Metodi Giornalistici - Slide per #ijf10 Perugia, José Luis Dader
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CÓMO EL PERIODISMO PUEDE APROVECHAR LOS MÉTODOS SOCIOLÓGICOS
PERIODISMO DE PRECISIÓN:
José Luis Dader
Catedrático de Periodismo
Univ. Complutense
COMPOSICIÓN Y LECTURA DE CUADROS ESTADÍSTICOS:
PROBLEMAS EN SU PRESENTACIÓN PERIODÍSTICA
EJEMPLO: DATOS CRUZADOS DEL COLOR PREFERIDO EN LOS COCHES SEGÚN PAÍS DE
LOS ENCUESTADOS
VARIABLE 1: Color preferido en los coches (Claros / Oscuros)
VARIABLE 2: País de Nacimiento (Italia / España)
B) Variable Independiente en Filas
Coches Claros
Coches Oscuros
Italia
España
Colocación de las VARIABLES en cuadros estadísticos
A) Variable Independiente en Columnas
Italia España
Coches Claros
Coches Oscuros
Variable Independiente: La que puede producir un cambio. La más antigua en el tiempo. Ej. País de Nacimiento
Variable Dependiente: La que puede ser modificada. La más reciente en el tiempo. Ej. Compra de coches según colores
País de Nacimiento y Color Preferido de Coches
Italia España Total
Coches Claros
220 480 700
Coches Oscuros
2050 1620 3670
Total 2270 2100 4370
B) País de Nacimiento por Color Preferido de Coches
Italia España Total
Coches Claros
31% 69% 100%
Coches Oscuros
58% 42% 100%
A) Color Preferido de Coches por País de Nacimiento
Italia España
Coches Claros
9% 24%
Coches Oscuros
91% 76%
Total 100% 100%
¿ Cálculo de % por Columnas o Filas / V. Ind –V. Dep?
B) País de Nacimiento por Color Preferido de Coches
Italia España Total
Coches Claros
31% 69% 100%
Coches Oscuros
58% 42% 100%
A) Color Preferido de Coches por País de Nacimiento
Italia España
Coches Claros
9% 24%
Coches Oscuros
91% 76%
Total 100% 100%
¿ Lectura por Columnas o Filas / V. Ind –V. Dep?
• Si se calcula sobre la vertical se compara en horizontal
• Si se calcula sobre la horizontal se compara en vertical
Suicidios/Muerte Natural por Viudedad y Sexo
(Total Muertes del Grupo: 730)
Viudos Fallecidos
Viudas Fallecidas
Totales
Suicidas 38 (43,1%)
50 (56,9%)
N= 88 (100%)
Resto de Fallecidos
192 (30,0%)
450 (70,0%)
N= 642 (100%)
Total de Viud.Fallecidos
N= 230 N =500 N = 730(100 %)
Ejemplo de construcción problemática: ¿Se suicidan más los viudos o las viudas?
Suicidios/Muerte Natural por Viudedad y Sexo
(Total Muertes del Grupo: 730)
Viudos Fallecidos
Viudas Fallecidas
Totales Fallecidos
Suicidas 38 (16,5%)
50 (10,0%)
N= 88
Resto de Viud. Fallecidos
192 (83,5%)
450 (90,0%)
N= 642
Total de Viud. Fallecidos
N = 230(100 % )
N =500(100 % )
N = 730(100 %)
¿Se suicidan más los viudos o las viudas? Versión 2ª
El DISEÑO GRÁFICO CONTRA LA PRECISIÓN DE LECTURA
ESTADÍSTICA
EJEMPLOS DE ELECCIONES USA 2004
Colocación de las VARIABLES en cuadros estadísticos
A) Variable Independiente en Columnas (con expansión horizontal)
Italia España Francia UK RFA
Coches Claros
Coches Oscuros
DISEÑO PERIODÍSTICO: ¿Qué hacer cuando la variable independiente tiene muchos grupos?
Colocación de las VARIABLES en cuadros estadísticos
DISEÑO PERIODÍSTICO: ¿Qué hacer cuando la variable independiente tiene muchos grupos?
A) Variable Independiente en Columnas (con expansión vertical)
Coches Claros
Coches Oscuros
Italia
España
Francia
UK
RFA
Suiza
REGLAS PARA EL ANÁLISIS DE ENCUESTAS Y SONDEOS
ELECTORALES
Datos básicos que la Ficha Técnica debe aportar
• Mención de selección aleatoria / probabilista de la muestra
• ¿Qué margen de error tienen los datos? Ej. +/- 3,0%
• ¿A qué proporción de la población se pueden extrapolar los resultados? (Coeficiente de Probabilidad o Nivel de Confianza) El más habitual (95,5%).
Y en encuestas electorales
• ¿Qué margen de error tienen los datos sobre votantes (descontados NS/NC y abstención)? POCAS VECES MENCIONADO
•Margen de error: El problema del ‘empate técnico’
Si tenemos un margen de error de +/- 3% y los siguientes datos en un sondeo electoral:
CANDIDATO A: 48% CANDIDATO B: 46%
Las opciones se cruzan, porque:
CANDIDATO A podría tener 45% (-3%)
y el CANDIDATO B: 49% (+3%)
El aparente perdedor puede ser incluso el ganador. Luego no es correcto titular que “El Candidato A lleva 2 puntos de ventaja”.
COEFICIENTE DE PROBABILIDAD / NIVEL DE CONFIANZA:¿A qué proporción de la población
se pueden extrapolar los resultados?
La variación máxima entre los datos muestrales y los de la población real no son aplicables al 100%.
Si el nivel de confianza es del 95,5% (equivale a 2 “sigmas de precisión”), hay un 95,5% de probabilidades de que los resultados de la población total se mantengan dentro de la variación que el margen de error expresa respecto al resultado obtenido en la muestra.
PERO HAY un 4,5% de probabilidades de que los
resultados globales rompan la barrera superior o inferior que dice el margen de error.
EJEMPLO DE OCULTACIÓN DE DATOS
¿Y qué margen de error tienen los datos sobre votantes (descontados NS/NC y abstención)?
(1)
Las fichas técnicas publicadas por los medios suelen indicar el % de error para el tamaño total de su muestra.
-Ej. 1.200 encuestados, e = +/- 2,9%
Pero los cuadros de intención de voto que publican han descontado antes las cifras de
abstenciónabstención y no-respuestano-respuesta. Los porcentajes no se calculan ya sobre la Base Inicial.
* Luego esa distribución ya no corresponde a la base indicada en la ficha técnica (1.200), sino a
la parte de los votantes decididos realmente (por ej. 800). Con lo que el margen de error real
ha subido a 3,5% (y casi ningún medio lo aclara).
EJEMPLO
EJEMPLO
La encuesta de 1.000 entrevistados ha podido quedar reducida a 400 votantes declarados. El error habría subido del +/- 3,1% al +/- 5,0%
Problema adicional del valor de los resultados por subcategorías
En muchas encuestas se añade la comparación de resultados por subcategorías o grupos.
Ej. Al dato general de que el Candidato A obtendrá un 48% y el B un 40% se añade que la distribución por regiones es:
Región A%
Región B%
Región C%
Región D%
Candidato A 46 % 50 % 45 % 47 %
Candidato B 42 % 40 % 43 % 44 %
Otros 12 % 10 % 12 % 9 %
PERO…
Problema adicional del valor de los resultados por subcategorías
PERO…Región A
%Región B
%Región C
%Región D
%
Candidato A 46 % 50 % 45 % 47 %
Candidato B 42 % 40 % 43 % 44 %
Otros 12 % 10 % 12 % 9 %
El tamaño muestral de cada subgrupo es ya muy inferior: Si la muestra total era de 1.200 individuos y se han descontado también los NS/NC, puede haber quizá unos 150 encuestados por región. El error de representatividad para cada uno de los subgrupos sube a más de 8%
En términos de significación en las comparaciones, las diferencias de menos de 5 puntos pueden ser por casualidad.
http://personales.ya.com/jldader/