adecuada para la
elaboración del cuestionario. Sullivan y Feldman (1994) consideraron que la medida en
las Ciencias Sociales es el proceso de “ligar” los conceptos abstractos de las teorías
con indicadores empíricos, o de otra forma, la puesta en práctica de un plan
sistemático, explícito, para “clasificar” y en la mayoría de los casos “cuantificar” los
Investigación a través de los cuestionarios 132
datos particulares en términos de los conceptos más generales del esquema teórico.
CONSTRUCTO
CUESTIONARIO
C1 C2 C3 C4 Cn
R1 R2 R3 R4 Rn
Comportamientos
Respuestas
MEDICIÓN
INTERPRETACIÓN
Figura 5.1. Esquema general de la medida.
Sin embargo, el proceso de “conectar” los indicadores empíricos con los conceptos
teóricos dista de ser fácil. Torgerson (1958) analizó una de las dificultades más
evidentes: la falta de acuerdo sobre los indicadores empíricos de la mayoría de los
constructos psicológicos. Foddy (1996) recoge una serie de problemas que podrían
desanimar a cualquiera que iniciara la elaboración de un cuestionario. Sólo se apuntan
algunos:
- Las preguntas sobre hechos y datos biográficos pueden generar respuestas
inválidas.
- No hay una relación fuerte entre lo que los encuestados dicen que hacen y lo que
hacen.
- Las opiniones, creencias, actitudes e intereses de las personas son muy inestables.
- Pequeños cambios en la redacción de las preguntas pueden producir cambios
importantes en las respuestas.
Investigación a través de los cuestionarios 133
- Los encuestados habitualmente interpretan mal las preguntas
En fin, sólo con buenas dosis de optimismo y falta de pudor se puede alguien embarcar
en la tarea. La mayoría de los problemas apuntados inciden sobre la relación entre la
respuesta y el constructo en la que la pregunta o test juega un papel de “mediador”.
Esta relación se puede debilitar por factores que introduzcan una variabilidad no
deseada en las respuestas. No olvidemos que el responsable de la medición pretende
atribuir las diferencias en las respuestas sólo a diferencias en la variable que se
pretende medir. De ahí la denominación de “errores de medida” para estas fuentes
indeseables de variación. El estudio de los errores de medida ha sido tradicionalmente
responsabilidad de dos áreas de investigación: la fiabilidad y la validez. El tratamiento
detallado de ambas cuestiones queda fuera del alcance de este capítulo. Ahora sólo
nos interesa apuntar su significado, ya que serán los criterios que nos conducirán en la
elaboración de las preguntas. Detengámonos un momento en cada uno:
a) Fiabilidad. La relación entre las respuestas y los constructos puede resultar
“contaminada” por fuentes de variación que actúen sin un patrón sistemático. Por
ejemplo, la redacción ambigua de una pregunta, la inclusión de una palabra con un
significado técnico, la situación en que la persona responde al cuestionario (“ruido”,
“temperatura”, “tranquilidad”, etc.). Resulta difícil predecir cómo estos factores
pueden influir en las respuestas. Desde una perspectiva pragmática el mandato de
este criterio durante la elaboración del cuestionario podría resumirse así: por un
lado, dos encuestados con el mismo valor en la variable deberían darnos la misma
respuesta; y por otro, un encuestado preguntado en dos ocasiones distintas debería
darnos la misma respuesta, si no ha cambiado su valor en la variable.
b) Validez. El responsable de la encuesta persigue atribuir las diferencias en las
respuestas de los encuestados sólo a la variable que pretende medir. Por ejemplo,
las diferencias en las respuestas a la pregunta “¿a qué partido votaría si mañana
hubiera elecciones?” sólo se explicarían por la diferente “intención de voto” de los
encuestados. Durante la elaboración del cuestionario debemos procurar no “abrir la
puerta” a fuentes sistemáticas, variables distintas a la que queremos medir, que
adulteren la interpretación de las mediciones.
La meta que debemos alcanzar con la elaboración del cuestionario ha quedado
despejada: la elaboración de preguntas y tests que proporcionen respuestas fiables y
Investigación a través de los cuestionarios 134
válidas de las variables implicadas en el objetivo de la encuesta. Además, disponemos
de un criterio para valorar cualquier alternativa (por ejemplo: pregunta abierta frente a
pregunta cerrada) durante la elaboración del cuestionario: la opción que más contribuya
a la fiabilidad y validez de las mediciones.
Para completar este apartado es necesario comentar dos cuestiones, más “domésticas”
pero muy relevantes, que debemos tener presentes en la elaboración del cuestionario.
A) De lo que se pregunta es de lo que responden
La forma en que se hacen las preguntas determina las repuestas que se obtienen.
Dicho así puede parecer una obviedad: preguntas diferentes obtendrán, naturalmente,
respuestas diferentes. Pero es importante caer en la cuenta del efecto sobre las
respuestas producidas por pequeños cambios en la redacción de las preguntas.
Fink (1995a) propone un ejemplo ilustrativo de cómo pequeños cambios -una o dos
palabras- en la redacción de las preguntas pueden cambiar las respuestas. El ejemplo
compara estas tres preguntas sobre una hipotética subida de impuestos pensiones:
- ¿Apoyaría un aumento de los impuestos para financiar las pensiones?
- ¿Apoyaría un aumento de sus impuestos para financiar las pensiones?
- ¿Apoyaría un aumento del 10% en sus impuestos para financiar las pensiones?
La cursiva indica el elemento de las preguntas que puede cambiar el sentido de las
respuestas. Las tres preguntas podrían formar parte de encuestas con el mismo
objetivo. No sería aventurado apuntar una progresiva disminución en la frecuencia de
respuestas afirmativas a medida que se concreta la formulación de la pregunta.
La recomendación está clara: todas las palabras utilizadas al redactar una pregunta
cuentan. Además un consejo: al leer los resultados de una encuesta no se ha de mirar
únicamente los gráficos, hay que prestar un poco de atención a la redacción de las
preguntas.
B) Las respuestas no nos interesan en sí mismas
El impacto del epígrafe es menor si revisamos de nuevo el esquema de la figura 5.1. El
valor de las respuestas depende de su relación con la variable que pretendemos medir
y, en última instancia, de que tengan una relación predecible con hechos o
comportamientos relevantes.
Investigación a través de los cuestionarios 135
La investigación mediante encuesta no termina con la presentación “bruta” de los
resultados. Siempre hay una tarea de interpretación que conecta los resultados con el
objetivo de la encuesta. Sin la interpretación la encuesta no tiene sentido. La
interpretación no sólo ocurre cuando la encuesta es la técnica de recogida de datos
para examinar una hipótesis. Pensemos qué ocurre con encuestas para objetivos más
prácticos. Por ejemplo, una encuesta para conocer la valoración de un nuevo modelo
de coche. La encuesta plantea preguntas sobre la “seguridad”, la “potencia”, la idea de
“libertad e independencia”, los “colores más atractivos”, etc. El receptor de esta
información está interesado en estos aspectos por estar relacionados con un
comportamiento predecible: comprar el nuevo modelo de coche.
¿Qué ocurre con las encuestas que miden estados subjetivos? ¿Tienen en ese caso
las respuestas un interés en sí mismas? Tampoco. Pensemos en una encuesta que
intenta conocer la “credibilidad” que tienen los líderes políticos para los votantes. Los
entrevistadores piden a los encuestados que ordenen a los líderes políticos desde el
que tiene más credibilidad hasta el que tiene menos. Las ordenaciones concretas
tienen interés si reflejan de forma adecuada la variable “credibilidad”; variable que, a su
vez, puede predecir parcialmente determinados comportamientos, por ejemplo, el voto
en las siguientes elecciones.
El autor del cuestionario no puede ignorar que las respuestas obtenidas serán después
interpretadas. Anticipar las interpretaciones le proporcionará otro elemento clave para
valorar la calidad de las preguntas e instrumentos que desee incluir en el cuestionario.
4. Pasos para la elaboración del cuestionario
La elaboración del cuestionario no empieza con la redacción de las preguntas. Esta
declaración no debería sorprender a nadie: la construcción de una casa tampoco se
inicia levantando las paredes de las habitaciones. Seguro que nadie viviría, si lo
pudiera evitar, en una casa construida sin los planos de un arquitecto; tampoco nadie
debería elaborar o utilizar un cuestionario sin hacer o disponer de una planificación del
mismo. Además, las casas antes de ser habitadas deben pasar una serie de
inspecciones y controles; los cuestionarios deben salvar también una serie de controles
que puedan detectar errores o defectos en su elaboración.
La analogía entre la elaboración del cuestionario y la construcción de una casa debe
servir para consolidar la idea de que estamos ante un proceso con una serie de pasos,
Investigación a través de los cuestionarios 136
algunos de los cuales son “controles de calidad” del producto. Los pasos que
proponemos para este proceso son:
1. Determinación precisa de los objetivos del cuestionario.
2. Planificación del cuestionario.
3. Elaboración y/o selección de las preguntas y/o tests.
4. Análisis de la calidad de las preguntas y/o tests.
5. Disposición provisional de las preguntas y/o tests en el cuadernillo.
6. Análisis de la fiabilidad y validez del cuestionario.
7. Edición final del cuestionario.
Los atributos más destacables del proceso son la “sistematicidad” y “flexibilidad”.
Sistematicidad por existir un orden “lógico” en las tareas a realizar, y flexibilidad porque
las actividades realizadas en un paso pueden modificar el trabajo realizado en pasos
anteriores. Por ejemplo, el análisis de la calidad de las preguntas puede aportar
información relevante para modificar la redacción de algunas de ellas.
Dedicaremos ahora un apartado a los pasos más relevantes del proceso, dejando, por
ejemplo, el análisis de la fiabilidad y validez para más adelante.
5. El objetivo del cuestionario
El primer paso en la elaboración del cuestionario es describir con el mayor detalle
posible el objetivo u objetivos que pretende lograr. Obviamente, la primera fuente de
información es el objetivo de la encuesta. No olvidemos que el cuestionario de recogida
de información de la encuesta: el objetivo de la encuesta es el objetivo del cuestionario.
Los problemas pueden aparecer si el objetivo de la encuesta no está definido con
precisión. Dada la continua interacción entre los pasos de la investigación por
encuesta, el inicio de la elaboración del cuestionario puede ser un momento oportuno
para rertomar el objetivo de la encuesta. Harvatopoulos, Livan y Sarnin (1992)
consideran que un cuestionario puede responder a tres objetivos:
- Estimar magnitudes. Por ejemplo, para estimar el porcentaje de votantes de un
partido político en unas elecciones.
- Describir una población. Describir las características de un determinado grupo social
(por ejemplo intereses, problemas, composición étnica, etc.).
Investigación a través de los cuestionarios 137
- Verificar hipótesis. Se trata de obtener los datos para examinar hipótesis sobre
relaciones entre variables (por ejemplo varía la intención de voto con la edad, la
importancia atribuida al trabajo depende del género, etc.).
Sea cual sea el objetivo, debe estar definido con precisión. Ahora bien, ¿cómo saber si
el grado de precisión de la definición es suficiente? Nos atrevemos a proponer dos
criterios que pueden ayudar a valorar la claridad de los objetivos:
- Cualquier persona que lea la declaración del objetivo debe coincidir con las variables
que es necesario medir para alcanzarlo.
- En el caso de una hipótesis, se debe conseguir el mayor consenso posible en el tipo
de resultados que confirmaría o rechazaría la hipótesis.
Somos conscientes de que el problema es mucho más complejo, pero los criterios
anteriores pueden ayudar a caminar por un territorio más confuso de lo que se suele
reconocer.
A pesar de su importancia, la formulación del objetivo se suele hacer en términos muy
vagos: situación educativa, calidad de la enseñanza, conservadurismo, necesidades
sanitarias o de salud, etc. Términos confusos que más adelante será necesario definir.
Las siguientes declaraciones presentan ejemplos de objetivos: conocer los juicios de
los alumnos sobre la calidad de la enseñanza universitaria, predecir la intención de
voto en las próximas elecciones, describir las opiniones con respecto a la
despenalización del aborto, etc.
¿Por qué insistir tanto en la necesidad de tener un objetivo claramente definido? El
objetivo es el “foco de la encuesta”, es decir, todas las decisiones que afectan a la
elaboración del cuestionario se deben tomar por su contribución al objetivo de la
encuesta. La función que desempeña el objetivo de la encuesta es tan importante que
debemos detenernos hasta no tener una declaración precisa del mismo.
El autor debe iniciar ahora la planificación del cuestionario, pero antes, debemos
apuntar el efecto que sobre el cuestionario tienen dos conjuntos de factores que hemos
agrupado bajo las denominaciones del “contexto de la encuesta” y los “recursos
disponibles”. Son tratadas en este apartado por que pueden llegar a condicionar el
objetivo de la encuesta, y por tanto, del cuestionario.
Investigación a través de los cuestionarios 138
5.1. El contexto de la encuesta
Las encuestas se administran en un contexto social, económico y cultural. Las
características de este contexto influirán claramente en la redacción de las preguntas.
Numerosos autores han prestado atención a la importancia del contexto de realización
de la encuesta en la elaboración del cuestionario (Fink, 1995a, 1995b; Foddy, 1996;
Fowler, 1993). Sin duda, el elemento más importante del contexto son las
características de los propios encuestados. Fundamentalmente, el nivel de compresión
del lenguaje utilizado en el cuestionario y el grado de conocimiento sobre el tema de la
encuesta.
Imaginemos, por ejemplo, la realización de una encuesta en una localidad con
personas de diferente procedencia y dominio del lenguaje. La formulación de las
preguntas deberá adaptarse a estas circunstancias. La redacción de las preguntas
debe atender a nuestras necesidades de información, pero también a que los
encuestados las puedan responder de forma fácil y precisa. Es necesario examinar la
adecuación del lenguaje utilizado en las preguntas al nivel del lenguaje de los
encuestados. Por ejemplo, si la habilidad lectora varía considerablemente entre los
encuestados es necesario formular las preguntas de manera que puedan ser leídas y
comprendidas por el mayor número de encuestados.
También hay que estar seguro de que los encuestados tienen un conocimiento
suficiente para responder a las preguntas. Plantear preguntas que no sepan contestar
puede ser extremadamente frustrante. Imaginemos que a personas de un nivel cultural
bajo les hacemos la siguiente pregunta: “¿qué opina de la fluctuaciones del producto
interior bruto de España en la última década?” Preguntas que los encuestados no
sepan responder lleva a éstos a contestar al azar o a rechazar las respuestas. Los
encuestados también pueden tener dificultades para responder preguntas sobre sus
comportamientos o acciones pasadas o futuras, por ejemplo: “¿cuántas veces fue al
médico especialista durante los dos últimos años?”
Otro factor relevante del contexto es si las respuestas serán o no anónimas. Las
respuestas a preguntas comprometedoras dependerán fuertemente de las condiciones
en que se administre y responda a la encuesta, y la formulación de las preguntas
deberá adaptarse también a estas circunstancias.
Las características de los encuestados, la redacción de las preguntas, la
Investigación a través de los cuestionarios 139
confidencialidad posible de las respuestas... son elementos que el autor del
cuestionario debe considerar en la misma formulación de los objetivos del cuestionario
y en su planificación.
5.2. Los recursos disponibles
El número de preguntas incluidas en la encuesta depende primero de lo que
necesitemos conocer y de cuántas preguntas sean necesarias para obtener una
medida adecuada de las variables implicadas en el objetivo de la encuesta. Pero,
desgraciadamente, no son éstas las únicas consideraciones. Influirá también el tiempo
disponible para hacer la encuesta, tiempo que estará en función del tamaño de la
muestra, medios económicos, modelo de muestro, etc. Es obvio que en una
administración de media hora podemos hacer más preguntas que en una de 10
minutos. La planificación del cuestionario no es ajena al número de preguntas que se
podrá hacer durante la encuesta.
Otro factor, directamente relacionado con los recursos disponibles, es la elección y
formación de los encuestadores. El encuestador ideal es aquel que siempre hace las
preguntas de la misma manera a todos los encuestados. De esta forma, el encuestador
no se convertirá en una fuente de error que impida la comparación y generalización de
la información. Además de su propia formación y experiencia, las preguntas deben
contribuir a que el encuestador no se vea obligado a dar información, interpretar el
sentido de las preguntas, intuir la orientación y las respuestas previstas, etc. Esto sólo
se puede conseguir con preguntas concretas, relevantes y fáciles de entender por los
encuestados. La experiencia y formación de los encuestadores influirá también en el
formato y complejidad de las preguntas del cuestionario.
6. El diseño del cuestionario
La finalidad del diseño es plasmar el objetivo o propósitos del cuestionario en un
conjunto de preguntas relevantes y en la elaboración o selección de los tests
necesarios para medir las variables. Podemos retomar una analogía anterior. Una vez
que hemos aclarado con los propietarios la relación de habitaciones y sus
características -los objetivos- ha llegado el momento de dibujar los planos: el diseño del
cuestionario.
El autor del cuestionario debe abordar en el momento del diseño dos actividades:
Investigación a través de los cuestionarios 140
A) Clarificar las declaraciones sobre los objetivos del cuestionario
La tarea ahora es “diseccionar” los enunciados sobre el objetivo del cuestionario hasta
aislar todas las áreas de contenido e identificar las variables implicadas en cada una.
Este proceso obliga también a clarificar los términos utilizados para definir los objetivos.
Es posible que se deba volver al paso anterior para precisar el significado atribuido a
algunos de los términos.
Para clarificar los objetivos del cuestionario es necesario:
- Detallar las áreas de contenido. Por ejemplo, supongamos que deseamos conocer
la calidad de la enseñanza universitaria. Antes de nada, necesitamos “diseccionar”
el concepto “calidad de la enseñanza”, dividiéndolo en los siguientes aspectos:
profesorado, planes de estudio, medios disponibles, niveles de éxito académico,
satisfacción de los alumnos, formación previa de los alumnos, etc.
- Especificar los aspectos concretos de cada área. Siguiendo con el ejemplo anterior,
respecto a cada una de las áreas deberemos especificar los aspectos que la
componen. Por ejemplo, para el área “profesorado”: edad, género, antigüedad en el
puesto, nivel profesional, formación para las asignaturas, satisfacción con el
trabajo, etc. De igual modo habría que proceder con cada una de las áreas
anteriores.
El resultado de esta primera actividad de la planificación debe ser una relación
exhaustiva de las variables o contenidos que el cuestionario debe incluir. Por supuesto,
la exhaustividad y nivel de detalle estarán en función, principalmente, del objetivo de la
encuesta, pero también de los aspectos mencionados antes: contexto y recursos
disponibles.
B) Identificar los indicadores necesarios para cada área de contenido
La redacción de las preguntas es una tarea difícil y lenta. Si no disponemos de una
relación exhaustiva de los indicadores que debemos elaborar y/o seleccionar, lo más
probable es que nos centremos en aquellos contenidos más fáciles de medir y
descuidemos los que requieran preguntas más complejas. El castigo es claro:
descuidar aspectos clave para alcanzar el objetivo de la encuesta. Los recursos y el
esfuerzo invertido pueden caer en saco roto por una mala planificación del cuestionario.
Fink (1995a) recomienda conseguir una relación estructurada de las variables que va a
Investigación a través de los cuestionarios 141
medir el cuestionario y de las preguntas y tests necesarias para cada una de ellas.
Para ilustrar la tarea podemos recurrir a uno de los objetivos apuntados en ejemplos
anteriores: la evaluación de la calidad de la enseñanza universitaria. El cuadro 5.1
muestra la relación de variables e indicadores necesarios para una del sus áreas de
contenido: el profesorado.
CUADRO 5.1. Ejemplo de diseño de un cuestionario.
Área de contenido: profesorado
VARIABLES INDICADORES TIPO
Edad 1 1 Pregunta abierta
Género 1 1 Pregunta cerrada
Antigüedad en el puesto 2 2 Preguntas cerradas
Nivel profesional 1 1 Pregunta cerrada
Formación para la asignatura 2 2 (1 abierta y 1 cerrada)
Satisfacción con el trabajo 1 1 Test tipo Likert
La especificidad con la que se realice esta tarea es una decisión del autor del
cuestionario. Por ejemplo, nada impide “desmenuzar” la información anterior incluyendo
qué tipo de preguntas se debe emplear en cada caso, e incluso, si es necesaria más de
una pregunta para un aspecto, indicando el elemento de información que cada una
debe plantear. Este podría ser el caso en el ejemplo anterior para la “antigüedad en el
puesto”: una pregunta pediría información sobre la “antigüedad en el grado académico”
(licenciado o doctor); y otra sobre la “antigüedad” en la categoría profesional
(contratado o funcionario). Un consejo: se debe invertir todo el tiempo necesario hasta
tener una planificación precisa del cuestionario. Por otra parte, el rigor en las
especificaciones no se debe entender como un “corsé” a la creatividad: la interacción
continua a lo largo del proceso de elaboración permite en todo momento rectificar
decisiones anteriores. Siempre se está a tiempo de hacer una “modificación de los
planos” en la casa.
7. Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
Las recomendaciones persiguen sobre todo redactar preguntas fiables: dos
Investigación a través de los cuestionarios 142
encuestados en la misma situación deben dar la misma respuesta a la pregunta; y
válidas: relacionadas con el objetivo del cuestionario. La mayoría de estas
recomendaciones son resultado de la experiencia acumulada y tienen un carácter
“colectivo”: suelen aparecer con ligeras variantes en todas las monografías sobre la
elaboración del cuestionario (Bosh y Torrente, 1993; Harvatopoulos, Livan y Sarnin,
1992; Fink, 1995a, 1995b; Fowler, 1993; Santesmases, 1997).
Estos consejos prácticos no garantizan en términos absolutos la redacción de
preguntas adecuadas. Al igual que con los instrumentos musicales, no podemos
asegurar que la encuesta “suene perfecta”, pero al menos debemos intentar construir
un “buen instrumento”. Por otra parte, el autor de las preguntas no debe estar
atenazado por la responsabilidad de atenerse a estos consejos “al pie de la letra”: las
preguntas serán después revisadas para detectar posibles errores cometidos en la
redacción.
Es necesario hacer una distinción antes de presentar las recomendaciones habituales
para la redacción de las preguntas. Por razones didácticas vamos a distinguir entre
“preguntas factuales” y “preguntas subjetivas”.
Las preguntas factuales están diseñadas para medir hechos o sucesos que podrían ser
medidos de manera objetiva. Son aquellas preguntas en las que se podría comprobar
la precisión de la respuesta por algún tipo de observación independiente. Por ejemplo,
la pregunta “¿cuántas veces ha ido al médico la última semana?” es una pregunta
factual. Teóricamente, el investigador podría obtener este dato de forma precisa -sin
necesidad de preguntarle al encuestado- recurriendo a los registros del centro de salud.
Las preguntas subjetivas pretenden medir actitudes, opiniones, sentimientos y
creencias de las personas. Es evidente que no hay un medio objetivo de comprobar la
precisión de las respuestas de las personas, ya que sólo el encuestado tiene acceso a
sus estados subjetivos. La comprobación de las respuestas sólo es posible de forma
indirecta por su asociación con otros patrones de respuesta.
Hay, sin duda, preguntas que difícilmente podríamos localizar en una de estas dos
categorías por estar entre ambas, por ejemplo, “¿a qué partido votaría si se celebraran
hoy las elecciones?” No obstante, la distinción es adecuada para valorar el alcance de
las recomendaciones a seguir en la redacción de las preguntas.
Empezaremos con las recomendaciones dirigidas a la redacción de preguntas
Investigación a través de los cuestionarios 143
factuales, por ser las más utilizadas en los cuestionarios.
7.1. Recomendaciones para elaborar preguntas factuales
Antes de entrar en las recomendaciones concretas, recordemos el tipo de pregunta que
debemos intentar redactar. Las preguntas deben facilitar la consistencia en la medida,
es decir, que cada encuestado de la muestra responda al mismo conjunto de
preguntas. Debemos procurar que las diferencias entre las respuestas sean atribuibles
a diferencias de los encuestados en las variables de interés, y no a fuentes de variación
no deseadas (errores de medida).
A) Hacer preguntas relevantes
La relevancia de las preguntas depende de su relación con los objetivos de la
encuesta. No se deben hacer preguntas superfluas. Por ejemplo, en una encuesta
sobre el transporte por autobús, los encuestados esperan preguntas sobre la rapidez,
comodidad, número de autobuses, etc. Si se hacen preguntas que no parezcan tener
relación con los autobuses (edad, hábitos de lectura, etc.), habrá que justificar
explícitamente su necesidad, por ejemplo, indicando que esta información es necesaria
para saber si la empresa de transportes está cubriendo las necesidades de todos sus
clientes.
B) Hacer preguntas concretas
Las cuestiones deben ser precisas y no ambiguas. Una pregunta precisa es aquella
que dos encuestados diferentes entienden de la misma forma. Por ejemplo,
supongamos que estamos preguntando sobre el estado de salud. Dos personas con
historias de salud diferentes (una habitualmente sana pero con problemas de salud en
los últimos días y otra con una enfermedad crónica) pueden responder en términos
similares a una pregunta ambigua.
Ejemplo:
- Mala redacción: ¿cómo describiría su salud?
Introduciendo un periodo de tiempo se puede hacer más precisa:
- Mejor: ¿cómo describiría su estado de salud en las últimas dos semanas?
En definitiva, cuanto más detalles podamos aportar más precisa será la respuesta.
Investigación a través de los cuestionarios 144
C) Emplee periodos de tiempo proporcionales a la importancia de la pregunta
Preguntar a las personas sobre hechos poco relevantes en un periodo largo de tiempo
suele conducir a respuestas poco fiables porque intentan adivinar. Así, es
recomendable utilizar periodos de un año o más para los principales hechos de la vida
(comprar una casa, padecimiento de enfermedades serias, nacimiento de un niño, etc.)
y periodos de un mes o menos para hechos o acontecimientos menores. Sin embargo,
los periodos de tiempo no pueden ser tan cortos como para que los acontecimientos
puedan no haber ocurrido.
- Mala redacción: ¿cuánto ha tardado en dormirse, en promedio, durante los últimos
seis meses?
- Mejor: ¿cuánto tiempo ha tardado en dormirse, en promedio, en las últimas dos
semanas?
D) Utilice un lenguaje convencional
La encuesta no es una conversación. Para obtener información precisa es necesario
redactar las preguntas con una estructura gramatical, puntuación y vocabulario
estándar. La redacción de las preguntas debe perseguir que el mayor número de
personas las entienda. Algunos consejos habituales son:
Utilizar frases completas: el ejemplo más simple de redacción inadecuada es la
utilización de frases incompletas.
Ejemplo:
- Mala redacción: ¿edad?
Comentario: la pregunta parece simple pero las personas pueden entenderla de
diferentes formas (edad actual, número de años que va cumplir, “metido en 54”, etc.)
- Mejor: ¿Cuántos años cumplió en su último cumpleaños?
Examinemos también este otro:
Ejemplo:
- Mala redacción:¿lugar de residencia?
Comentario: significa distintas cosas para diferentes personas. Por ejemplo: región,
ciudad, barrio, residencia familiar, etc.
Investigación a través de los cuestionarios 145
- Mejor: ¿cuál es el nombre de la ciudad en la que vive actualmente?
Ante preguntas incompletas, el entrevistador probablemente (o el encuestado) tendrá
que añadir palabras o expresiones para hacer más inteligible la pregunta o la
respuesta, introduciendo fuentes de variabilidad no deseadas. En definitiva, las frases
completas expresan mejor una idea o pensamiento completo y claro.
Podemos analizar otro caso de redacción incompleta que presenta algunos problemas.
Ejemplo:
- De los siguientes aspectos de su ciudad, ¿qué valoración general (muy malo, malo,
regular, bueno, muy bueno) le merece en cuanto a la calidad de...? Espacios
verdes y jardines, instalaciones deportivas, transporte público, policía y seguridad
ciudadana.
Presenta varios problemas:
a) El orden del enunciado. Si las alternativas de respuesta son leídas antes de pensar
en el contenido específico del ítem, lo más probable es que el encuestado olvide las
alternativas y el entrevistador tenga que repetírselas;
b) El encuestado no va a seguir un patrón consistente de evaluación.
Evitar abreviaturas: deben evitarse al menos que se esté seguro de que todas las
personas conocen su significado.
Ejemplo:
- Mala redacción: ¿cree que el IPC refleja la carestía de la vida?
- Mejor: ¿cree que el índice de precios al consumo refleja la carestía de la vida?
Evitar expresiones coloquiales y tecnicismos: las primeras se deben evitar, ya que
cambian rápidamente y no todo el mundo está al tanto de las últimas expresiones. Su
utilización está justificada sólo cuando estemos seguros de que todo el grupo de
encuestados conoce los términos de las preguntas. Hay, otro problema añadido: la
comunicación de los resultados a una audiencia general puede ser más difícil. La
misma consideración es aplicable a las expresiones técnicas: sólo deben utilizarse
cuando estemos seguros de que todas las personas las conocen.
Ejemplo:
- Mala redacción: ¿cuántas veces ala semana va usted ala plaza?
Investigación a través de los cuestionarios 146
- Mejor: ¿cuántas veces a la semana va usted al mercado?
E) Utilice preguntas que hayan sido utilizadas con éxito en otras encuestas.
Las encuestas del INE (instituto Nacional de Estadística) y las EPA (Encuestas de
Población Activa) son unas fuentes de preguntas muy utilizadas y reconocidas, por
ejemplo, para preguntar por las profesiones. Esto nos asegura mayor fiabilidad y mejor
comunicación de los resultados.
F) Utilice preguntas breves
Las preguntas breves requieren menos tiempo y menos atención lectora, aunque
también aportan información menos detallada. Las preguntas largas generalmente dan
antecedentes a los encuestados y les ayudan a recordar o pensar en las razones por
las que hacen algo o mantienen una opinión.
- Breve: ¿cómo influiría en su decisión de recurrir a la cirugía estética el que su pareja
haya sido operada?
- Larga: habrá oído hablar de que cada vez más personas recurre a la cirugía...
Las preguntas largas son útiles para obtener información sobre temas “sensibles”
(salud o hábitos personales) o cuestiones objeto de debate social (control de armas). Al
utilizar preguntas largas en cuestionarios autoadministrados es necesario contar con el
tiempo necesario para leer la pregunta y responder.
G) Redactar con cuidado las preguntas comprometidas
Preguntas de este tipo son las relativas a temas como ingresos, situación laboral,
consumo de sustancias ilícitas, hábitos sexuales, etc. Si es necesario hacer este tipo
de preguntas (después de haber reflexionado seriamente sobre su pertinencia), hay
diversos procedimientos para “suavizar” la pregunta. Por ejemplo, utilizar intervalos
amplios en las respuestas sobre ingresos económicos, introducir mensajes que ayuden
a poner en situación al encuestado, aproximarse sucesivamente a la pregunta, etc.
Veamos algunos ejemplos.
Los autores de encuestas en ocasiones “cargan” una pregunta para obtener
información sobre temas embarazosos o polémicos. El objetivo de “cargar” una
pregunta es animar al encuestado a que dé una respuesta verdadera en lugar de una
“socialmente aceptable”. Por ejemplo:
- Mala redacción: ¿se ha llevado alguna vez algo de un supermercado sin pagar?
Investigación a través de los cuestionarios 147
- Mejor: ¡usted no es el único! Todo el mundo ha pensado alguna vez en llevarse algo
sin pagar de un supermercado. En la pasada semana: ¿se ha llevado algo sin
pagar de un supermercado?
Sí No
Aproximación sucesiva
- Habrá oído comentar que los supermercados pierden anualmente millones de
pesetas por pequeños robos o hurtos. Las empresas del sector quieren proponer al
gobierno que se endurezcan las penas por este tipo de delitos. Esta propuesta está
provocando una fuerte polémica. Algunas personas están a favor y otras en contra.
¿Qué piensa usted sobre el endurecimiento de las penas a las personas que se
llevan cosas sin pagar de los supermercados?
Totalmente en desacuerdo
Bastante de acuerdo
Ni de acuerdo ni en
desacuerdo
Bastante de acuerdo
Totalmente de acuerdo
- Muchas personas se han llevado alguna vez algo sin pagar del supermercado.
¿Conoce a alguna persona de su entorno laboral, vecinos o familia que lo haya hecho?
Sí No
- Trate ahora de recordar. ¿Alguna vez ha pensado usted en llevarse algo sin pagar
del supermercado?
Sí No
- ¿Lo ha llegado a hacer?
Sí No
Sin duda, la aproximación sucesiva es más costosa, pero es el precio a pagar por una
mayor sinceridad en las respuestas.
Debemos saber que este tipo de preguntas pueden inducir a que el encuestado deje de
responder o a que directamente tire el cuestionario a la papelera (sobre todo si están al
principio del cuestionario).
H) Evitar palabras y frases sesgadas
Las frases y palabras sesgadas pueden elicitar respuestas emocionales que no tengan
nada que ver con el tema objeto de la encuesta. Palabras como: aborto, pro-vida,
“rojo”, etc., pueden generar respuestas emocionales o prejuicios.
También hay que advertir que el sesgo en las palabras tiende a cambiar con el tiempo.
Investigación a través de los cuestionarios 148
El sesgo puede evitarse fácilmente con una revisión de las preguntas por expertos o
posibles encuestados.
I) Evitar preguntas con más de una idea
Las preguntas con más de una idea en su redacción, por ejemplo “¿el gobierno debe
seguir financiando la educación y la sanidad?”, pueden introducir confusión en los
encuestados, ya que realmente se trata de dos preguntas.
Ejemplo:
4. Mala redacción: ¿cree que la política económica y exterior del gobierno son
adecuadas?
5. Mejor: ¿cree que la política económica del gobierno es adecuada?
6. Mejor: ¿cree que la política exterior del gobierno es adecuada?
J) Evitar redacciones negativas
Suelen ser difíciles para los encuestados, ya que requieren un ejercicio de pensamiento
lógico. Imaginemos que estamos pidiendo que la persona nos diga si está de acuerdo o
en desacuerdo con el siguiente enunciado: las Naciones Unidas no deberían inhibirse
de los asuntos internos de los países. Algunas personas podrían dejar de leer el no y
responder en sentido contrario a su opinión; y otras, primero traducirían el enunciado a
términos afirmativos y luego responderían.
K) Utilizar indicaciones opcionales
Hay circunstancias en las que es recomendable aportar una redacción opcional de la
pregunta. Siempre debe estar indicado como tal, entre paréntesis, y el entrevistado la
utilizará cuando sea necesario.
Ejemplo:
- ¿Ha sido usted (o alguien que viva con usted) atacado por un extraño en el último
año?
- ¿Informó usted (él o ella) del ataque a la policía?
En general, las indicaciones entre paréntesis permiten al entrevistador hacer preguntas
que tengan sentido, teniendo en cuenta la información obtenida con otras preguntas
con objeto de adaptarlas a las circunstancias individuales del encuestado.
El uso de indicaciones debe hacerse con precaución, ya que la indicación no está
Investigación a través de los cuestionarios 149
prevista para aclarar el significado de preguntas confusas o ambiguas.
Ejemplo:
- Mala redacción: ¿qué piensa de su barrio? (Nos interesa su opinión sobre vivienda,
zonas verdes, infraestructura, etc.)
7.2. Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas
Las preguntas del cuestionario se suelen agrupar en dos categorías principales:
preguntas abiertas y preguntas cerradas. Las preguntas cerradas son aquellas en las
que las respuestas han sido previstas por el investigador y son ofrecidas al encuestado
para que elija la que considere más adecuada. Las preguntas abiertas no ofrecen
respuestas al encuestado y es él quien tiene que responder con sus propias palabras.
En general, las preguntas cerradas son consideradas más fiables y eficaces que las
preguntas abiertas, pero ambas tienen sus ventajas e inconvenientes.
A) Preguntas abiertas
El encuestado tiene que dar las respuestas con sus propias palabras. Son útiles
cuando se pretende obtener respuestas no previstas. Algunos encuestados (los de
mayor nivel cultural o con mayor conocimiento del tema) pueden sentirse más cómodos
con las preguntas abiertas que con las cerradas.
El inconveniente principal es que las respuestas a las preguntas abiertas deben ser
categorizadas e interpretadas.
Ejemplo:
- ¿Cuántas veces ha tenido problemas para dormirse en el último mes?
Respuestas posibles:
- No demasiadas veces.
- Sobre el 10% de las noches.
- Mucho menos que el mes anterior.
La utilización de preguntas abiertas plantea una pregunta inevitable: ¿hasta qué punto
las respuestas anteriores son equivalentes?
B) Preguntas cerradas
Son más difíciles de escribir que las preguntas abiertas ya que debemos anticipar las
Investigación a través de los cuestionarios 150
posibles respuestas. Sin embargo, algunos encuestados prefieren este tipo de
preguntas por no estar dispuestos o no ser capaces de expresarse sobre el tema objeto
de la encuesta. Además, las preguntas cerradas facilitan la categorización y análisis de
las respuestas. ¿Cómo podemos decidirnos por un tipo de pregunta u otro? El cuadro
5.2 puede ayudar en el proceso de decisión:
CUADRO 5.2. Comparación de preguntas abiertas y cerradas
ABIERTA CERRADA
Objetivo Obtener información directa de los encuestados con sus propias palabras
Obtener datos de juicios u ordenaciones
Características de los encuestados
Nivel cultural medio-elevado y con conocimiento y opinión sobre el tema
Nivel cultura medio-bajo y sin conocimiento y opinión sobre el tema
Forma de hacer las preguntas
No disponer de las posibles respuestas.
Posibles respuestas muy numerosas
Respuestas previstas
Análisis de los resultados
Posibilidad de categorizar y analizar respuestas muy heterogéneas
Descripción meramente cuantitativa de las respuestas
Comunicar los resultados
Descripción individual de los tipos y categorías de respuestas
Información estadística de las respuestas
7.3. Preguntas llave o filtro
Las preguntas filtro o llave son aquellas que en función de la respuesta dirigen a unos
encuestados, pero no a otros, hacia unas preguntas concretas del cuestionario y no a
otras.
De una encuesta sobre la adicción a los juegos de azar podemos extraer la siguiente
pregunta filtro:
1. ¿Con qué frecuencia juega al bingo?
a) Nunca. Si contesta a) pasar a la pregunta 3.
b) Una vez al mes. Si contesta b), c) o d) pasar a la pregunta 2.
c) Varias veces al mes.
Investigación a través de los cuestionarios 151
d) Varias veces a la semana.
2. ¿Cuánto dinero se gasta aproximadamente cada vez que juega al bingo?
a) Menos de 6 Euros.
b) De 6,001 a 18 Euros.
c) De 18,001 a 25 Euros.
d) Más de 25 Euros.
Esta práctica divide la muestra entre los encuestados con unas determinadas
características y los que no las tienen. Por ejemplo, los que contestan a la pregunta 2
de la encuesta sobre la adicción al juego y los que no la contestan. Esta disminución en
el tamaño de la muestra habrá de ser considerada en el análisis de los resultados.
Como regla general se recomienda evitar este tipo de preguntas, especialmente en los
cuestionarios auto-administrados, donde no esta el entrevistador para solucionar
posibles problemas. Es difícil dejar claro a unos encuestados y a otros lo que tienen
que hacer. Si tienen que saltar por secciones enteras del cuestionario, el problema se
complica aún más.
En caso de tener que utilizarlas se recomienda utilizar flechas indicadoras del
“trayecto”, justificar las preguntas a la derecha para que se puedan distinguir, presentar
instrucciones precisas sobre cuál es la siguiente pregunta a la que tiene que responder,
etc.
8. Medición de estados subjetivos
La denominación “estados subjetivos” es estrictamente metodológica. Hace referencia
a los sentimientos, actitudes, creencias, etc. de las personas.. Por comodidad y
tradición, podemos referimos a este conjunto heterogéneo de variables con el nombre
de “actitudes”.
Dejando a un lado discusiones no relacionadas con nuestro interés principal -la
medición de actitudes- podemos recurrir a la definición de actitud elaborada por
Lambert (1989:217): “una actitud es “una respuesta evaluativa, relativamente estable,
en relación a un objeto, que tiene componentes o consecuencias cognitivas, afectivas y
probablemente comportamentales”.
Morales y Moya (1996) inciden en la estructura de las actitudes en tomo a los
Investigación a través de los cuestionarios 152
componentes cognitivo, afectivo y comportamental, que es de gran utilidad durante la
elaboración del cuestionario ya que proporciona la base de su diseño. Al ser nuestro
interés fundamentalmente metodológico, podemos utilizar el concepto de actitudes para
nombrar un conjunto difuso formado por sentimientos, creencias, opiniones, afectos,
juicios, etc., dadas las similitudes que comparten las metodologías para medir esos
tipos de variables. Los objetivos de la encuesta pueden hacer necesario elaborar un
“test” para medir alguna variable de este tipo. Necesidad que se debe reflejar en el
diseño del cuestionario.
La medición de actitudes presenta algunos problemas peculiares y otros comunes a la
medición de variables psicosociales. Conocer estos problemas es básico para afrontar
la tarea de medir actitudes:
- El concepto de actitud (en general y en particular cuando se refiere a una actitud
determinada) es un constructo. Sirve para “ver” orden y consistencia en lo que las
personas dicen, piensan y hacen; y así, dados ciertos comportamientos, intentar
hacer predicciones de comportamientos futuros. Tal constructo no puede medirse
directamente, sino que debemos inferir su presencia a partir de determinadas
muestras de conducta.
- Los comportamientos, creencias y sentimientos (en definitiva, las tres fuentes
fundamentales para inferir las actitudes) no siempre coinciden, incluso aunque
supongamos que reflejan una única actitud. El estudio de La Pière (1934) reveló de
forma dramática la incongruencia entre declaraciones y comportamientos de
prejuicio racial. Esta “incongruencia” puede hacer que si nos centramos en una sola
manifestación (comportamiento, creencias o sentimiento), nuestra descripción de la
actitud pueda resultar distorsionada.
- Las actitudes son variables especialmente inestables, tanto que no tenemos
garantías de que la actitud que pretendemos medir permanezca estable el tiempo
suficiente para que la medida en una sola ocasión resulte fiable.
- La medida de la mayoría de las actitudes suele hacerse sin que exista un acuerdo
universal sobre su naturaleza.
La importancia de estos problemas depende del objetivo, contexto y nivel de análisis al
que se necesite realizar la medición. Por ejemplo, las mediciones de actitudes a nivel
grupal requieren menor precisión que las mediciones a nivel individual.
Investigación a través de los cuestionarios 153
Hay numerosos instrumentos disponibles para medir actitudes. Sólo nos vamos a
referir a los dos que con más frecuencia se utilizan en la investigación por encuesta.
8.1. Tests de ordenación
Los tests o escalas de ordenación son un conjunto de frases o enunciados actitudinales
que expresan el rango de posibles actitudes sobre un objeto. La utilización de esta
estrategia tiene sus primeros antecedentes en los trabajos de Thurstone para medir las
actitudes de una persona (Thurstone, 1928). No obstante, la utilización más común de
este procedimiento en el contexto de la investigación mediante encuesta persigue
meramente la descripción de las opiniones o juicios de una población.
Por ejemplo, un test de ordenación para medir la actitud hacia la escuela de niños en
edad escolar podría estar formado por las frases siguientes:
- La escuela enseña cosas que ayudan a conseguir trabajo.
- En general, los profesores se preocupan de sus estudiantes.
- La escuela es interesante.
- La escuela es aburrida.
- Hay demasiadas reglas en la escuela.
La tarea de la persona es leer cada frase y ordenarlas en función de su opinión o
valoración. La redacción de las frases debe procurar que sea posible “localizarlas” en
diferentes puntos de una sola dimensión por su valoración del objeto actitudinal. Dos
criterios ayudan en este objetivo: 1. el contenido de todas las frases se debe referir al
mismo objeto; y 2. deben expresar distinto grado de actitud hacia el objeto.
Aunque hay procedimientos analíticos sofisticados para analizar este tipo de
respuestas (Crocker y Algina, 1986), lo más común es que el investigador se limite a un
análisis descriptivo de la ordenación más frecuente o común en la población o de la
posición de cada elemento en diferentes grupos demográficos.
8.2. Tests tipo Likert
Propuesto por Likert en los años treinta es, sin duda, el modelo de medición de
actitudes, más popular e intuitivo. Es más, hoy día cualquier escala en la que la
puntuación de una persona se obtenga por la suma de sus respuestas graduadas a los
ítems que la forman, recibe el nombre de escala “sumativa” o escala tipo Likert
Investigación a través de los cuestionarios 154
(Spector, 1992).
El modelo puede describirse brevemente de la forma siguiente:
1. Se presenta a un grupo de personas un conjunto de ítems formado por
aproximadamente el mismo número de ítems favorables y desfavorables al objeto
actitudinal.
2. A continuación, se pide a las personas que respondan a cada una de las frases en
función de su grado de acuerdo o desacuerdo con ellas.
3. El último paso es combinar las respuestas de las personas de manera que aquellos
que tienen una actitud más favorable obtengan las puntuaciones más altas y los
que tienen una actitud más desfavorable las puntuaciones más bajas. El modelo de
escalamiento implica un único tipo de estímulos y un único tipo de respuestas.
El modelo asume unos supuestos sobre la naturaleza de los items y de la escala final
que pueden resumirse en:
1. Las variaciones sistemáticas en las respuestas de las personas a los items se deben
únicamente a las diferencias entre las personas. Es decir, los items no aportan
nada a la variabilidad sistemática de las respuestas, cada item es considerado una
replicación de los otros.
2. Los ítems están relacionados monotómicamente con la variable actitudinal que se
supone que miden. Cuanto más favorable (o desfavorable) sea la actitud de la
persona, mayor (o más baja) será su puntuación en el item.
3. Los ítems miden una única variable, es decir, forman una escala unidimensional.
En la mayoría de las aplicaciones del modelo los supuestos no son sometidos a
examen. El proceso para elaborar una escala de este tipo sigue una serie de pasos
bien establecidos (Morales, 1988). Sólo vamos a incidir en las recomendaciones para la
redacción de las preguntas, por su interés para los objetivos del capítulo.
Podemos enumerar cinco reglas que ayudarán a escribir buenos items:
1. Cada ítem debe expresar una y solamente una idea. Si el item expresa más de una
idea lo más probable es que consigamos confundir a las personas. Será muy fácil
que la persona no sepa a cuál de las dos ideas expresadas en el enunciado no,
referimos.
Investigación a través de los cuestionarios 155
2. Utilizar ítems redactados deforma favorable y desfavorable. Es una recomendación
generalizada. El escritor de items debe redactar enunciados que representen
posiciones favorables y otros desfavorables al constructo. El objetivo de esta
recomendación es evitar las denominadas tendencias de respuesta (aquiescencia,
deseabilidad social, etc.). Por ejemplo, en el caso de la aquiescencia si todos los
items están redactados de forma positiva, una persona que muestra un sesgo en su
respuesta -aquiescencia- obtendrá puntuaciones muy altas -o muy bajas- inflando
el cálculo de los estadísticos del item y del test. Cuando hay items redactados de
forma favorable y desfavorable, estas personas tienden a situarse en los valores
centrales produciendo un efecto mucho menor. El precio a pagar por intentar evitar
el sesgo en la respuesta es confundir a las personas (al tener que cambiar su forma
de responder), sobre todo en tests largos.
a) Ejemplo de ítem favorable:
Los inmigrantes deberían tener derecho a la seguridad social
Muy en desacuerdo En desacuerdo
Ni en desacuerdo
ni de acuerdo De acuerdo
Muy de acuerdo
b) Ejemplo de ítem desfavorable:
La presencia de inmigrantes hace que aumente el paro entre los españoles
Muy en desacuerdo
En desacuerdo Ni en
desacuerdo ni de acuerdo
De acuerdo Muy de acuerdo
3. Evitar coloquialismos, expresiones y jergas. Debe utilizarse un lenguaje estándar y
no sujeto a modas temporales que hagan que con el paso del tiempo los ítems
pierdan sentido.
4. Adecuar la estructura gramatical a las características de las personas que
responderán al test. Es necesario buscar un equilibrio entre una redacción del item
que garantice la medida del constructo (por ejemplo utilizando frases subordinadas)
y el nivel lector de las personas. Es obvio que si las personas dudan sobre el
significado del item no estaremos midiendo de forma adecuada el constructo.
5. Evitar redacciones negativas. Es una recomendación muy particular. Pero la
evidencia acumulada constata que es más difícil para las personas entender las
frases negativas que las que expresan la misma idea pero de forma positiva. No se
deben confundir ítems que representen posiciones desfavorables con ítems
Investigación a través de los cuestionarios 156
redactados de forma negativa.
Ejemplo:
a) Mala redacción: cuando entro en un autobús no me agrada sentarme al lado de
inmigrantes.
Muy en desacuerdo
En desacuerdo Ni en
desacuerdo ni de acuerdo
De acuerdo Muy de acuerdo
b) Mejor: cuando entro en un autobús me molesta sentarme al lado de inmigrantes
Muy en desacuerdo
En desacuerdo Ni en
desacuerdo ni de acuerdo
De acuerdo Muy de acuerdo
9. Revisión de las preguntas
El análisis de la calidad del cuestionario se puede hacer por procedimientos empíricos
y por procedimientos subjetivos. La literatura sobre elaboración de cuestionarios no
trata con detalle ninguna de las dos aproximaciones. Nuestro objetivo es dar algunas
pautas que ayuden en el proceso de revisión.
Los contenidos de este apartado están dirigidos a la revisión de las preguntas
factuales. Las preguntas o tests diseñados para medir estados subjetivos se pueden
revisar mediante procedimientos más formales que están ampliamente descritos en la
literatura especializada (Crocker y Algina, 1986).
La finalidad general de la revisión es identificar defectos en la redacción de las
preguntas que puedan disminuir su fiabilidad y validez.
9.1. Procedimientos subjetivos
El autor del cuestionario puede recurrir a personas familiarizadas con las técnicas de
investigación por encuesta o con el tema objeto de la investigación para revisar las
preguntas.
Para sacar más partido a la tarea es conveniente “guiar” la revisión de las preguntas
hacia aspectos concretos. Los trabajos sobre el tema suelen agrupar las cuestiones a
revisar en los apartados siguientes:
- Contenido:
¿Es necesaria esta pregunta? ¿Son necesarias más preguntas sobre esta
cuestión? ¿Es necesario concretar más la pregunta?
Investigación a través de los cuestionarios 157
- Redacción:
¿Se podría expresar de un modo más claro? ¿Cómo? ¿Puede tener varias
interpretaciones? ¿Presenta algún sesgo o prejuicio? ¿Las alternativas son
exhaustivas? ¿Se solapan las alternativas de respuesta?
- Ubicación:
¿Está situada en el lugar adecuado?
¿Pueden influir las preguntas precedentes?
También se puede recurrir a un grupo de encuestados potenciales para plantearles
cuestiones sobre la claridad de las preguntas.
Por supuesto, el responsable de la revisión puede plantearla en términos más formales
requiriendo a los expertos, por ejemplo, que examinen la adecuación entre la pregunta
y el contenido o variable que pretende medir, que propongan alternativas a los
elementos defectuosos, que califiquen la pertinencia de cada pregunta...
9.2. Procedimientos empíricos
La información procede de una administración del cuestionario a un grupo de personas.
La calidad de las preguntas es juzgada a partir de algunas propiedades estadísticas de
las respuestas obtenidas.
No es necesario recurrir a un procedimiento formal de muestreo para determinar el
número y seleccionar a las personas; basta con que sean suficientes para asegurar la
estabilidad de los estadísticos y de características semejantes a las de la población de
personas que responderán a la encuesta.
Las dos propiedades estadísticas base del análisis son:
a) Proporción de elección de la alternativa “No sabe / no contesta”. Las preguntas
cerradas suelen incluir como alternativa una opción para las personas que no
conocen las respuestas, no encuentran una alternativa adecuada entre las que se
les ofrecen o, simplemente, no quieren contestar. Parece evidente que una
proporción elevada de respuestas en esta opción está relevando algún problema en
la redacción de la pregunta: ambigüedad, falta de exhaustividad en las alternativas
de respuesta, etc.
El procedimiento para obtener la proporción de elección de esta alternativa “saco” es
Investigación a través de los cuestionarios 158
bastante sencillo:
respuestas de Total
NS/NCelección de FrecuenciaNS/NCelección de Proporción =
Si el valor obtenido excede las expectativas del autor del cuestionario debe revisar las
preguntas para intentar determinar el origen de este problema.
b) Proporción de elección de las alternativas. No es fácil predecir a priori el patrón de
elección "adecuado" de las alternativas de respuesta en las preguntas cerradas.
Depende, por supuesto, de la distribución de la variable en la población. No
obstante, el investigador puede sospechar que hay algún problema en aquellas
preguntas con alternativas poco elegidas o con una alternativa mayoritariamente
elegida.
La obtención de los datos es sencilla:
respuestas de Total
elección de FrecuenciaasAlternativelección de Proporción =
Los resultados estadísticos no deben ser interpretados como “pruebas de valor”: una
proporción inesperada en la elección de una alternativa no indica necesariamente que
la pregunta sea defectuosa. El resultado se debe utilizar como una señal de alarma que
lleve a una nueva revisión de las preguntas.
10. Preguntas demográficas
Las preguntas demográficas tienen como objetivo general “conocer” a los encuestados.
Están diseñadas para obtener información sobre variables como edad, género, lugar de
residencia, estado civil, situación laboral, ingresos medios, antecedentes étnicos, etc.
Por su contenido común se suelen agrupar bajo la denominación “variables
demográficas”.
Se deben redactar con precaución y justificar su necesidad al encuestado, pensemos
que podemos dar sensación de falta de anonimato en las respuestas. Por la misma
razón, suelen ubicarse al final de la encuesta, cuando el encuestado ha comprendido
ya su objetivo y está comprometido con la participación en la encuesta.
Las variables demográficas son utilizadas especialmente para obtener grupos de
comparación con los que interpretar las respuestas a las preguntas: diferencias por
género, edad, nivel económico, etc.
Investigación a través de los cuestionarios 159
11. Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario
La disposición de las preguntas persigue dar la sensación de facilidad y poco consumo
de tiempo para responder a la encuesta. La primera pregunta debe ser fácil y general
para implicar al encuestado en la respuesta al cuestionario y en el objetivo de la
investigación. Deben evitarse las preguntas abiertas o con muchas alternativas de
respuesta. Debe ser una pregunta aplicable a todo el mundo, lo que facilitará crear la
impresión de que la encuesta le concierne y que está preparado para responder. La
ubicación del resto de las preguntas en el cuestionario responde algunos criterios
básicos:
- Los aspectos previsiblemente más importantes para el encuestado deben ir al
principio.
- Las preguntas de contenido similar deben estar agrupadas.
- Hay que evitar que el encuestado tenga que realizar saltos de página o seguir
indicaciones complejas.
- Dentro de cada área temática las preguntas deben ir de las menos a las más
comprometidas
- Las preguntas relativas a variables demográficas deben ir al final.
Investigación a través de los cuestionarios 160
VI. LA CALIDAD DE LA ENCUESTA6
Andrés González Gómez José Luis Padilla García Cristino Pérez Meléndez
Introducción
La calidad de la encuesta puede entenderse de dos maneras íntimamente relacionadas
y unidas a lo largo de todo el proceso de la investigación, bien como todos aquellos
cuidados que han de tenerse en cuenta durante el planteamiento y desarrollo de la
investigación o bien referidos a los indicadores que mostrarían la calidad de los
resultados una vez finalizada la encuesta. En la actualidad la mayoría de los autores
aglutinan ambas perspectivas.
Fowler (1988) diferencia tres aspectos en el desarrollo de la investigación mediante
encuesta a la hora de abordar la calidad de la misma: el muestreo, el diseño de
instrumentos de medida y la recogida de datos.
Gómez (1990) distingue dos grandes grupos de errores: los debidos al muestreo y los
ajenos al mismo; diferencia a su vez para ambos los errores aleatorios de los
sistemáticos.
Martínez Arias (1995) encuadra muy acertadamente la calidad de la encuesta bajo el
rótulo general de la validez de las investigaciones en términos de lo que Cook y
Campbell (1979) establecen como amenazas a la validez interna y externa de cualquier
investigación. En este sentido, la autora diferencia tres grandes bloques, tomados de
Groves (1989), bajo los cuales analiza la calidad de la encuesta: a) errores de no
observación, b) errores de medida y c) errores de procesamiento; introduciendo los
apartados más característicos de cada uno de ellos tales como errores de no
respuesta, errores de muestreo, del entrevistador, el cuestionario, etc.
Groves (1989), apoyándose en la perspectiva de Kish (1965), se aproxima al error total
6 Rojas Tejada, A. et al. (1998): Investigar mediante encuestas. Fundamentos teóricos y aspectos
prácticos. Madrid. Síntesis.
Investigación a través de los cuestionarios 161
contenido en los resultados de una encuesta, como la suma de todos los errores
variables y todos los sesgados. A su vez, cada uno de ellos queda diferenciado por los
errores de no observación y los errores de observación. Con los errores de no
observación se hace referencia a la parte de la población que no ha sido medida.
Vamos a distinguir tres tipos de errores de no observación. En primer lugar, el error
muestral, que es el que más claramente limita a los sujetos de una población que serán
medidos. En segundo lugar, el error de cobertura, ya no tan evidente, es el que se
provoca por el hecho de que algunos sujetos no formen parte de la lista de los que son
previamente identificados como pertenecientes a la población. Y, por último, el error de
la no respuesta, provocado por aquellos sujetos que no han podido ser localizados por
el encuestador o aquellos localizados que rehusan ser entrevistados. Con los errores
de observación se hace referencia a las desviaciones que presentan las respuestas de
los sujetos del verdadero valor en la variable que se pretende medir; por situaciones
tales como la falta de capacidad del sujeto, la deseabilidad social de la respuesta, etc.,
distorsionan la respuesta de tal forma que provocan que no se ajuste fielmente a lo que
se le pregunta. Igualmente, la desviación podría haber sido producida por la actitud de
los encuestadores con los encuestados, por la estructura y características del
instrumento, así como por la manera de recoger los datos (correo, cara a cara,
teléfono, etc.).
Como puede comprobar el lector a través de estas limitadas pero significativas
referencias, se está produciendo un cambio importante de perspectiva en relación con
la calidad de la encuesta.
Tradicionalmente la calidad se conectaba con los errores de muestreo propiamente
dichos, pero en la actualidad es cada vez más aceptado que los errores ajenos al
muestreo son tan decisivos como aquellos a la hora de valorar la calidad de los
resultados obtenidos con este enfoque. De ahí que no sólo se preste atención al diseño
de la muestra y a su error correspondiente, sino que se dedica mucho esfuerzo al
procedimiento de recogida de datos, a quienes responden, no responden o no pueden
responder, a la supervisión, a los encuestadores, al cuestionario, etc., todos ellos bajo
el rótulo de errores ajenos al diseño de la muestra.
Este capítulo se tratará desde la perspectiva de la previsión de los errores en la
investigación mediante encuestas, más que desde la preocupación por medirlos o
estimarlos. Se contará con lo ya expuesto en capítulos anteriores que introducen
Investigación a través de los cuestionarios 162
elementos específicos de control. Por ello, la fiabilidad y validez del instrumento, así
como el error de muestreo propiamente dicho, entre otros aspectos, no serán tratadas
específicamente, en cambio nos detendremos en cuestiones tales como errores
debidos al encuestador, codificación y escritura de datos, imputación de datos
perdidos, etc., que no han sido tratados en ninguno de los capítulos anteriores. Para
seguir la línea expositiva del texto, se han englobado las posibles fuentes de error en:
errores asociados al muestreo, errores asociados con el cuestionario, errores
asociados con la entrevista y errores asociados con el tratamiento de datos.
1. Errores asociados al muestreo
Los errores derivados de la obtención de muestras han sido clasificados de formas muy
variadas y, lo que es peor, se utilizan los mismos términos para conceptos diferentes.
En multitud de ocasiones no es posible o recomendable trabajar con la población y se
recurre al estudio de una muestra, supuestamente representativa de aquélla. Los
procedimientos que se siguen para la obtención de muestras pueden ser muy
rigurosos, meticulosos, estrictos, etc.; pueden respetar hasta el límite de lo respetable
los algoritmos de selección de unidades, los principios rectores para el muestreo, las
probabilidades asociadas, etc.; pueden ser catalogados como perfectos por un
observador externo al estudio, pero hay algo innegable e inevitable: se ha trabajado
con una muestra y no con la población. No existe una seguridad absoluta de lo que se
habría obtenido de haber realizado las mediciones en la población en lugar de en una
porción de ésta (especial, pero porción). Así que el fantasma del error está presente
desde el momento mismo en el que se decide obtener una muestra.
Este error de muestreo propiamente dicho fue tratado con suficiente amplitud con
anterioridad, por lo no nos detendremos en él a lo largo de esta exposición.
1.1. La no respuesta
La no respuesta es una importante fuente de error en la investigación mediante
encuesta. Ésta da lugar a importantes sesgos en la estimación de los resultados,
atentando contra la exactitud de la misma. En la actualidad se dedica una atención
considerable a esta problemática y a pesar de ello no se conoce con detalle la
naturaleza de la no respuesta y, por tanto, el efecto de la misma en los datos
resultantes. La no respuesta es la causa principal por la que en ocasiones, cada vez
más numerosas, no se ajustan los resultados pronosticados a los obtenidos en la
Investigación a través de los cuestionarios 163
realidad.
El término no respuesta es una especie de cajón de sastre en el que caben realidades
claramente diferenciadas, aunque todas ellas tengan en común que no se dispone de
un dato determinado, debido, eso sí, a razones distintas. Se habla de tasa de no
contacto (sujetos de la muestra de los que no se tiene constancia de que fueran
abordados en el estudio), tasa de cobertura, tasa de no respuesta de una unidad
muestral (persona, casa, institución, etc.), tasa de respuesta en el cuestionario (dejar
una o varias preguntas sin respuesta). Como puede observarse, se trata de distintos
niveles y unos implican a otros. Así, de una persona (o unidad de muestreo) que no
responde, no se dispone de ninguna información, cosa diferente a que una persona o
unidad de muestreo deje sin responder una o varias preguntas del cuestionario.
Las tasas de respuesta/no respuesta pueden referirse a toda la muestra, a un
conglomerado, a un encuestador, a un grupo con ciertas características, etc. El lector
interesado en este tema puede comenzar consultando el texto de Platek (1986), en
donde se definen formalmente los diferentes tipos de tasas de respuesta/no respuesta
y su conexión matemática con las estimaciones de los parámetros poblacionales.
La idea general que subyace bajo esta problemática se entronca con la preocupación
de la fidelidad con la que la muestra resultante representa a la población. En esto, no
sólo influyen precisos y meticulosos diseños y procedimientos muestrales, sino otras
circunstancias, si cabe más importantes y con menor posibilidad de someter a control:
los datos finales de una encuesta dependen de la actitud de personas concretas, de
forma tal que no se puede asegurar nada en el diseño muestral de la manera en que
deben y tienen que contestar. En toda encuesta hay personas que colaboran y otras no
tanto (se dejan preguntas sin contestar, rehúsan ser entrevistados, enmascaran
consciente o inconscientemente sus respuestas, etc.); esta realidad atenta claramente
contra estimaciones realizadas desde los datos finalmente obtenidos. A continuación se
enumeran distintas situaciones de no respuesta:
1. Personas que no son accesibles por el procedimiento adoptado en la recogida de
datos y ni siquiera se tiene la posibilidad de contar con sus respuestas. Estas
personas dan lugar al llamado error de no cobertura. Una fuente general de error de
no cobertura radica en la utilización de marcos incompletos o erróneos. Es el caso
de contar con censos anticuados o listas de correo o números de teléfono
Investigación a través de los cuestionarios 164
incompletas. Las personas que no figuren en el marco jamás podrán ser
seleccionadas. Incluso cuando: el muestreo se realiza sin la utilización de marcos,
el error de cobertura puede estar claramente presente. Esto puede ocurrir
especialmente en las encuestas telefónicas. Aunque utilicemos algún sistema de
marcación automática, resulta evidente que las personas que no dispongan de
teléfono nunca podrán ser seleccionadas lo que origina un claro error de cobertura.
2. Personas que rehúsan responder a todas o a parte de las preguntas que se les
plantean.
Aquéllas que, por alguna razón física o mental, no pueden responder a las tareas que
se les indica, bien directamente o bien a través de cuestionarios que deben rellenar
solos. Es el caso de personas que no saben leer, están en el hospital, han dejado de
vivir en esa casa, etc.
Todas estas situaciones añaden al error de muestreo propiamente dicho otra fuente de
error que puede introducir, como ya se ha indicado, sesgo en los datos globales, de tal
manera que provocan diferencias sistemáticas en relación con la población de interés.
Debido a esto, durante los últimos años se está prestando una atención especial,
independientemente de los errores de muestreo propiamente dicho, al desarrollo de
procedimientos que intenten atenuar esta fuente de error, con una doble finalidad:
a) Conseguir tasas de respuesta lo más elevadas posible.
b) Desarrollar métodos para adjudicar valores a las posibles no respuestas.
La tasa de respuesta es también usada como un indicador para evaluar los resultados
obtenidos tras la definitiva recogida de datos. Este indicador viene dado por la
proporción de sujetos que respondieron en relación con aquellos que fueron
seleccionados. Ahora bien, a veces un tipo de diseño muestral conlleva que sujetos con
los que se cuenta no puedan ni siquiera ser seleccionados y no se cuenta con ellos
para el cálculo de dicha tasa de respuesta; esto obliga, para un ajustado uso de la tasa
de respuesta, a contar para su cálculo con supuestos adicionales relacionados con el
número estimado de sujetos con los no se puede contactar.
Una vez que se dispone de la tasa de respuesta, se puede contrastar con el porcentaje
de la población que representa la muestra. Se considerará como valor despreciable
una tasa de respuesta menor que el porcentaje que representa la muestra en la
población.
Investigación a través de los cuestionarios 165
Otra utilidad de la tasa de respuesta es la de comprobar si la no respuesta obtenida es
aleatoria, es decir, si los sujetos que no responden se concentran o no en un grupo de
la población con unas características determinadas (rurales, hombres, nivel
socio-económico, etc.). En estos casos, al tratarse de una no respuesta sistemática,
aunque la tasa de no respuesta fuera baja, la no contestación de estos sujetos
colaboraría en aumentar el error de estimación de los valores poblacionales de interés;
la valoración de estos indicadores es diferente en función del tipo y procedimiento de
recogida de datos (una tasa de no respuesta del 20% no indica lo mismo en una
encuesta por correo que en otra realizada por teléfono). Su significación y naturaleza
es también claramente diferente: en una encuesta por correo es razonable inferir que
los sujetos que antes responden son los que están más interesados en el tema
encuestado y, en consecuencia, tasas de no respuesta bajas en relación con lo habitual
nos indican que la muestra seleccionada bien pudiera estar sesgada en relación con
los sujetos encuestados y llevar al investigador a conclusiones erróneas. Igualmente,
se ha comprobado que en las encuestas por correo hay una mayor colaboración
cuando se utilizan grupos de personas de nivel cultural alto frente a personas de nivel
cultural bajo. Por todo ello, estos aspectos hay que tenerlos en cuenta a la hora
establecer las conclusiones finales en relación con poblaciones de interés
heterogéneas. En cambio, la disponibilidad de unas personas en una encuesta
telefónica realizada en horario laboral estará sesgada en relación con amas de casa,
parados, jubilados, y personas en general no pertenecientes al mundo del trabajo. Es
interesante tener en cuenta razonamientos similares para aquellos procedimientos de
recogida de datos que se realizan a través de entrevistas cara a cara. Por último, cabe
recordar una vez más que existe sesgo asociado con personas de la muestra que no
son accesibles, tales como enfermos, personas sin teléfono, viajantes, presos,
extranjeros, etc., aunque ellos representen una pequeña proporción de la población.
Los párrafos anteriores nos llevan a la conclusión de que una reducción de la tasa de
no respuesta favorecerá la fiabilidad y la calidad de las estimaciones. En líneas
generales, una encuesta con una mayor tasa de respuesta permitirá mejores
estimaciones y serán menos sesgadas que otra con una tasa de respuesta menor. De
manera que, para mejorar la calidad de la encuesta, el investigador debe poner en
marcha todos los medios a su alcance para reducir la tasa de no respuesta. He aquí
algunas iniciativas:
Investigación a través de los cuestionarios 166
1. En las encuestas por teléfono es aconsejable, frente a teléfonos que no responden,
realizar entre 6 a 10 llamadas repartidas entre las tardes y los fines de semana.
2. Seleccionar encuestadores con una gran flexibilidad para trabajar a cualquier hora y
día. Esto permite poder adaptarse a las exigencias de cualquier persona que no
está dispuesta a contestar en un momento dado pero que accede a concertar una
cita para cuando él lo indique.
3. Enviar, siempre que sea posible, información previa a los sujetos que
posteriormente serán encuestados, esto facilita la labor de los encuestadores y da
mayor seguridad al encuestado frente a la situación anunciada.
4. Resaltar, antes de iniciar la entrevista, la importancia y utilidad del trabajo, tratando
a su vez que el entrevistado sienta que su colaboración es fundamental. Es
igualmente importante hacerles notar que su no colaboración atenta contra la
exactitud y fiabilidad del estudio. Groves (1989) concluye de los análisis realizados
con los sujetos que no responden en un primer contacto, que después de las
explicaciones indicadas, un porcentaje significativamente alto cambian de opinión y
se prestan a colaborar. Este resultado debe motivar a los entrevistadores para que
pongan el máximo empeño en el primer contacto para, al menos, informar
exhaustivamente del objetivo de la encuesta, su importancia, la confidencialidad de
las respuestas, proponer otro momento para realizar la entrevista, etc. En muchas
ocasiones, después de una conversación relajada y aparentemente desinteresada,
el sujeto que en un principio rechazó contestar el cuestionario accede a su
realización.
5. Hacer comprender a los entrevistadores la importancia de contar con una tasa de
respuesta elevada para la relevancia de los resultados obtenidos, el esfuerzo y el
gasto que conlleva todo el trabajo y que lo más importante del mismo recae en
ellos.
6. Identificar a los entrevistadores que obtienen tasas de respuestas bajas y adoptar
alguna estrategia que subsane la situación detectada: entrenarlos nuevamente o
apartarlos momentáneamente de su cometido.
7. En las encuestas por correo, hay que cuidar elementos tales como la claridad del
texto, el uso de colores en la elaboración del cuestionario con cabeceras
adecuadas y atractivas, el envío de regalos antes o después de la colaboración del
Investigación a través de los cuestionarios 167
sujeto, cuestionarios fáciles de leer y de rellenar y cualquier otro detalle que al
sujeto le sugiera que el cuestionario es serio, atractivo y lo más personalizado
posible. Todo ello rebaja la tasa de no respuesta
8. Incluir todos los detalles necesarios que comuniquen al entrevistado que sus
respuestas se mantendrán en el más absoluto anonimato.
A pesar de seguir al pie de la letra las recomendaciones indicadas en los puntos
anteriores, de una manera u otra tendremos inevitablemente una tasa de no respuesta
más o menos alta. ¿Qué hacer al objeto de reducir lo más posible el error de medida
que esta situación produce en los resultados de la encuesta? Fowler (1993) aconseja
tres aproximaciones para la reducción de dicho error:
1. Sustituir al sujeto que no desea responder por otro de parecidas características. En
los casos que las unidades de muestreo son las casas, tratar que alguno de los que
viven en ella acceda a ser entrevistado.
2. Utilizar un ajuste estadístico de los datos. Se trata de imputar respuestas a los
sujetos que no responden a la totalidad de las preguntas o a una parte de ellas. La
estrategia de cálculo que esta aproximación sigue es la siguiente: si disponemos
sólo de un tanto por ciento de respuestas en un grupo específico del que sabemos
su tanto por ciento de presencia en la población objetivo, hay que ponderar las
respuestas obtenidas de estos sujetos -bajo el supuesto de que las respuestas de
los que no respondieron hubieran sido semejantes a las disponibles- para hacer
que su influencia en la estimación se acerque a lo real.
3. Determinar una muestra de entre los que no respondieron y tratar de conseguir su
colaboración, con métodos más intensivos y directos. Estas nuevas respuestas
pueden ser usadas por los investigadores de dos formas:
- Para estimar la cantidad, dirección y naturaleza del sesgo de la muestra inicial.
- Si en las respuestas de estos sujetos se obtienen respuestas semejantes a las
dadas por los sujetos que respondieron de la muestra inicial, se pueden
ponderar los datos obtenidos de manera que puedan ser añadidos al conjunto
de datos iniciales. Imaginemos que en una fase inicial de recogida de datos
hubo 40 sujetos que no respondieron de un total de 120, que constituían la
muestra inicial. Al diseñar una muestra de los 40 no respondientes se
consigue que 20 contesten. Al incluir estos datos en el grupo inicial como si
Investigación a través de los cuestionarios 168
de los 40 se tratara habrá que ajustar sus respuestas a partir de la siguiente
ponderación:
[(Respuestas de los 80 iniciales) + 2 x (Respuestas de los 20)]/120.
2. Errores asociados con el cuestionario
Un elemento esencial incluido en el apartado de errores no muestrales que se
considera como una fuente de error que amenaza la validez de los estudios mediante
encuesta es el cuestionario. Aunque en el capítulo dedicado a ese tema se trata la
fiabilidad y la validez, parece interesante incluir en el presente capítulo una serie de
recomendaciones específicas en relación con distintos aspectos del cuestionario, que
tienen como objetivo prevenir posibles errores conceptualizados como errores de no
muestreo. Dichas recomendaciones, ampliación de las ya indicadas en el capítulo
correspondiente al cuestionario, son fáciles de seguir y, en muchas ocasiones, de
sentido común. De ellas vamos a informar a continuación:
1. Una manera sencilla de evitar errores, tanto en cuestionarios autoadministrados
como a través de entrevistador, es situar las posibles categorías de respuestas
verticalmente y cada una de ellas unida con puntos espaciados hasta el que ha de
marcarse como respuesta. Es muy común, fundamentalmente con la idea de
reducir espacio de] cuestionario, colocar la posible respuesta horizontalmente. Esta
costumbre eleva la probabilidad de error ya que a veces la contestación se realiza
marcando bien a la derecha o bien a la izquierda de la respuesta.
Ejemplo inadecuado: ¿Con qué frecuencia lee usted La Voz de Almería?
- nunca o casi nunca - alguna vez al mes - alguna vez a la semana - todos los días
Ejemplo adecuado: ¿Con qué frecuencia lee usted La Voz de Almería?
nunca o casi nunca ...................... (1)
alguna vez al mes . ...................... (2)
alguna vez a la semana ............... (3)
todos los días ........ ...................... (4)
2. Las categorías de respuesta a las preguntas deberán ser todo lo exhaustivas que
sea posible y, además, mutuamente excluyentes, así como contar con la inclusión
de una categoría de respuesta del tipo otros/as.
Investigación a través de los cuestionarios 169
La inclusión de esta categoría de respuesta es fundamental al tomar las medidas
de pretest del cuestionario. El análisis de las respuestas dadas a la categoría
“otros/otras” nos permitirá detectar categorías de respuesta no anticipadas e
incluirlas en el cuestionario definitivo. Pasar por alto esta estrategia provocana que
en la recogida de datos definitiva la categoría otros/as se llenará de respuestas que
necesariamente deberemos codificar, con el consiguiente riesgo de error.
3. Otra de las categorías de respuesta que merece una atención especial es la relativa
a la categoría “no sabe/no contesta”. La manera de decidir sobre este tipo de
respuesta está en función de aspectos tales como el objetivo de la encuesta, el tipo
de información solicitada en la pregunta, etc. En cualquier caso, es de sumo interés
establecer un método para resaltar en el fichero de datos las contestaciones a las
preguntas que se dejaron de responder y distinguirlas de aquellas en las que se
eligió la alternativa no sabe/no contesta. Es muy distinto que la respuesta de un
sujeto sea la de no sabe/no contesta de aquella otra situación en la que el sujeto
deja de contestar la pregunta (porque no se le formula, el sujeto la omite, etc.); esto
deberá estar claramente diferenciado en el fichero de datos.
4. Seleccionar el tipo de pregunta (abierta o cerrada) que se pide a los sujetos, además
de para conseguir el objetivo propuesto, en función de las necesidades del análisis
de los datos. En este sentido siempre es preferible una pregunta abierta que
preserve un nivel de escala de intervalos a otra cerrada que lo limite a una escala
ordinal o nominal.
Ejemplo: ¿Qué edad tiene usted?
Entre 0 y 25 años…………1
Entre 26 y 45 años………..2
Más de 46 años ..………..3
Este es un claro ejemplo de pregunta que hubiese sido preferible hacerla abierta, a
fin de no perder nivel de medida y de esa manera poder hacer uso de análisis
estadísticos acordes con dicho nivel.
En muchas ocasiones, y a veces por el simple hecho de mantener en el
cuestionario una uniformidad en el tipo de preguntas, se utilizan preguntas cerradas
para recoger datos de carácter continuo. Para estos casos se hace uso de muchas
Investigación a través de los cuestionarios 170
categorías de respuestas, creyendo, con esta actitud, que es una manera de
ayudar a los sujetos que tienen un vago recuerdo de lo que se les pregunta, a pesar
de que así los valores sólo preservan el orden. Con ello se acepta de antemano
una perdida de información útil y válida.
Además de lo indicado, una ventaja de las preguntas abiertas es que ahorrará
espacio y tiempo en el uso del cuestionario y son una excelente alternativa para
cuando no se conoce de manera exhaustiva el rango y variedad de las categorías
de respuesta.
5. Los códigos usados para categorías de respuesta repetidas en las distintas
preguntas del cuestionario, tales como no sabe/no contesta, sí, no, muchas, a
veces, etc., deberán codificarse siempre igual. En éste sentido, se han establecido
normas en relación con los códigos que se asignan a las categorías de respuesta
que más habitualmente se incluyen en los cuestionarios. Así, se usan los números
7, 8 y 9 respectivamente para las categorías de no sabe/no contesta, para cuando
no se realiza la pregunta al sujeto y para cuando se pierde el dato por alguna razón
(cuadro 1).
CUADRO 1. Códigos para categorías de respuestas.
No sabe/no contesta
No se hizo la pregunta Dato perdido
códigos con sólo un digito 7 8 9 códigos con más de uno 97 98 99 códigos con más de dos 997 998 999
Estas indicaciones evitan posibles errores, a la vez que facilitan los análisis de la
calidad de los datos una vez procesados.
6. También es de interés resaltar, en aras a la calidad de los resultados, que los
distintos números que se usen para codificar las restantes categorías de respuesta
no deben de determinarse de cualquier manera, sino más bien tratando de que el
número que se use represente lo mejor posible, en términos relativos, el sentido de
la categoría de respuesta. Así, los códigos deben relacionarse con los
cuantificadores de respuesta tales como ninguno, alguno, bastante, mucho, etc., de
manera que los códigos vayan igualmente incrementándose.
La idea general que se persigue con todo esto, es, por un lado, facilitar cualquier
tipo de transformación que se desee realizar y, por otro, el preservar al máximo el
nivel de escala de los datos recogidos.
Investigación a través de los cuestionarios 171
El lector interesado en cuestiones particulares relativas a las opciones de respuesta
puede consular el trabajo de Bourgue y Clark (1994).
2.1. Necesidad de hacer estudios piloto
Uno de los aspectos que mejor nos sirve para evaluar la calidad de los datos recogidos
en una encuesta, independientemente del procedimiento seguido para obtenerlos, es el
que se haya desarrollado un estudio piloto del mismo. En este estudio se pone en
escena el instrumento entero así como todas las etapas del proceso de recogida de
datos, utilizando para ello un grupo de sujetos más reducido. Si un instrumento, así
como el proceso de recogida de datos en sí, no ha sido utilizado en una ocasión
anterior (pretest) a la recogida de datos definitivos, bien podría pensarse que la calidad
de la encuesta debe presentar graves deficiencias. Esta etapa básica, aunque
frecuentemente no desarrollada, es fundamental porque en ella se evalúan los
siguientes aspectos:
1. Cómo son de entendibles las distintas preguntas, así como las instrucciones en
general. Igual ocurre con las distintas categorías de respuesta para el caso de
preguntas cerradas.
2. Cuál será la mejor secuencia de preguntas en el cuestionario y cual será el orden
de recogida de los distintos aspectos que pretende cubrir la encuesta.
3. Cómo de adecuada y fiable es la forma de recoger los datos.
4. Cuál será el coste, en tiempo y dinero, del trabajo definitivo.
5. Cuánto tiempo medio será necesario solicitar del sujeto para completar el
cuestionario.
6. Qué preguntas se eliminarían si el tiempo de recogida de datos por sujeto resultase
demasiado largo.
7. Cómo se comportan las preguntas de filtro, las de control, etc.
El no haber dado respuesta a cada una de estas preguntas y el no incorporar en el
proceso de recogida de datos definitivos los cambios correspondientes, es uno de los
aspectos básicos para una baja evaluación de la calidad de la encuesta definitiva.
Si no se realiza un estudio piloto adecuado de todo el proceso de investigación lo más
probable es que en la recogida de datos definitiva surjan situaciones no previstas que
Investigación a través de los cuestionarios 172
habrán de resolverse sobre la marcha. Esa falta de previsión provocará distorsiones en
los datos, introduciendo sesgos y errores innecesarios que serán las causas de una
baja validez y fiabilidad de los mismos y de la encuesta en general.
Todos estos elementos adquieren una mayor o menor preponderancia en función del
grado de implicación del investigador en el proceso general de la encuesta. En unas
ocasiones, parte de este proceso ya ha sido realizado (casos en los que la recogida de
datos fue llevada a cabo por otros investigadores) y, en otras, es realizado por
personas contratadas por el propio investigador. En cualquiera de estas situaciones,
dicho investigador deberá tener conocimientos de primera mano (informes exhaustivos)
de las actividades desarrolladas por otras personas. Ni que decir tiene que si el
instrumento ha sido desarrollado por él, se verá obligado a informar de todas las
incidencias recogidas mediante el estudio piloto.
3. Errores asociados con la entrevista
3.1. Errores asociados a los encuestadores
Otro aspecto de vital importancia para la calidad de la encuesta es el de los
encuestadores (entrevistadores, personas encargadas de recoger los datos en general)
y por esta razón debe cuidarse especialmente. No debe caerse en la habitual selección
de personas por la cercanía o por la facilidad de disponer de ellas, tales como alumnos
de una facultad, miembros de asociaciones vinculadas al investigador, familiares,
amigos, etc. Si este es el caso deberán ser instruidos adecuada y específicamente. En
relación con la calidad de la encuesta bien valdría una respuesta a la pregunta ¿quién
o quiénes realizaron la recogida de datos? La respuesta será valorada en función del
objetivo de la encuesta. A veces, con que los encuestadores tengan una educación
primaria, es suficiente; en cambio, si el tipo y objetivo de la encuesta necesita de datos
muy específicos, no sólo deberán tener una educación más elevada, sino una
experiencia concreta del campo en cuestión. Por ejemplo, si el objetivo de una en-
cuesta estuviera relacionado con los materiales y las condiciones óptimas para la
práctica del golf, los encuestadores deberán acreditar un conocimiento específico
relacionado con este deporte. Sea cual fuere el caso, se necesita un entrenamiento
específico, un contacto previo con el cuestionario, haberlo administrado en una ocasión
vigilada, etc. El lector, puede encontrarla una agenda básica de entrenamiento de
encuestadores en Weinberg (1983).
Investigación a través de los cuestionarios 173
3.2. La importancia en la supervisión
Como se ha dicho en el capítulo 6, la persona encargada de hacer la entrevista ha de
ser ineludiblemente supervisada, independientemente de los procedimientos de
recogida de datos utilizados (entrevista cara a cara, por correo, por teléfono, por
ordenador, etc.). Esta situación ha de ser tenida en cuenta no en negativo (comprobar
que el entrevistador de una manera u otra haya falseado los datos) sino en positivo, es
decir, como ayuda a la buena realización de su trabajo. La supervisión deberá hacerse
con mayor intensidad al comienzo del estudio, ya que es entonces cuando el
encuestador dispone de menos experiencia. El supervisor deberá estar muy pendiente
de todo lo que ocurra: no sólo verificará completamente los primeros cuestionarios, sino
que además deberá comprobar cómo fueron recogidos, cómo se realizaron los
contactos, cómo seleccionaron a los sujetos, etc.
Una vez que la valoración emitida sea aceptable y pueda considerarse que el
entrevistador realiza bien el trabajo y controla todas las situaciones surgidas, el
supervisor se limitará a verificar sólo a unos pocos entrevistadores (entre un 10% y un
15%). Para ello es fundamental hacer uso de la hoja de resultados o incidencias que el
entrevistador rellenará cada vez que intenta o realiza una entrevista. Esta hoja permite
al supervisor detectar y comprobar errores, conscientes o inconscientes, cometidos por
el entrevistador. Cuando se detectan fallos en el entrevistador es obligatorio renunciar a
todo el trabajo realizado por él y repetir una recogida semejante a la que él tenía
asignada. Cualquier otra solución es rebajar la calidad de la encuesta.
3.3. Repaso de la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios
Todo el proceso de preparación de los datos para su puesta a punto para los posibles
análisis comienza en la recogida de datos realizada por el encuestador. En esta fase el
encuestador deberá, una vez realizada la entrevista, repasar lo reseñado en el
cuestionario, ya que es cuando más reciente tiene lo sucedido y podrá completar todos
aquellos aspectos que no pudo anotar al tiempo que realizaba la entrevista. Cabe
destacar a modo de guía los siguientes:
- Repasar lo escrito para detectar palabras poco legibles.
- Repasar todas las preguntas y comprobar que no se olvidó ninguna.
- Determinar si las preguntas filtro se realizaron correctamente.
Investigación a través de los cuestionarios 174
- Comprobar que los datos de identificación se recogieron adecuadamente.
- Cualquier otra incidencia que se diera durante la entrevista.
Estos pequeños detalles colaboran fuertemente a eliminar muchas fuentes de error y a
elevar la calidad de la encuesta, Por regla general los cuestionarios o las respuestas
codificadas serán enviados al responsable de la investigación que a su vez determinará
quién o quiénes los procesarán; por lo general, personas que no vivieron la recogida de
datos directamente se limitarán a transcribir lo que formalmente queda recogido en los
cuestionarios u hojas de respuesta y, por lo tanto, todos los datos deberán presentarse
con claridad y sin ambigüedades.
4. Errores asociados al tratamiento de datos
4.1. Errores en la codificación de datos
Otra fuente de error que rebaja la calidad de las encuestas está íntimamente ligada a la
codificación de las respuestas de las preguntas abiertas. Esta codificación trata de la
transformación de las respuestas escritas a un código que las represente. Este proceso
se realiza después de recoger la información y de analizar el contenido de todas las
respuestas obtenidas para cada una de las preguntas abiertas del cuestionario.
Este proceso no es tan intuitivo como en principio puede parecer y de no realizarse
convenientemente, provoca una serie de informaciones erróneas que atentan contra la
validez de la encuesta. Ejemplo: cómo codificar las distintas respuestas que pueden
obtenerse ante la pregunta ¿cuántos amigos tienes? Veamos: si responde 1, 3 ó 7
parece que la situación es fácil, con sólo codificarla con el número correspondiente es
suficiente y correcto. Pero si contesta con un rango, por ejemplo entre 8 ó 10, o si usa
como respuesta “muchos”, “pocos”, etc., la situación se complica. En estos casos hay
que determinar, una vez analizada toda la información requerida, qué códigos deberán
usarse, de manera que se preserve el sentido de las respuestas dadas por los sujetos
a las preguntas abiertas. De los ejemplos anteriores el mayor problema lo plantean las
respuestas verbales (no numéricas); en estos casos se determinarán códigos
arbitrarios y sólo relacionados con las respuestas en forma de correspondencia: usar
valores más altos para codificar “muchos” que para codificar “pocos”. En relación con
las respuestas a modo de rangos, Sonquist y Duntelberg (1977) aconsejan usar como
código el punto medio del intervalo. Esto, al igual que se determinó para las categorías
de respuesta no sabe/no contesta, etc., facilitará la labor en los análisis que
Investigación a través de los cuestionarios 175
posteriormente se realicen a partir de los datos procesados.
Es necesario mantener especial atención a la hora de la codificación de las respuestas
abiertas. Cuando se trata de respuestas cortas y concisas tales como preferencias,
ocupación, etc., es aconsejable utilizar algún índice publicado por organismos públicos
o privados. En cambio, para respuestas más complejas es imprescindible que el
investigador cree su propia estructura de códigos. Básicamente se trata de recoger por
categorías, de manera fiel y aceptable, las distintas respuestas dadas por los sujetos.
Para esto se tendrán en cuenta las reglas indicadas para la codificación de las
categorías de respuesta en las preguntas cerradas. Además de éstas, Bourque y Clark
(1994) añaden las siguientes reglas específicas para determinar el sistema de códigos:
- Especificar los objetivos para los que va a usarse el sistema de códigos.
- Mantener un equilibrio entre recoger muchos y no demasiados detalles para cada
código.
- Crear el suficiente número de códigos, variables o dimensiones, tal que el
codificador no tenga necesidad de forzar algunas respuestas a la hora de asignar
un código.
- Mantener un mismo código para los datos perdidos. Sobre este punto ya se dieron
indicaciones anteriormente.
- Agrupar categorías relacionadas y utilizar para esas unos códigos de tal manera que
se usen uno/s mismos dígito/s que las representen, seguidos de otros que a su vez
diferencien a las distintas categorías incluidas en la agrupación.
Además de lo indicado, una buena estrategia para la creación de nuestro sistema de
codificación que facilita el cumplimiento de las reglas indicadas es desarrollar dicho
sistema tomando como base una muestra de respuestas comprendida entre el 20% y el
50%.
4.2. Errores asociados al registro o grabación de los datos
Una vez codificados y registrados los datos el investigador puede y debe comprobar la
idoneidad y consistencia de las respuestas dadas por los sujetos; si eran las
adecuadas, si las preguntas filtro se realizaron correctamente, valorar las preguntas de
control, etc. Para ello puede editar el fichero donde se registraron los datos y con una
simple inspección detectar fuentes de error que hasta ese momento pasaron
Investigación a través de los cuestionarios 176
inadvertidas, tales como el número de registros completos, la dimensión y
características, de la muestra, errores claros en el cuestionario, sesgos en las
respuestas, etc. Esto permitiría al investigador introducir cambios en el procedimiento
que le lleven a subsanar los errores detectados antes de iniciar el análisis de los
mismos. Éstos pueden consistir en volver a entrevistar a algunos sujetos del estudio,
aumentar el número de entrevistadores, recoger muestras adicionales que cubran
aspectos y características no recogidas en el ensayo realizado, etc. Como el lector
podrá imaginar todas estas indicaciones favorecerán la calidad de los resultados
definitivos, que sin duda serán menos costosos en tiempo y dinero que unos datos de
baja calidad.
Aún queda una tercera y definitiva inspección a los datos registrados que permite
determinar indicadores formales de la calidad de los mismos. En esta fase hay que
atender a aspectos tales como el rango de puntuación de cada una de las variables
procesadas o la existencia de datos que muestren claras inconsistencias. Las tablas de
contingencia, en las que es posible combinar uno o varios datos entre sí de tal manera
que los valores que aparecen en cada casilla de cruce, pueden ayudar a detectar y
determinar dichas inconsistencias. En cualquier caso los errores localizados deberán
ser subsanados antes del inicio de los análisis correspondientes.
Esta tercera fase se completará lo más próxima posible a la fase de recogida y registro
de los datos. El abordar estas tareas pasado un tiempo considerable (4 ó 5 meses
después) complica enormemente la tarea de depuración de datos erróneos.
4.3. Errores en la preparación de los datos para el análisis
Después de completar todo el proceso de codificación y registro de los datos es
necesario, antes del análisis de datos definitivo, indagar sobre distintos aspectos que
sin duda favorecerán el análisis, al tiempo que se eliminan fuentes de error, lo que
mejora la calidad de la encuesta. Veamos:
1. En la hoja o libro de códigos es conveniente indicar de qué manera fueron grabados.
En dicha hoja deberán incluirse los campos en donde se sitúan las variables así
como el significado de los distintos códigos que puedan representar a la variable.
De acuerdo con la hoja de códigos que representa el cuadro 2a, se muestran los
registros correspondientes a cuatro personas (2b).
Investigación a través de los cuestionarios 177
CUADRO 2a. Hoja de códigos Localización
Nº C. Inicio C. Fin
Nombre Etiqueta variable Valores Etiquetas
1 1 5 ide Número de
identificación 00001 a 05351
Número sujetos
2 6 6 sex Sexo 0 1
mujer hombre
3 7 7 cls Clase social 0 1 2
baja media
alta 4 8 9 eda Edad 00 a99 Nº años
CUADRO 2b. Fichero de datos ... 000951234 000961045 000970027 000981135 ...
Con la sola inspección de la hoja de códigos y el fichero de datos sería fácil para
todos aquellos investigadores que intentaran analizar los datos el identificar con ni-
tidez los valores de una variable en particular o de todas ellas. El registro de fichero
de datos del ejemplo hace referencia a los sujetos 95, 96, 97 y 98 de la muestra. El
sujeto 96 es hombre, con clase social baja, de 45 años de edad. La hoja de códigos
nos permite igualmente establecer el rango de valores posibles para cada variable
y a partir de ellos subsanar los errores ocurridos durante la introducción de los
datos, ya que al comprobar los valores más pequeños y más altos que aparecen en
los distintos campos, identificaríamos aquellos registros en los que es imposible
que un número determinado apareciera en una variable concreta. Por ejemplo 3 en
la variable sexo. Su comprobación nos llevaría a corregir el valor real de dicha
variable una vez que repasáramos los datos del sujeto en cuestión,
2. Descripción de las características de la muestra obtenida. Esto nos indicará el
grado de representación de la misma en relación con la población de interés. En el
caso en el que algunos estratos de población no estén bien representados habría
que determinar si es aconsejable el recoger datos de los no representados antes
del inicio de los análisis o bien hacer uso de procedimientos estadísticos para
determinar el peso de cada aspecto sobre representado en relación con las
características de la población y de esta manera contrarrestar su influencia en el
análisis de los datos originales.
3. Eliminación de registros a causa de datos perdidos, incompletos o inconsistentes.
Investigación a través de los cuestionarios 178
4. Transformación de variables y, a partir de ellas, crear nuevos ficheros desde los
que realizar análisis específicos: crear, del fichero original, dos ficheros (uno en el
que están todos los hombres entre 20 y 35 años y otro entre los 36 y 50 años), por
ejemplo.
5. Evaluar las distintas escalas de medida de las variables en relación con su
fiabilidad y validez.
6. De acuerdo con el fichero de documentación, realizar unos cálculos simples a mano
con sólo los 10 primeros sujetos del fichero de datos y comprobar que el cálculo
resultante al ejecutar el programa informático específico utilizando los mismos
sujetos coincide con los obtenidos a mano. Esta estrategia asegura que la forma en
que el ordenador ha leído los datos se corresponde en lugar y espacio con los del
fichero correspondiente.
Cualquier paquete informático contiene un programa que facilita el desarrollo y
comprobación de la mayoría de los puntos comentados anteriormente, proporcionando
información del número de casos analizados, valores máximos y mínimos leídos para
cada variable, el número de casos perdidos en cada variable o categoría de respuesta,
los valores de tendencia central y dispersión de las variables introducidas, etc.
Como resultado de los pasos anteriores, en muchas ocasiones el investigador debe
enfrentarse al problema de la no respuesta detectada en los análisis indicados. Por
ejemplo, hay 120 sujetos de 230 pertenecientes al nivel socioeconómico medio que no
responden el apartado de ingresos anuales. Parte de esta falta de respuestas puede
haber sido debida bien a que el sujeto no quiso responder, bien a que se perdió el dato
correspondiente.
Para el primero de los casos se han determinado distintas estrategias estadísticas que
tratan de dar solución al problema. El esquema básico de todas ellas es el siguiente: se
establecen grupos de sujetos distintos en función de alguna o algunas variables desde
las que no hay razones para que las proporciones de respuestas obtenidas en otras
variables sean claramente diferentes. A partir de aquí se establece la tasa de respuesta
en cada uno de los grupos y se usa el valor obtenido como ponderación de todos los
datos presentados en cada grupo.
En el caso de los datos perdidos, las distintas estrategias se han tratado en apartados
anteriores de este capítulo así como en capítulos específicos de este texto.
Investigación a través de los cuestionarios 179
Por último, un breve comentario en relación con los datos fuera del rango o los datos
inconsistentes con el resto. En cuanto a los primeros queda el problema resuelto
volviendo a inspeccionar los datos originales del sujeto correspondiente, aunque como
es obvio hay que identificar el dato como fuera del rango. Esta tarea se facilita con el
uso de programas informáticos. Respecto a las variables nominales y ordinales,
cualquier valor fuera del rango indica al investigador el posible error; para variables con
nivel de escala de intervalos, el problema ya no es tan simple. En estos casos se ha de
tomar como referencia las distribuciones de las variables y la probabilidad de aparición
de un dato en concreto. Serán entonces los tests estadísticos los que catalogarían los
datos inconsistentes. Para esta catalogación a veces es suficiente con sólo el percentil
de cada valor. Por otra parte, en la actualidad la mayoría de los análisis presentan una
opción para el tratamiento y detección de este tipo de datos. Una última decisión sobre
este tipo de datos: ¿qué hacer con ellos una vez detectados? La mayoría de los
investigadores no dudan en eliminar y sólo se plantean mantenerlos en aquellas
ocasiones en las que el criterio de dato inusual no está del todo claro. En estos casos,
antes de eliminarlo se consideran las características del sujeto y se valora la
importancia del mismo como componente de la población a la que se quieren referir los
resultados y, si es muy importante, se mantiene. En tal caso deberemos determinar con
qué valor.
4.4. Imputación de datos a las respuestas perdidas y a las no respuestas
Por imputación se quiere indicar el proceso o método que se sigue para asignar un
valor a los registros perdidos de uno o unos sujetos determinados, bien porque no
quisieron responder bien porque su contestación no fue anotada por el entrevistador o
por cualquier otra causa.
Existen diversos procedimientos de imputación. La base conceptual justificativa de
todos ellos radica en experiencias anteriores, en la deducción, en el tratamiento
estadístico, a veces en la intuición y en datos anteriores del mismo o parecido
fenómeno. Su objetivo es el de no tener que eliminar elementos de la muestra que
pudieran romper la representatividad de la misma. A veces se dispone de uno o de
varios elementos muestrales, de todos sus datos menos uno. En estos casos, ¿es
conveniente eliminarlos y perder el resto de su información? Si se mantienen es
necesario establecer un criterio para rellenar los datos perdidos, de tal manera que
dicha sustitución provoque el menor error posible a la vez que se evita el sesgo que
Investigación a través de los cuestionarios 180
pudiera suponer la no presencia del mismo o de los mismos en la muestra definitiva.
Sin embargo, ningún procedimiento de imputación de datos asegura la reducción del
sesgo. Mirándolo fríamente, lo que se hace en definitiva es generar datos, no
recuperarlos; la cantidad de información disponible es la misma. Lo que sí se consigue,
de adoptar el procedimiento adecuado, es conservar toda la información recogida al
tiempo que se espera conseguir mejores estimaciones al incluir datos imputados.
La estrategia más adecuada de imputación es la que se sigue a partir de la información
que se tiene del conjunto de datos. Desde ellos se puede deducir el valor que falta en
un registro específico apoyándose en sus características concretas. Si de un registro
falta el dato de si el sujeto dispone o no de coche, y en otras de sus contestaciones se
recoge el dinero que gasta en gasolina, el que gasta en transporte público y cuál es su
tipo de trabajo, se podría rellenar el dato perdido con cierto grado de seguridad.
Otro método de imputación, para aquellos datos no disponibles que por alguna razón
no puedan ser deducidos, consistiría en duplicar un valor de los existentes, la elección
del valor a duplicar se obtiene, básicamente, después de clasificar a todas las unidades
muestrales en grupos homogéneos en sí mismos y a la vez heterogéneos entre sí, y a
cada dato que falte se le asigna el de su grupo correspondiente.
También es muy útil, aunque costoso teórica y materialmente, el recurrir a técnicas
estadísticas, tales como la regresión a partir de unas variables de control. Lo estimado
se tomaría como el dato a imputar a una unidad muestral concreta de la que no se
tuviera información,
Por último, cabe citar el método de ponderación de grupos de datos ya recogidos. Se
trata de otro método bastante extendido al que ya se ha hecho referencia anteriormente
en este capítulo.
5. Conclusión
Para finalizar este apartado se van a enumerar esquemáticamente los distintos
aspectos resaltados a lo largo del mismo. Dicha enumeración servirá al lector para
disponer de una serie de apartados de los que deberá obtener respuesta puntual a la
hora de valorar la calidad de los datos de la muestra:
a) El Diseño de la muestra. Bajo este epígrafe se engloba todo lo referente a la
descripción de la muestra, del método de muestreo, procedimiento seguido para
obtener la muestra, la muestra resultante, variables usadas y ponderación, en su
Investigación a través de los cuestionarios 181
caso, de las mismas.
b) El instrumento de recogida de datos. Copia de todos los instrumentos de
recogida de datos, con su referencia bibliográfica, si se trata de instrumentos ya
desarrollados. En el caso de instrumentos y procedimientos ideados por el
investigador responsable de la encuesta se deben presentar los resultados del
estudio piloto y de los cambios realizados a partir del mismo. También hay que
señalar las indicaciones sobre los procedimientos seguidos para el cálculo de la
fiabilidad y la validez.
c) Procedimientos utilizados para el control de calidad de los datos obtenidos por
los encuestadores, tipos de supervisión y materiales usados para el
entrenamiento de los entrevistadores.
d) Libro de códigos en donde queden recogidos todos los códigos asignados a las
distintas variables utilizadas en el estudio, así como los campos que ocupan
cada una de ellas.
e) Las decisiones tomadas en relación con los valores “perdidos” y con los valores
“extraños”, así como las transformaciones realizadas con los datos originales y
las estructuras de los nuevos ficheros. Sobre estos últimos se debe disponer de
un fichero documentado semejante a lo realizado con los ficheros originales.
Investigación a través de los cuestionarios 182
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