Métodos y Escalas de Investigación Social: Variables, Muestreo y Cuestionarios

Métodos de Investigación Social

Características del Método Cuantitativo

1. Objetividad: Busca neutralidad en el investigador, evitando influencias personales sobre los resultados.
2. Medición precisa de variables: Define y opera variables en indicadores cuantificables, como encuestas con escalas numéricas.
3. Rigor metodológico: Sigue un esquema lógico y secuencial: planteamiento del problema, hipótesis, recolección y análisis de datos, entre otros.
4. Generalización: Los resultados se aplican a poblaciones amplias seleccionando muestras representativas.
5. Datos numéricos: Usa información medible y analizable estadísticamente para obtener resultados replicables.
6. Deductividad: Parte de teorías y pruebas hipótesis a través de datos empíricos.
7. Estructura rígida: Diseña un proceso estandarizado y predefinido para garantizar la consistencia del estudio.

Características del Método Cualitativo

1. Subjetividad: El investigador interactúa con los participantes, lo que influye en los resultados. Valora las interpretaciones y percepciones individuales.
2. Exploración profunda: Analiza fenómenos detalladamente, considerando matices específicos en pequeños grupos o casos.
3. Flexibilidad: Adapta el diseño según las necesidades emergentes, permitiendo explorar nuevos temas durante la investigación.
4. Contextualización: Interpreta los resultados dentro del contexto social, cultural e histórico donde ocurren.
5. Datos no numéricos: Utiliza narrativas, textos, imágenes y discursos para captar significados y experiencias.
6. Inductividad: Construye teorías a partir de datos recolectados en lugar de partir de hipótesis predefinidas.
7. Análisis interpretativo: Requiere una comprensión crítica de los datos para generar conclusiones significativas.

Niveles de Medida en las Ciencias Sociales

Nominal: Clasifica datos en categorías que no tienen un orden específico. Ej: Estado civil (soltero, casado, viudo).

Ordinal: Ordena las categorías según un criterio, pero no cuantifica la distancia entre ellas. Ej: Nivel educativo (primaria, secundaria, universitaria).

De Intervalo: Ordena las categorías y medir la distancia entre ellas, pero no tiene un cero absoluto. Ej: Temperatura medida en grados Celsius.

De Razón: Similar al nivel de intervalo, pero con un cero absoluto que indica ausencia total de la variable medida. Ej: Ingresos mensuales de una persona (0 euros significa ausencia de ingresos).

Escalas en Investigación Social

1. Escala de Thurstone: Mide actitudes mediante una serie de ítems previamente evaluados por expertos y ordenados en función de su intensidad. Ej: Medir la actitud hacia el cambio climático con afirmaciones valoradas de 1 a 10.

2. Escala de Likert: Evalúa el grado de acuerdo o desacuerdo con una afirmación, generalmente en una escala de 1 a 5. Ej: «Estoy satisfecho con mi trabajo» (1 = Totalmente en desacuerdo, 5 = Totalmente de acuerdo).

3. Escalograma de Guttman: Presenta una serie de afirmaciones ordenadas jerárquicamente. Si un sujeto está de acuerdo con un ítem, se asume que está de acuerdo con los anteriores. Ej: Evaluar un producto con pares de adjetivos como «útil/inútil».

Fases del Proyecto de Investigación

Las fases del proyecto de investigación o sus elementos clave, son:

1. Detección de la necesidad o demanda: Identificar el problema y la demanda de análisis desde una petición externa o interna.
2. Configuración del equipo de trabajo: Establecer los componentes del equipo, recursos materiales, económicos, y establecer pautas y dinámicas.
3. Primera aproximación al objeto de estudio: Recopilar información que ya existe, contactar con el medio y la población de estudio, y recopilar la suficiente información para diseñar un proyecto de investigación.
4. Elaborar el proyecto de investigación: Formular el problema, fijar los objetivos de investigación, determinar la metodología y las técnicas de recolección de datos y planificar la investigación.
5. Recogida de información: Elaborar y aplicar los instrumentos técnicos necesarios para recopilar los datos.
6. Análisis de datos y toma de decisiones: Clasificar y organizar los datos, interpretar la magnitud y las implicaciones del problema, elaborar explicaciones y un informe final y proponer acciones para la intervención.

Tipos de Muestreo Probabilístico

Muestreo aleatorio simple: Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Ej: Se enumeran a 1,000 personas y se seleccionan 100 al azar.

Muestreo sistemático: Se selecciona un punto de inicio al azar y luego se elige cada k-ésimo elemento. Ej: De una lista de 1,000 personas, se selecciona cada décimo nombre.

Muestreo estratificado: La población se divide en subgrupos (estratos) y se realiza un muestreo aleatorio dentro de cada uno. Ej: Dividir a los clientes de un centro comercial por edad y tomar muestras proporcionales de cada grupo.

Muestreo por conglomerados: La población se divide en grupos y algunos grupos se seleccionan al azar para incluir a todos sus miembros. Ej: Elegir sucursales de una tienda y estudiar a todos sus clientes.

Variables de Intervalo

Son aquellas que puntúan a cada individuo en determinada variable con un valor numérico. Ejemplo, las notas de un examen (6, 7, 9) o la talla de ropa (34, 36, 38).

Escala de Likert

La escala de Likert es una técnica de medición de actitudes que evalúa grados de favorabilidad o desfavorabilidad hacia un objeto específico. Se caracteriza por:

• Diseño de ítems: Se crean enunciados relacionados con la actitud en estudio.
• Categorías de respuesta: Generalmente van de 1 a 5, desde «Totalmente en desacuerdo» hasta «Totalmente de acuerdo».
• Selección de ítems: Se eligen los más representativos basándose en su capacidad discriminante.
• Aplicación y análisis: La puntuación final de cada individuo se calcula como la media aritmética de sus respuestas.

Ej: «Estoy satisfecho con mi entorno laboral.» 1. Totalmente en desacuerdo, …, 5. Totalmente de acuerdo.

Tipos de Muestreo No Probabilístico

En el muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Sus principales tipos son:

1. Muestreo por conveniencia: Se eligen sujetos de fácil acceso.
2. Muestreo intencional o por juicio: El investigador selecciona a los sujetos según su criterio.
3. Muestreo por cuotas: Se establecen cuotas para diferentes grupos, pero la selección no es aleatoria.
4. Muestreo bola de nieve: Se utiliza en poblaciones difíciles de acceder, donde un participante refiere a otros.

Ejemplo (Muestreo por conveniencia): Un investigador quiere estudiar el uso de redes sociales entre jóvenes universitarios. Para obtener respuestas rápidamente, entrevista a los estudiantes que están en la cafetería del campus universitario durante el almuerzo. Aunque es práctico, esta muestra no representa necesariamente a toda la población universitaria.

Variables Nominales

Son aquellas que dividen a los individuos en categorías diferenciadas, sin un orden específico entre ellas. Estas categorías son mutuamente excluyentes y no admiten jerarquía ni magnitudes. Ejemplo: El estado civil de una persona, con categorías como soltero, casado, divorciado y viudo. O el color de ojos, con categorías como azul, verde, marrón y negro. Estas categorías no tienen un orden o jerarquía entre sí.

Cuestionario Autoaplicado

Es un instrumento de recolección de datos en el cual los encuestados leen y responden las preguntas de manera independiente, sin la asistencia de un entrevistador. Se puede administrar en formato impreso o digital.

Hipótesis con Variables Ordinales

Clasifican a los individuos por orden, de mayor a menor, en una misma categoría (ordenar a los alumnos en la clase por notas).

Hipótesis: «A mayor nivel educativo, mayor frecuencia de lectura de libros.»

1. Variable independiente (ordinal): Nivel educativo (categorías: «Primaria», «Secundaria», «Universitaria»).
2. Variable dependiente (ordinal): Frecuencia de lectura de libros (categorías: «Rara vez», «A veces», «Frecuentemente»).

Hipótesis y su Función en la Investigación

La hipótesis en una investigación es una explicación de los fenómenos estableciendo relación entre distintos factores o variables. Nacen como resultado de la investigación científica, experiencia, observación del investigador y nos indican lo que estamos buscando, se pueden definir como intento de explicaciones del fenómeno investigado.

Funciones de la hipótesis en la investigación:

1. Hacer claras las ideas de partida: Ayudan a organizar y enfocar los objetivos del estudio.
2. Guiar la investigación: Proporcionan un marco estructurado que orienta la recolección y análisis de datos.
3. Señalan los aspectos del problema que nos interesan: define aspectos específicos del fenómeno que se investigará.
4. Decidir qué variables hay que incluir en el estudio: cuáles son las relevantes y cómo se relacionan entre sí.
5. Desarrollar el análisis de datos: Permiten estructurar cómo se analizarán y compararán los resultados obtenidos.

Además, las hipótesis deben cumplir con ciertos requisitos: ser formalmente correctas, significativas, fundadas en conocimientos previos, y empíricamente contrastables mediante técnicas científicas.

Encuesta Autorrealizada

Una encuesta autorrealizada es aquella en la que el encuestado completa el cuestionario por sí mismo, sin la intervención directa de un entrevistador. Suele aplicarse en formato físico (papel) o digital (en línea), lo que facilita su distribución masiva y reduce los costos asociados con la recopilación de datos.

Fases de Elaboración de un Cuestionario

Fases:

1. Planteamiento de objetivos e hipótesis
2. Diseño muestral
3. Diseño del cuestionario
4. Trabajo de campo

Estas fases garantizan que el cuestionario sea una herramienta confiable, válida y adecuada para los objetivos de la investigación.