Elaboración de
Cuestionarios
Para realizar cuestionarios es indispensable
saber el número que se deben hacer, obteniendo una muestra adecuada con un rango poblacional de esta manera se obtendra un nivel de confianza estadístico para su
interpretación y posible ejecución, hay varias formas de saberlo, por ejemplo:
Cálculo del Tamaño de la Muestra desconociendo
el Tamaño de la Población. *
La
fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la
población es la siguiente:
en donde,
Z = nivel de
confianza,
P = probabilidad de
éxito, o proporción esperada
Q = probabilidad de
fracaso
D = precisión (error
máximo admisible en términos de proporción)
Por ejemplo:
¿A cuántas familias
tendríamos que estudiar para conocer la preferencia del mercado en cuanto a las
marcas de shampoo para bebé, si se desconoce la población total?
Seguridad = 95%;
Precisión = 3%;
Proporción esperada =
asumamos que puede ser próxima al 5%; si no tuviésemos ninguna idea de dicha
proporción utilizaríamos el valor p = 0.5 (50%) que maximiza el tamaño
muestral.
Entonces:
• Z 2α
= 1.962 (ya que la seguridad es
del 95%)
• p = proporción
esperada (en este caso 5% = 0.05)
• q = 1 – p (en este
caso 1 – 0.05 = 0.95)
• d = precisión (en
este caso deseamos un 3%)
Se requeriría
encuestar a no menos de 203 familias para poder tener una seguridad del 95%.
¿Cómo hubiera
cambiando el ejemplo anterior, si se desconoce la proporción esperada?
Cuando se desconoce la
proporción esperada, se tiene que utilizar el criterio conservador (p = q =
0.5), lo cual maximiza el tamaño de muestra de la siguiente manera:
• Z 2α
= 1.962 (ya que la seguridad es del 95%)
• p = proporción
esperada (en este caso 50% = 0.5)
• q = 1 – p (en este
caso 1 – 0.5 = 0. 5)
• d = precisión (en
este caso deseamos un 3%) quedando como
resultado:
Se requeriría
encuestar a no menos de 1068 familias para poder tener una seguridad del 95%.
Cálculo del Tamaño de la Muestra conociendo el Tamaño
de la Población:
La fórmula para
calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población es
la siguiente:
en donde,
N = tamaño de la
población
Z = nivel de
confianza,
P = probabilidad de
éxito, o proporción esperada
Q = probabilidad de
fracaso
D = precisión (Error
máximo admisible en términos de proporción)
¿A cuántas familias
tendríamos que estudiar para conocer la preferencia del mercado en cuanto a las
marcas de shampoo para bebé, si se conoce que el número de familias con bebés
en el sector de interés es de 15,000?
Seguridad = 95%;
Precisión = 3%;
Proporción esperada =
asumamos que puede ser próxima al 5%; si no tuviese ninguna idea de dicha
proporción utilizaríamos el valor p = 0.5 (50%) que maximiza el tamaño
muestral.
Se
requeriría encuestar a no menos de 200 familias para poder tener una seguridad del
95%.
¿Cómo
hubiera cambiando el ejemplo anterior, si se desconoce la proporción
esperada? Si se desconoce la proporción
esperada, se tendría que utilizar el criterio conservador (p = q = 0.5), lo
cual maximiza el tamaño de muestra de la siguiente manera:
• Z 2α = 1.962 (ya que la seguridad es del 95%)
• p =
proporción esperada (en este caso 50% = 0.5)
• q =
1 – p (en este caso 1 – 0.5 = 0. 5)
• d =
precisión (en este caso deseamos un 3%)
quedando como resultado:
Se requeriría
encuestar a no menos de 997 familias para poder tener una seguridad del 95%
*El tema de diseño de la muestra fue tomado del Boletín
Electrónico No. 02 , Facultad de Ingeniería - Universidad Rafael Landívar ,
realizado por Inga. Mariela Torres, Inga. Karim Paz, e Ing. Federico G. Salazar.
El cuestionario
Un cuestionario ya sea que se trate de un
programa. Una forma de entrevista o un instrumento de medición, es un conjunto
formal de preguntas para obtener información por parte de los entrevistados por
lo regular, el cuestionario es solo un elemento de un paquete de recopilación
de datos que también puede incluir:
- Los procedimientos del trabajo de campo, como las instrucciones para seleccionar acercarse e interrogar a los entrevistados.
- Alguna recompensa, regalo o pago que se ofrece a los entrevistados.
- Apoyos para la comunicación, como mapas, fotografías, anuncios y productos.
La gran debilidad del diseño del cuestionario
es la falta de teoría, puesto que no existe ningún principio científico que
garantice un cuestionario óptimo o ideal, el diseño de cuestionarios es una
habilidad que se adquiere con la experiencia, se trata de un arte más que de
una ciencia.
El diseño del cuestionario se presentara como
una serie de pasos y daremos lineamientos para cada paso.
Objetivos
·
Debe
traducir la información necesaria a un conjunto de preguntas específicas que
los entrevistados pueden contestar, es difícil desarrollar preguntas que los participantes
pueden responder y que produzcan la información deseada. Dos maneras al parecer
iguales, de formular preguntas puede producir distinta información por
consiguiente este objetivo constituye un reto.
· Un
cuestionario debe levantar la moral, motivar y alentar, al diseñar un
cuestionario el investigador debe buscar minimizar la fatiga, el aburrimiento y
el esfuerzo del entrevistado a fin de evitar las respuestas incompletas y falta
de respuestas.
· El
cuestionario también debe minimizar el
error de la respuesta. Las fuentes potenciales de error en los diseños de
investigación surgen cuando los entrevistados dan respuestas inexactas o cuando
sus respuestas se registran o analizan de manera incorrecta.
Condición de la
estructura de las preguntas:
·
Preguntas no estructuradas, estas son preguntas abiertas que
los entrevistados contestan con sus propias palabras, por ejemplo, Cuál es su ocupación?, Quién es su político
favorito? Etc…
·
Preguntas
estructuradas, este tipo de preguntas especifican el grupo de alternativas de
respuesta y el formato de respuesta por ejemplo: ¿qué
encuentra diferente en esta empresa a otras? ¿hable de sus trabajos anteriores?
·
Preguntas de opción
múltiple: el investigador pide una serie de
respuestas y se pide a los entrevistados que seleccionen uno o más de las
alternativas ofrecidas.
·
Preguntas dicotómicas:
solo
tiene dos alternativas de respuesta si o no, o deacuerdo o desacuerdo. Con
frecuencia los dos alternativas de interés se complementan con una alternativa
neutral, como: no opino, no se, ambos o ninguno.
Uso de
palabras no ambiguas
Las palabras que se utilizan en
un cuestionario deben tener un solo significado que conozcan los entrevistados.
Muchas palabras que aparecen son ambiguas tiene diversos significados para
distintas personas estas incluyen “por lo general”, “por lo regular” , “con
frecuencia”, “muy seguido”, “algunas veces”.
Evite las
alternativas implícitas:
Hacer una alternativa implícita puede
incrementar el porcentaje de personas que la seleccionan y no obtendremos los
resultados deseados, un ejemplo estas dos preguntas
·
Les gusta viajar en avión cuando recorre distancias
cortas?
·
Les gusta viajar en avión cuando recorre distancias
cortas o prefiere hacerlo en automóvil?
Estrategia de embudo:
Es la estrategia para ordenar las preguntas de un cuestionario en la que
la secuencia empieza con las preguntas generales, seguidas por preguntas cada
vez más específicas, a fin de evitar que las preguntas especifican desvíen las
generales.
Pregunta ramificación:
Se utiliza para guiar a un entrevistador durante una encuesta,
llevándolo hacia distintos puntos del cuestionario dependiendo de las
respuestas obtenidas.
Precodicación:
En el diseño de cuestionarios, asignar un código a rodas la respuesta
posibles, antes de la recopilación de los datos.
Medición y Escalas:
Medición: Asignación de números u otros signos de las
características de los objetos, de acuerdo con ciertas reglas especificadas.
Escala: Generación de un continuo en el que se colocan los
objetos medidos.
Escalas de Medición
Primaria:
·
Escala Nominal: Escala cuyos números sirven solo como etiquetas o
señales para identificar los objetos, con una correspondencia estricta de uno a
uno entre los números y los objetos , permite cálculos estadísticos limitados
como porcentajes, moda, chi cuadrada.
·
Escala Ordinal: Escala de
clasificación que nos permite determinar si un objeto tiene más o menos
cantidad de cierta característica que algún otro, pero no cuánto más o menos,
los posibles cálculos estadísticos que se obtienen con esta escala es la
mediana y la correlación, por ejemplo clasificar a tiendas departamentales en
orden de preferencia.
·
Escala de intervalos:
Poseen distancias numéricas
iguales, en la escala representan valores iguales en las característica que se
mida, los cálculos estadísticos que se pueden realizar cuando se realiza esta
escala son la media aritmética, desviación estándar y correlaciones, esta
escala se caracteriza en que el punto cero no es fija como en la escala de
temperatura o tiempo.
·
Escala de relación: Escala más alta,
permite que el investigador identifique o clasifique los objetos, los coloque
en orden de clasificación y compare los intervalos o diferencias, permite
calcular las relaciones de valores de escala y a todos los cálculos de todas
las aplicaciones estadísticas, por ejemplo, estatura, edad, peso….
Comparación de las
Técnicas de Escalas
Escalas Comparativas:
Comprenden la comparación directa de los objetos de estímulo entre sí,
por ejemplo, puede preguntarse a los entrevistados si prefieren Coca Cola o
Pepsi, los datos de esta escala deben interpretarse en términos relativos y
tienen sólo propiedades ordinales o de orden de clasificación, por esta razón,
las escalas, comparativas se conocen también como escalas no métricas.
El beneficio principal es que pueden detectarse las pequeñas diferencias
entre los objetivos del estímulo, al comparar los objetos de estímulo, los
entrevistados se ven obligados a elegir entre éstos además los participantes
consideran la tarea de calificación desde los mismos puntos de referencia
conocidos.
Escalas No Comparativas
Conocidas también como escalas métricas o monádicas, cada objeto se
evalúa en forma independiente de los otros objetos del conjunto de estímulos,
por lo general, se supone que los datos que se resultan se encuentran en una
escala de intervalos o relación, un ejemplo
· Puede pedirse a los entrevistados que evalúen Pepsi en
una escala de preferencia de 1 a 6 ( 1 = no se prefiere, 6= se prefiere en gran
medida).
Técnicas de escalas comparativas
Escala
de Comparación Apareada
Se presenta al
entrevistado 2 objetos y se les pide que seleccione uno, los datos obtenidos
son de naturaleza ordinal. Ejemplos, una
entrevista puede afirmar que hacer sus compras en Supermaxi con mayor
frecuencia que en Mi Comisariato y prefiere Parmalat a Vitaleche.
Esta escala se
utiliza frecuentemente cuando los objetos de estímulo son productos físicos, a continuación, la tabla de resultados muestra
los datos de una comparación apareada para evaluar las preferencias en champú:
Instrucciones:
o
Vamos a presentar 10 pares de marcas de champú. En
cada par, indique por favor, cuál de las 2 marcas de champú que forman el par
prefería para el uso personal.
o
Forma de registro
El 1 en un cuadro en particular significa que la marca en esa columna se
prefirió a la marca en el renglón correspondiente, 0 significa que la marca del
renglón se prefirió a la marca de la columna.
En general, con n marcas, (n (n-1)/2) comparaciones apareadas incluyen
todos los pares de objetos posibles, los datos de comparaciones apareadas
pueden analizarse de varias formas, también es posible la evaluación simultánea
de todos los objetos de estímulo, para poder llegar a un orden de clasificación
el investigador determina el número de veces que se prefiere cada marca, al
sumar las entradas de las columnas de la tabla, por tanto, el orden de
preferencia de este entrevistado, de la menos a la más preferida es D,A,B,E y
C, esta escala es útil cuando el número de marcas es limitado, ya que se
requiere de la comparación directa y elección abierta, otras desventajas son
que pueden ocurrir violaciones a la suposición de la transición y que el orden
en el que presentan los objetos pueden influir en los resultados.
Escala por Orden de Clasificación
Se presentan a los
entrevistados varios objetos en forma simultánea y se les pide los ordenen o
clasifiquen de acuerdo con cierto criterio.Por ejemplo, puede
pedirse a los participantes que clasifiquen las marcas de pasta dentales de
acuerdo con sus preferencias generales, como se muestran en la siguiente tabla:
Instrucciones:
§
Clasifique las distintas marcas de pastas dentales en
orden de preferencia.
§
Comience por elegir aquella marca que más le agrade y
asígnele el número 1.
§
Después, busque la segunda marca que prefiere y
asígnele el número 2.
§
Continúe con este procedimiento hasta que haya
clasificado todas las marcas de pasta dentales en orden de preferencia.
§
A la marca que menos prefiere debe asignarle el número
10.
§
No debe asignar a dos marcas el mismo número de clasificación.
§
El criterio de preferencia depende por completo de la
persona consultada, no hay respuestas correctas ni incorrectas, se espera que
las respuestas tengan una constancia elevada.
Al igual que las comparaciones apareadas, esta
estrategia tiene también una naturaleza comparativa y es probable que al
entrevistado le disguste en un sentidoabsoluto la marca que clasificó como 1,
además las escalas de orden de clasificación también dan como resultado datos
ordinales.
Los datos de orden de clasificación se obtienen, con
frecuencia de los entrevistados en el
análisis asociado, puesto que obligan al participante a discriminar entre los
objetos de estímulo, lleva menos tiempo y elimina l, si hay n objetos de
estímulo, solo hay que tomar (n-1) decisiones.
Escala de Suma de Constantes
Los entrevistados distribuyen una cantidad constante
de unidades, como puntos, dólares o fichas, entre un conjunto de objetos de
estímulo con respecto a cierto criterio, como se muestra en la tabla siguiente,
puede pedirse a los entrevistados que distribuyan 100 puntos entre los
atributos de un jabón de tocador de
manera que reflejen la importancia que den a cada atributo.
Instrucciones:
§
A continuación se presentan 8 atributos de los jabones
de tocador.
§
Favor distribuir 100 puntos entre los atributos, de
modo que su distribución refleje la importancia relativa que da a cada
atributo.
§
Cuando más puntos recibe un atributo, es más
importante.
§
Si un atributo es 2 veces más importante que algún
otro, debe recibir el doble de puntos.
Los atributos se colocan en la
escala al contar los puntos que todos los entrevistados asignaron a cada uno y
dividiendo esta cantidad entre el número de participantes. En la tabla, estos
resultados se presentan para 3 grupos o segmentos de entrevistados, el segmento
1 da importancia al precio, el segmento 2 considera que el poder limpiador
tiene importancia primordial para el segmento 3 valora la espuma, la fragancia,
el ingrediente, humectante y el poder limpiador. La ventaja principal es que
permite la discriminación apropiada entre los objetos de estímulo sin requerir
de mucho tiempo.
Las desventajas son:
o
Es
probable que los entrevistados distribuyan más o menos unidades que las que se especifican. Por ejemplo, un entrevistado puede distribuir 108 o 94 puntos. El
investigador debe modificar de alguna manera los datos o eliminar el análisis
al entrevistado.
o
Es
un error al redondear si se utilizan muy pocas unidades.
o
El
uso de un número alto de unidades puede ser muy difícil para el entrevistado y
provocar confusión o fatiga.
Técnicas de Escalas no
Comparativas
Escala de clasificación continúa
También conocida como escala de
calificación gráfica, los entrevistados califican a los objetos
escribiendo una
marca en la posición apropiada sobre una línea que va de un extremo de la
variable de criterio al otro. Los participantes no están limitados a
seleccionar marcas que el investigador establece con anterioridad, la forma de
una escala continua puede variar de modo considerable, de la siguiente manera:
§ La línea puede ser vertical u
horizontal.
§ Los puntos de la escala pueden
proporcionar en forma de números o descripciones breves.
§ Si se proporciona, los puntos de la
escala pueden ser pocos o muchos.
A continuación se
ilustran 3 versiones de una escala de clasificación continua.
Qué clasificación darían al Quicentro como tienda departamentales?
Una vez que el participante
proporciona las calificaciones, el investigador divide la línea en tantas
categorías como desee y asigna las calificaciones con base en las categorías a
las que pertenecen, por lo general estas escalas se manejan como datos de
intervalo, tiene varias ventajas, pues son más fáciles de elaborar, aunque la
respuesta es confusa poco confiable y no aporta mucha información nueva.
Escala de clasificación de partidas:
Se proporciona a los entrevistados
una escala que tiene una descripción breve o un número relacionado con cada
categoría, estás categorías se ordenan
en términos de posición en la escala, y se pide a los participantes
seleccionen la categoría específica que describe mejor el objeto a calificar,
esta escala es la de mayor utilización en la investigación de mercados.
Escala de Likert
Pide a los entrevistados que
indiquen un grado de acuerdo o desacuerdo con cada una de la serie de afirmaciones respecto a los objetos de estímulo, tiene 5 alternativas de
respuesta, lo interesante de esta escala es que es de fácil aplicación por su
facilidad de uso es adecuada para entrevistas en centros comerciales,
telefónicas o a nivel personal, complica su ejecución el tiempo que toma en
hacerlo pues los entrevistados deben
leer cada afirmación.
Escala de diferencial semántico
Es una escala de calificación con 7
puntos, cuyos puntos finales se relacionan con niveles bipolares que tienen un
significado semántico, en una aplicación típica, los entrevistados califican
los objetos con base en varias escalas de clasificación de partidas con 7
puntos, limitadas en cada extremo con uno de 2 adjetivos bipolares, como “frío”
y “caliente”.
Escala de Stapel
Es una escala de calificación
unipolar con 10 categorías numeradas de
-5 a +5, sin un punto neutral
(cero), casi siempre se presenta en sentido vertical, cuanto más altos sean los
números, el término describe el objeto con mayor exactitud.
