UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUI

ESCUELA DE POST GRADO

MAESTRIA DE CIENCIAS CONTABLES

MENCION: AUDITORIA INTEGRAL

CURSO: INVESTIGACION APLICADA I

Dra. DORA MAYTA HUIZA

PERU 2010UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUESCUELA DE POST GRADO

MAESTRIA EN CIENCIAS CONTABLES Y FINANCIERAS

MENCION: AUDITORIA INTEGRALSILABO DEL CURSO DE INVESTIGACION APLICADA (TESIS I)1.- INFORMACION GENERAL

1.1.Maestra

:Ciencias Contables y Financieras

1.2. Mencin

:Auditoria Integral/Gestin financiera

y tributaria

1.3.Ciclo Acadmico

:III

1.4.Semestre Acadmico:2010-I

1.3.Duracin

:17 Semanas

1.4.No. Horas por Semana:Cinco

1.5.No. De Crditos

:Cuatro

1.6.Pre- Requisito

:Seminario de Investigacin temtica

1.7.Profesor Responsable:Dra. Dora Mayta Huiza

2.- OBJETIVO DEL CURSO

Lograr competencias para que el alumno logre culminar el proyecto de investigacin en las lneas de investigacin de la especialidad, as como evaluar y validar su proyecto para su desarrollo.

3.- SUMILLAEl alumno culmina su proyecto de investigacin, bajo la supervisin del asesor, revisin de la hiptesis, variables, desarrolla su diseo y seleccin de la muestra, los instrumentos y tcnicas del proyecto de investigacin. Finalmente lograr evaluar su proyecto de investigacin.

4.- METODOLOGIA

El curso se desarrollar en forma dinmica con la participacin permanente de los alumnos, segn lo siguiente:

a) Exposiciones del profesor y alumnos

b) Exposiciones grupales de los alumnos

c) Desarrollo de casos prcticos

d) Intervenciones Orales

5.- EVALUACION

La evaluacin del rendimiento acadmico del estudiante se tomar como base los parmetros establecidos en el Reglamento de Evaluacin de la Universidad y comprender lo siguiente:

a) Evaluacin de Trabajos de Investigacin y exposicin (50%)

b) Evaluacin de Exmenes Terico-Prcticos (30%)

c) Evaluaciones constantes de Intervenciones Orales, asistencia 20%)

6.- OBJETIVOS POR UNIDAD Y CONTENIDOS

I UNIDAD:

Revisar las hiptesis, variables para disear su diseo muestral y contrastacin de hiptesis Diseo de la poblacin y muestra, tipos de muestreo. De acuerdo a la formulacin de las hiptesis de investigacin, desarrollar los modelos de contrastacin de hiptesis, - Mtodos estadsticos para determinar la muestra representativa.

-Manejo de paquetes estadsticos (SPSS 11).

-Desarrollo de modelos estadsticos.

-Comprobacin de hiptesis.

UNIDAD II

Revisar las variables del proyecto de investigacin, para establecer los mtodos e instrumentos de recoleccin de datos e informacin.

-Las tcnicas de medicin en investigaciones sociales

-Validez y confiabilidad en el diseo instrumental de la medicin

- Procedimiento para la construccin de un instrumento de medicin

-Tipos de instrumentos de medicin o recoleccin de datos

-La tcnica de los cuestionarios: Tipos de preguntas, codificacin, magnitud

-Anlisis de contenido: Usos y valores

-Mtodo de anlisis de documentos

-Tcnicas de la observacin.

- Parmetros de evaluacin del proyecto de investigacin.

6.- BIBLIOGRAFIA1.- TORRES BARDALES. Proyecto de Investigacin Cientfica. Lima. Per. 1998.

2.-RAUL TAFUR PORTILLA. La Tesis Universitaria. Lima. Per. 19953.-BUNGE MARIO, La investigacin cientfica, Edit. FORIA, Espaa 1972. 4.-CABALLERO ROMERO, Metodologa de la investigacin.Edit. Tcnico

Cientfico S.A., Lima Per 1981. 5.-TAMAYO TAMAYO, El proceso de la investigacin cientfica, Edit. Limusa. Mxico 1982. 6.-RAMOS SUYO, J.A. Elabore su Tesis en Derecho, pre y post grado. Editorial San MarcosI UNIDAD

EL MUESTREO

Una vez que el investigador ha diseado la estrategia para contrastar la hiptesis y ha elaborado sus instrumentos de acopio de datos, debe resolver el problema de identificar a los sujetos con los que trabajar o cul ser el objeto de estudio, para saber a quines o dnde aplicar los instrumentos, ya sea de medicin, de observacin o simplemente de acopio de informacin.

En esta etapa el investigador debe definir la unidad de anlisis que, en el caso de la investigacin de la conducta pueden ser personas, organizaciones, locales, mtodos didcticos, etc. Una vez establecida la unidad de anlisis, debe delimitar la poblacin que ser estudiada. Sobre esta poblacin el investigador tratar de generalizar los resultados de su trabajo.

1. POBLACIN Y MUESTRA

Una poblacin es la totalidad de sujetos o elementos que tienen caractersticas comunes. En otras palabras, una poblacin es la totalidad de los miembros de la unidad de anlisis. El concepto de poblacin equivale al concepto de conjunto y ste es delimitado por el investigador segn los criterios que considere pertinentes. Una poblacin as conceptualizada ser ms grande o ms pequea, es decir, el tamao de la poblacin depender de la definicin que el investigador formule. Es muy importante que el investigador defina claramente la poblacin porque, como se ha visto, de esta definicin depende el nmero de los elementos del conjunto.

Segn las exigencias de la estrategia para contrastar hiptesis, el investigador debe definir la poblacin. Muchos investigadores no definen con claridad la poblacin ni mucho menos el nmero de sus elementos y directamente identifican la muestra.En este caso, los investigadores actan a ciegas, pues no tienen claro cul es la unidad de anlisis con la que van a trabajar, ni tienen idea del tamao de la poblacin.

Si por ejemplo se trata de hacer una investigacin acerca de los hbitos de lectura de estudiantes universitarios, la unidad de anlisis es estudiantes universitarios, pero es necesario definir qu estudiantes universitarios: estudiantes universitarios de universidades nacionales o de universidades particulares?, estudiantes universitarios de facultades de medicina o de ingeniera?, estudiantes universitarios varones o mujeres? Las respuestas a estas interrogantes conducen a nmeros diferentes de elementos del conjunto, pues el nmero de estudiantes universitarios del pas es diferente del nmero de estudiantes universitarios de universidades nacionales. El nmero de estudiantes universitarios del Per, no es el mismo que el nmero de estudiantes universitarios latinoamericanos. Es pues muy importante definir la poblacin, porque de esta definicin se deriva el nmero de sus elementos.

La poblacin se llama tambin universo y su estudio se realiza mediante el censo, es decir, mediante el conteo, uno a uno, de todos los elementos del conjunto.

La muestra es un sub conjunto de la poblacin. Para que un sector de la poblacin sea considerado como muestra es necesario que todos los elementos de ella pertenezcan a la poblacin, por eso se dice que una muestra debe ser representativa de la poblacin, es decir, debe tener las mismas caractersticas generales de la poblacin. No se consideran muestras si algunos sujetos de la supuesta muestra no pertenecen a la poblacin. El estudio de la muestra se realiza empleando tcnicas de muestreo.

El muestreo es la tcnica a travs de la cual se estudia la muestra. Cuando se desea conocer, por ejemplo, la totalidad de habitantes del Per, se necesita recurrir a un censo que es, como se ha dicho, el conteo uno a uno de todos los habitantes del pas. El resultado del censo es una cifra exacta que se denomina parmetro. Pero es el caso que los censos, por la complejidad que demanda su ejecucin y por los recursos econmicos que requiere, no se realizan a cada momento. Por otra parte, los resultados de un censo no pueden ser conocidos de inmediato, por lo que la pregunta sobre la poblacin del Per queda sin respuesta inmediata. Pero como el investigador necesita una respuesta inmediata, recurre a otras formas de estimar el nmero de habitantes del Per y, va aproximaciones o anlisis de los ltimos datos censales y de los ndices de mortalidad y natalidad en un perodo determinado, puede identificar una cifra, no exacta pero aproximada, que se denomina estadgrafo.

Como resultado de la aplicacin de la tcnica de muestreo, el investigador obtiene un estadgrafo, una cifra lograda por estimacin, clculo o aproximacin al nmero real de los elementos de la poblacin.

Por eso se dice que el muestreo es una tcnica que permite conocer los parmetros de la poblacin a travs de los estadgrafos de la muestra. Esto quiere decir que la muestra, al ser considerada un sub conjunto de la poblacin tiene que ser, necesariamente, representativa de la poblacin para poder generalizar los datos que se obtengan al estudiar la muestra.

Una muestra no representativa es una muestra sesgada, por no poseer las mismas caractersticas de la poblacin. Por ejemplo, si se quiere estudiar el ndice de eficiencia de un Centro de Estudios Pre Universitarios, no se puede aplicar una prueba a todos los estudiantes que ingresaron en la universidad, porque no todos los estudiantes que ingresaron provienen del mismo Centro de estudios Pre Universitarios.

La tcnica de muestreo permite generalizar los datos obtenidos para todos los elementos de la poblacin y no slo para los elementos de la muestra. Tambin se puede generalizar para otras poblaciones que tengan caractersticas similares a las que se estudia. Esta es la manera inferencial que hace posible la generalizacin del conocimiento y, por consiguiente, el avance de la ciencia.

Para obtener muestras, el investigador debe tener en cuenta lo siguiente:

La muestra debe ser una parte de la poblacin fcilmente accesible. Si por ejemplo se desea hacer el anlisis de la pureza del agua potable que se consume en Lima, los investigadores podrn abrir cualquier cao y llenar sus probetas de laboratorio con el agua que salga de dichos caos. Ahora si existiese alguna duda de que el agua que sale del cao no proviene de la planta central de procesamiento de agua, los investigadores pueden constituirse en dicha planta de tratamiento y llenar sus probetas en la laguna que contiene el agua lista para distribuirse en la ciudad.Si se tiene, en un Hospital, un conjunto de Historias Clnicas, el investigador puede coger, al azar, el nmero de Historias Clnicas que desee o las que encuentre ms a la mano.

Cuando el investigador trabaja con poblaciones pequeas pero heterogneas, es preferible hacer censos y evitar aplicar la tcnica de muestreo. En todo caso, lo que debe hacer el investigador es ubicar las llamadas unidades tpicas de esa poblacin. Estas unidades tpicas son las que, a juicio del investigador, ms se acercan al promedio de la poblacin. Por ejemplo, en un aula de 40 estudiantes, la muestra puede estar constituida por los alumnos que tienen rendimientos acadmicos medios, de ninguna manera por los que tienen rendimientos acadmicos muy altos o muy bajos. En la investigacin de la conducta, como quiera que se deben hacer mediciones, entrevistas, encuestas o aplicar otro tipo de instrumentos, es necesario que los sujetos que constituyan la muestra sean voluntarios, es decir, que demuestren su predisposicin de participar en la investigacin. En otras ciencias, como por ejemplo la Biologa, esta condicin no es relevante, porque si por ejemplo se estudia el comportamiento de los animales, el investigador puede coger, de las distintas jaulas de animales que dispone, el ejemplar cuyas caractersticas desea observar.

2. DETERMINACIN DEL TAMAO DE LA MUESTRA

No existe un criterio definido acerca del tamao recomendable que debe tener la muestra. La experiencia del investigador, los recursos que dispone o las facilidades tcnicas que se le presenten, sern los determinantes para fijar el tamao de la muestra. Sin embargo, desde la etapa de planificacin de la investigacin, se debe fijar el tamao de la muestra. Para ello se debe sopesar las ventajas y desventajas de trabajar con una muestra de una determinada magnitud. En principio, una muestra grande, produce informacin ms confiable, cuando la poblacin es relativamente pequea. Por el contrario, una muestra pequea extrada de una poblacin grande, proporciona informacin ms confiable de esta poblacin y su grado de representatividad y generalizacin es mayor.

Existen muchas tcnicas para calcular el tamao de una muestra. Cada una de ellas parte de criterios especficos derivados de las caractersticas que tienen las investigaciones que se desean realizar. En trminos generales, el tamao de una muestra debe determinarse en funcin de las siguientes condiciones:

La desviacin estndar de los datos de la variable dependiente.

El nivel de significacin elegido para aceptar o rechazar la hiptesis nula.

La magnitud que asigna el investigador a la diferencia de los promedios entre el grupo experimental y el de control.

Por ejemplo se trata de determinar el tamao de la muestra necesaria para probar la siguiente hiptesis: Existen diferencias significativas entre los promedios del grupo de profesores que particip en un proceso de capacitacin profesional presencial, con respecto del grupo de profesores que particip en el mismo proceso de capacitacin profesional mediante la modalidad de educacin a distancia. En este caso, luego de analizar los resultados de la prueba de rendimiento acadmico, se debe hallar la desviacin estndar de estos datos que, por ejemplo, puede ser 3,5. Seguidamente se establece el nivel de significacin en 0,05, es decir el nivel de confianza o margen de error aceptable para decidir sobre la hiptesis nula. Finalmente se establece la diferencia que se estima deben

tener los promedios de los grupos, por ejemplo 2,76.

Con estos datos, es posible resolver la siguiente frmula:

n= P x 2 x 2 x t / D2En donde:

n = tamao estimado de la muestra.

= desviacin estndar de los datos de la variable dependiente.

t = nivel de significacin para decidir acerca de la hiptesis nula.

P = tamao de la poblacin.

D = estimacin de la diferencia entre grupos establecida por el investigador.

3.- SINOPSIS DE PRUEBAS ESTADSTICAS NO PARAMTRICAS. CUNDO USARLAS(Non parametric statistical tests synopsis. When are they used?)

Manuel Gmez-Gmez,* Cecilia Danglot-Banck,* Leopoldo Vega-Franco**INTRODUCCIN

Una manera de definir la estadstica es considerndola una serie ordenada de mtodos que se ocupan de la recoleccin, organizacin, presentacin, anlisis e interpretacin de datos numricos.1 Se acostumbra dividirla, segn el propsito que se persigue, en: descriptiva e inferencial. La estadstica descriptiva se utiliza para describir la frecuencia y distribucin de las caractersticas (o variables) del objeto en estudio, en tanto que la estadstica inferencial se ocupa del proceso metdico para obtener conclusiones vlidas de una muestra, con respecto a la poblacin, de manera tal que se le pueda considerar representativa de ella. Para entender cundo y cmo se usa una o la otra, es preciso entender y definir algunos conceptos bsicos de la estadstica.

3.1. CONCEPTOS GENERALES

A diferencia de la estadstica paramtrica, en la que el investigador aspira encontrar en las caractersticas de la muestra que ha seleccionado, aquellas que distinguen a la poblacin de donde sta procede; hay dos formas de actuar: 1) estimar el valor de un parmetro a partir de la muestra, y 2) contrastar si su hiptesis es confirmada en la muestra, poniendo a prueba la hiptesis de las diferencias nulas (Ho), la que de no confirmarse se explica por la hiptesis alterna (H1), que acepta que esas diferencias existen dentro de cierto margen de probabilidad: cuando son significativas (a nivel de una p < 0.05 o < 0.001) se rechaza la hiptesis nula y se acepta la hiptesis alterna.2 En estadstica se definen como variables a los atributos, rasgos o propiedades de un grupo de elementos que toman diferentes valores, magnitudes o intensidades.

En el proceso de medicin de ellas se les asignan nmeros o cdigos de observacin. La manera ms aceptada para ordenar y cuantificar una variable, propuesta por Stevens, 3 es dividirlas en cualitativas (segn su calidad o atributo) o cuantitativas (de acuerdo a la magnitud de su medicin). Cuando la variable cualitativa no tiene punto de comparacin como el color de los ojos (caf, azul, verde, negro) se le denomina variable cualitativa nominal; cuando hay un determinado orden como clase social (alta, media, baja), duracin de una enfermedad (aguda, subaguda, crnica), orden en la familia (primero, segundo, tercero, etc.) se le llama variable cualitativa ordinal. Cuando la variable cuantitativa slo se puede medir en valores enteros: como el nmero de alumnos, el nmero de partos, el nmero de empleados, se le denomina variable cuantitativa discreta, discontinua o de intervalo, mientras que si la variable se puede expresar en fracciones, como peso al nacimiento (3,460 g) o estatura (51.3 cm), se les denominan variables cuantitativas continuas o de razn y puede ser que los datos tengan curtosis de 2 a 4).

Desde sus inicios, las computadoras se han utilizado en el manejo de los datos y en ellas se puede hacer uso de las tcnicas estadsticas, por lo que hay paquetes estadsticos entre los cuales el SPSS (Statistical Package forthe Social Sciences) es, quiz, el ms usado, con ms de tres dcadas en el mercado.5

El procedimiento estadstico que se usar para el anlisis depende de: 1) El tipo de medida de la variable a analizar; 2) La distribucin que caracteriza a las mediciones de las variables, la homogeneidad de las varianzas en los grupos de ellas, el impacto de los residuos y el tamao de la muestra; 3) El poder de la prueba que se usar, es decir, la capacidad de aceptar o rechazar, correctamente, la hiptesis nula.6 En el cuadro 1 se presenta una gua para la valoracin de los datos estadsticos de carcter cuantitativo.

Cuando se pretende probar una hiptesis respecto a uno o ms parmetros de una poblacin que tiende a una distribucin normal, las pruebas usadas son las de la estadstica paramtrica, como la t de Student.1 En el cuadro 2 se presentan las caractersticas comunes a estas pruebas paramtricas.7 Por lo contrario, si los procedimientos estadsticos no requieren plantear inferencias acerca de los parmetros de la poblacin (su media y dispersin) se le conoce como no paramtricos, o de distribucin libre (ya que no se hacen suposiciones acerca de la distribucin de la poblacin de donde procede la muestra. En el cuadro 3 se presentan las caractersticas que son comunes a las pruebas de hiptesis no paramtricas.

Con las pruebas no paramtricas se puede trabajar con muestras pequeas de datos categricos u ordinales, independientemente de la distribucin de las muestras que se desea contrastar.6 Moses8 considera que las pruebas no paramtricas: 1) Son ms fciles de aplicar; 2) Son aplicables a los datos jerarquizados; 3) Se pueden usar

Cuadro 1. Valoracin de las caractersticas de los datos.

1. Determinar el nivel de medida de la variable de inters.

2. Valorar la distribucin de las variables.

Medidas de tendencia central para cada variable.

Sesgo y curtosis para cada variable.

Valoracin visual de la distribucin de los datos.

Examinar los diagramas de las probabilidades de la distribucin.

Si se considera necesario transformar las variables.

Ver los resultados de la transformacin.

3. Ver la homogeneidad de las varianzas.

4. Ver el tamao de muestra total y de los subgrupos.

5. Determinar qu prueba estadstica paramtrica o no paramtrica

Cuadro 2. Caractersticas comunes de las pruebas paramtricas.

1. Independencia de las observaciones a excepcin de datos pareados.

2. Las observaciones para la variable dependiente se han obtenido de manera aleatoria de una poblacin con distribucin normal.

3. La variable dependiente es medida al menos en una escala de intervalo.

4. Se recomienda un tamao de muestra mnimo de 30 sujetos por grupo.

5. Los datos son obtenidos de poblaciones que tienen varianzas iguales (una varianza no debe ser el doble o mayor que la otra).

6. Habitualmente las hiptesis se hacen sobre valores numricos, especialmente el promedio de una poblacin (), como ejemplo:

Ho: 1 = 2

H1: 1 2

7. Otros posibles requisitos: variable independiente nominal o de intervalo, homocedasticidad (para cada nivel de la variable independiente hay una variacin similar de la variable dependiente) y casillas de igual tamao.

Cuadro 3. Caractersticas comunes de las pruebas no paramtricas.

1. Independencia de las observaciones aleatorias a excepcin de datos pareados.

2. Pocas asunciones con respecto a la distribucin de la poblacin.

3. La variable dependiente es medida en escala categrica.

4. El punto primario es el ordenamiento por rangos o por frecuencias.

5. Las hiptesis se hacen sobre rangos, mediana o frecuencias de los datos.

6. El tamao de muestra requerido es menor (20 o 2 periodos

ANOVA

Friedman

Muestras independientes

Prueba de la mediana,

2 grupos

t independiente

U de Mann-Whitney

> 2 grupos

ANOVA de una va

Prueba de la mediana,

Kruskal-Wallis

Medidas de asociacin r de Pearson

rho de Spearman,

tau de Kendall

Cuadro 6. Resumen de las pruebas estadsticas no paramtricas. Variable Una muestra Muestras relacionadas Muestras independientes dependiente (Bondad de ajuste) dos > 2 dos > 2 Pruebas de muestras muestras muestras muestras asociacin Nominal Binomial 2; McNemar Q de Cochran Fisher, 2 para 2 ; Coef. phi, 2 muestras Mantel-Haenszel Coef. Cramr, independientes Kappa Ordinal/intervalo Kolmogorov- Del signo, Friedman Mediana, Mediana, Punto biserial, Smirnov de Wilcoxon U de Mann- Kruskal- Rho de 1 muestra, Whitney Wallis Spearman, 2 muestras tau de Kendall

Distintas poblaciones; 4) Son la nica alternativa cuando el tamao de muestra es pequeo; y, 4) Son tiles a un nivel de significancia previamente especificado. En el cuadro 4 se pueden ver las caractersticas ms importantes de las pruebas no paramtricas.

En trminos generales, se puede considerar que aunque la potencia de las pruebas estadsticas paramtricas es mayor que la que ofrecen las pruebas no paramtricas, ya que con ellas es la probabilidad de rechazar la hiptesis nula cuando sta realmente es falsa (error de tipo II: 1-), es conveniente comentar que el adecuado tamao de muestra es un requisito indispensable para aumentar la eficacia de una prueba: a medida que aumenta el tamao de muestra, disminuye la posibilidad de cometer el error de tipo II.9 En el cuadro 5 aparecen algunas de las pruebas paramtricas ms usadas y sus alternativas no paramtricas.6,9,10 y en el cuadro 6 se resumen las indicaciones de las pruebas estadsticas no paramtricas.

3.2. PRUEBAS CON UNA SOLA MUESTRA

Ji cuadrada

Esta prueba de hiptesis se usa para comparar la posible diferencia entre las frecuencias observadas en la distribucin de una variable con respecto a las esperadas, en razn de una determinada hiptesis.4,11-16 Por ejemplo: al comparar los resultados obtenidos con una nueva tcnica quirrgica usada en 255 individuos intervenidos en comparacin con la tcnica utilizada ordinariamente.

Pasos a seguir

Primero: Planteamiento de hiptesis estadsticas

Ho: Fo = Fe. Las frecuencias observadas son iguales a las frecuencias esperadas

Ha: Fo Fe. Las frecuencias observadas difieren de las frecuencias esperadas

Segundo: Disposicin de ambas distribuciones de frecuencias.

Para obtener la distribucin de frecuencias esperada (terica) se aplican los porcentajes de los

resultados de la tcnica quirrgica tradicional al total de pacientes.

Segundo. Conocer el nmero total de casos observados (N).

Tercero. Conocer la frecuencia de las ocurrencias en cada una de las categoras Cuarto. Se habla de valores binomiales, con una N de 2-30, k de 0-30 y p desde 0.01 a 0.50.

Quinto. Si la probabilidad asociada con el valor observado de valores an ms extremos, es igual o menor al de alfa se rechaza la hiptesis nula.12-16

Alternativa. Debido a que se utilizan slo datos categricos no hay opcin. Si la variable de la prueba no es dicotmica, por lo que se requiere considerar ms de dos categoras, se deber usar la Ji cuadrada para bondad de ajuste.

3.3. Prueba de las rachasLa prueba de las rachas mide hasta qu punto en una variable dicotmica la observacin de uno de sus atributos puede influir en las siguientes observaciones; es decir, si el orden de ocurrencia en la observacin de uno de los atributos de una variable dicotmica ha sido por azar. 12-16 Una racha es una secuencia de observaciones de un mismo atributo o cualidad. Una serie de datos en los que hay muchas o pocas rachas, hacen pensar que stas no han ocurrido por azar.

Alternativa. Para probar que dos muestras vienen de poblaciones con las mismas distribuciones, se emplea la prueba de rachas sugerida por Wald-Wolfowitz.

3.4. Prueba de Kolmogorov-Smirnov Para una muestraLa prueba se usa para definir si el grado de ajuste de los datos a una distribucin terica: que puede ser con tendencia a la normal, a la de Poisson o exponencial. La prueba Z de Kolmogorov-Smirnov (K-S), se computa a partir de la diferencia mayor (en valor absoluto) entre la distribucin acumulada de una muestra (observada) y la distribucin terica. La bondad de ajuste de la muestra permite suponer de manera razonable, que las observaciones pudieran corresponder a la distribucin especfica.

La contribucin de Kolmogorov17 corresponde al problema relacionado con una sola muestra, mientras que la de Smirnov18 se ocupa de responder al problema respecto a dos muestras, tratando de probar la hiptesis de igualdad entre las poblaciones de origen de una con respecto a la de la otra. La prueba de K-S no precisa que las observaciones sean agrupadas (como es el caso de la Ji cuadrada). Se usa en cualquier muestra de cualquier tamao, mientras que la Ji cuadrada requiere muestras con un tamao mnimo. Esta prueba no se debe usar cuando los parmetros tienen que Segundo. Conocer el nmero total de casos observados (N).

Tercero. Conocer la frecuencia de las ocurrencias en cada una de las categoras Cuarto. Se habla de valores binomiales, con una N de 2-30, k de 0-30 y p desde 0.01 a 0.50.

Quinto. Si la probabilidad asociada con el valor observado de valores an ms extremos, es igual o menor al de alfa se rechaza la hiptesis nula.12-16

Alternativa. Debido a que se utilizan slo datos categricos no hay opcin. Si la variable de la prueba no es dicotmica, por lo que se requiere considerar ms de dos categoras, se deber usar la Ji cuadrada para bondad de ajuste.

3.5. PRUEBAS DE DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES

Las pruebas de dos muestras independientes comparan dos grupos de casos con una variable. Hay disponibles cuatro pruebas para ver si las dos muestras independientes (grupos) vienen de la misma poblacin y son la U de Mann-Whitney,19 la Z de Kolmogorov-Smirnov, las reacciones extremas de Moses20 y la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz.12-16 La U de Mann-Whitney es la ms popular de las pruebas para el estudio de dos muestras independientes. Es equivalente a la prueba de suma de rangos de Wilcoxon y a la prueba de dos grupos de Kruskal-Wallis. Es la alternativa no paramtrica a la comparacin de dos promedios independientes a travs de la t de Student. Se utiliza cuando se desea efectuar la comparacin de dos grupos en quienes se les ha medido una variable cuantitativa continua que no tiene una distribucin normal o cuando la variable es de tipo cuantitativa discreta. Tiene tres asunciones: 1) La variable independiente es dicotmica y la escala de medicin de la variable dependiente es al menos ordinal; 2) Los datos son de muestras aleatorias de observaciones independientes de dos grupos independientes, por lo que no hay observaciones repetidas; 3) La distribucin de la poblacin de la variable dependiente para los dos grupos independientes comparte una forma similar no especificada, aunque con una posible diferencia en las medidas de tendencia central. Las observaciones de ambos grupos se combinan y acomodan, con el rango promedio en el caso de pares. El nmero de pares debe ser pequeo en relacin al nmero total de observaciones. Si las poblaciones son idnticas en situacin, los rangos deben mezclarse al azar entre las dos muestras. Se calcula el nmero de veces que una cuenta del grupo 1 precede una cuenta del grupo 2 y el nmero de veces que una cuenta del grupo 2 precede una cuenta del grupo 1. La U de Mann-Whitney es el nmero ms pequeo de estos dos nmeros.

Alternativas. La alternativa paramtrica es la t de Student para muestras independientes, que es ms poderosa que la U de Mann-Whitney cuando se llenan todas las asunciones, mientras que si los datos no se distribuyen normalmente, el tamao de muestra es pequeo, los grupos son de diferente tamao, la U de Mann-Whitney es ms poderosa, sobre todo cuando las colas de la distribucin son grandes y hay la presencia de residuales.

Una alternativa no paramtrica que puede ser utilizada, sobre todo si las colas de la distribucin no son similares es la prueba de la mediana.

La prueba Z de Kolmogorov-Smirnov est basada en la diferencia absoluta mxima entre la funcin de distribucin acumulada observada para ambas muestras.

Cuando esta diferencia es significativamente grande, las dos distribuciones son consideradas diferentes.

La prueba de las reacciones extremas de Moses20 asume que la variable experimental afecta algunos sujetos en una direccin y otros sujetos en la direccin opuesta.

Se prueba las reacciones extremas comparadas a un grupo de control. Esta prueba se enfoca en la distribucin del grupo de control y es una medida de cuantos valores extremos del grupo experimental influencian la distribucin cuando se combinan con el grupo de control.

La prueba de rachas de Wald-Wolfowitz es una alternativa no paramtrica para contrastar si dos muestras con datos independientes proceden de poblaciones con la misma distribucin. Combina y acomoda las observaciones de ambos grupos.

Si las dos muestras son de la misma poblacin, los dos grupos deben distribuirse al azar a lo largo de la clasificacin jerrquica. Si hay pocas rachas habla de que se tratan de grupos diferentes mientras que, si hay muchas rachas no hay diferencias significativas en la distribucin de los dos grupos.

La prueba Z de Kolmogorov-Smirnov y la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz son pruebas ms generales que detectan diferencias en la localizacin y formas de las distribuciones.

3.6. PRUEBAS PARA DOS O MS MUESTRAS INDEPENDIENTES

Las pruebas para muestras independientes comparan las variables de dos o ms series de casos; permiten suponer que las muestras provienen de la misma poblacin.

Las ms conocidas son la de Kruskal-Wallis,21-23 la de la mediana,24 y la de Jonckherrere-Terpstra.12-16

La prueba de Kruskal-Wallis o de H es una extensin de la de U de Mann-Whitney; de cierta manera es el equivalente no paramtrico del anlisis de varianza de una va y permite conocer si hay diferencias en las distribuciones de la variable en estudio en las poblaciones. Su aplicacin asume: 1) Que los datos provienen de un grupo aleatorio de observaciones; 2) Que la variable dependiente es, al menos, ordinal; 3) Que la variable independiente es nominal, con ms de dos niveles; 4) Que las observaciones son independientes dentro de cada grupo y entre los grupos; 5) Que no hay medidas repetidas o categoras de respuestas mltiples; y, 5) que es similar la forma en que la distribucin de la variable dependiente dentro de cada uno de los grupos, excepto por la posible diferencia de las medidas de tendencia central en al menos

uno de estos grupos. Se utiliza cuando la variable independiente tiene ms de dos grupos y la variable dependiente es cuantitativa continua.

Alternativas. La alternativa paramtrica es el anlisis de varianza de una va, en la que se asume la normalidad de la distribucin dentro de cada nivel de la variable dependiente y la igualdad de las varianzas entre los niveles de la variable independiente. Las alternativas no paramtricas son la prueba de la mediana, la Ji cuadrada de Mantel-Haenszel y la Ji cuadrada para varias muestras independientes.

La prueba de la mediana est indicada cuando la variable independiente es categrica y la variable dependiente tiene, al menos, un nivel de medida de tipo ordinal, aunque sta habitualmente es cuantitativa continua, y se desea investigar diferencias entre dos o ms grupos con relacin a su mediana, sea porque no cumplen las condiciones de normalidad para usar el promedio como medida de tendencia central o porque la variable es cuantitativa

discreta.

Se define como mediana al valor que en una serie ordenada de datos deja por debajo de ella a la mitad de los valores y la otra mitad por arriba de ella. Responde a la cuestin de que si dos o ms grupos proceden de poblaciones que tienen distribuciones similares. Es especialmente til cuando los valores exactos de resultados extremos son truncados por abajo o por arriba de cierto punto de corte. Tambin est indicada cuando no hay simetra en la forma de la U de Mann-Whitney. La prueba es directa, fcil de aplicar y es particularmente til cuando no se conocen los valores exactos de todos los resultados, en especial en los valores extremos. La limitacin es que esta prueba considera nicamente dos posibilidades: por arriba o por debajo de la mediana, y no se toma en cuenta el tamao de la diferencia entre los resultados observados respecto a la mediana, por lo que es menos, es de menor potencia que la U de Mann-Whitney y la H de Kruskal-Wallis.

Alternativas. Hay dos alternativas paramtricas que son: la t de Student, cuando la variable independiente es dicotmica y, cuando la variable independiente tiene ms de dos niveles, el anlisis de varianza de una va. Las alternativas no paramtricas son la U de Mann-Whitney y la prueba H de Kruskal-Wallis, las que generalmente se prefieren cuando se conoce el rango exacto de valores de la variable dependiente, ya que se toma en cuenta el tamao de las diferencias entre los resultados observados y la gran mediana.

Cuando, a priori, hay un ordenamiento natural (ascendente o descendente) de las poblaciones, la prueba de Jonckheere-Terpstra es ms poderosa.

3.7. PRUEBAS DE DOS MUESTRAS DEPENDIENTES

Las pruebas para dos muestras dependientes compara en ellas las distribuciones de dos variables que se asume estn relacionadas. Para seleccionar la prueba es preciso conocer el tipo de datos que se tienen. Si los datos son continuos se usa la prueba del signo1,25 o la prueba de rangos signados de Wilcoxon,26 pero si los datos son binarios se usa la prueba de McNemar.27 La prueba del signo1,2,12- 16 es una prueba simple, verstil y fcil de aplicar; puede ser usada para saber si una variable tiende a ser mayor que otra. Tambin es til para probar la tendencia que siguen una serie de variables ordinales positivas o para una valoracin rpida de un estudio exploratorio. La desventaja es que no toma en cuenta la magnitud de la diferencia entre dos variables pareadas: computa las diferencias entre las dos variables para todos los casos y clasifica la diferencia como positiva, negativa o empate.

Si las dos variables tienen una distribucin similar, el nmero de diferencias positivas y negativas no diferir significativamente.

Alternativas. La alternativa paramtrica es la t de Student pareada, aunque a la prueba del signo se considera una eficiencia de 95% al compararla con la t de Student, por lo que esta prueba es particularmente til cuando el tamao de las muestras es pequeo o cuando no se cumplen los requisitos que exige una prueba paramtrica, como son que las variables sean nominales o que las distribuciones estn sesgadas. Cuando las variables son, al menos, ordinales, una alternativa no paramtrica es la prueba de rangos signados de Wilcoxon, que permite una mejor valoracin de las diferencias cuantitativas entre los pares de observaciones.

Rangos signados de Wilcoxon1,2,12-16 es una prueba flexible que se puede utilizar en distintas situaciones, con muestras de diferente tamao y con pocas restricciones.

Lo nico que se requiere es que la variable sea continua y que sean observaciones pareadas, es decir, que sean sujetos de una misma muestra con medidas pre y posprueba, o bien sujetos que hayan sido pareados bajo criterios bien definidos. Contiene varias asunciones crticas:1) Que los datos sean observaciones pareadas, de una muestra seleccionada al azar u obtenida por pares, o bien mediante sujetos considerados como sus propios controles; 2) Que los datos que se van a analizar sean continuos, o al menos ordinales, dentro y entre las observaciones pareadas; y, 3) Que haya simetra en los resultados de las diferencias con la mediana verdadera de la poblacin.

Para efectuar esta prueba se calculan las diferencias entre los pares de datos y se registran los valores absolutos entre ellas. Luego, los valores absolutos de las diferencias entre las dos variables se ordenan del valor menor al mayor y para finalizar, a cada rango se le da un signo positivo o negativo, dependiendo del signo de la diferencia original. Los signos positivos y los negativos se suman separadamente y se obtienen los promedios. Los pares que no tienen cambio alguno se retiran del anlisis.

Se usa el valor de Z para probar la hiptesis nula de la no diferencia entre los pares. Si la hiptesis nula es cierta, la suma de los rangos positivos debe ser similar a los rangos negativos. Como la prueba de los rangos signados de Wilcoxon incorpora ms informacin acerca de los datos, es ms poderosa que la prueba del signo.

Alternativas. La alternativa paramtrica es la t de Student para muestras pareadas, o relacionadas. Las alternativas no paramtricas son la prueba del signo y la prueba binomial.

Prueba de McNemar. Es especialmente til cuando se tiene un diseo pre y posprueba, en el que el sujeto sirve como su propio control y la variable dependiente es dicotmica.

Se usa cuando hay una situacin en la que las medidas de cada sujeto se repiten, por lo que la respuesta de cada uno de ellos se obtiene dos veces: una vez antes y la otra despus de que ocurre un evento especfico:

examina la extensin del cambio de la variable dicotmica antes y despus del evento. Si la frecuencia de la respuesta en una direccin es mayor de lo esperado por el azar, se rechaza la hiptesis nula (de que no hay cambio alguno).

Tiene cuatro presunciones crticas: 1) Que la variable dicotmica que se va a medir tenga valores asignados para cada nivel (ej: 0 y 1), con el mismo valor en los dos periodos; 2) Que los datos representen frecuencias, no valores; 3) Que las medidas dicotmicas sean observaciones pareadas, de la misma seleccin aleatoria de sujetos o de sus pares; 4) Que los niveles de la variable dicotmica sean mutuamente excluyentes, lo que significa que un sujeto slo puede asignarse a un nivel de la variable dicotmica que va a ser examinada en todo el tiempo.

Para efectuar la prueba lo primero es colocar los datos en una tabla de 2 x 2, en la que numricamente se representen los cambios de cada individuo antes y despus de la intervencin. Si los datos son categricos se usa la prueba de homogeneidad marginal; sta es una extensin de la prueba de McNemar de la respuesta binaria y considera una respuesta multinomial; prueba los cambios en las respuestas que se obtiene y usa la distribucin Ji cuadrada. Es til para reconocer cambios de la respuesta debido a la intervencin experimental en diseos antes y despus.

Alternativas. No hay alternativa paramtrica. Cuando hay ms de dos periodos de coleccin de datos (ej: preprueba, posprueba y seguimiento) se recomienda la Q de Cochran y si los datos son continuos y ordenados adecuadamente, la alternativa no paramtrica es la prueba

del signo o la de Wilcoxon.

3.8. PRUEBAS DE VARIAS MUESTRAS RELACIONADASLas pruebas para varias muestras relacionadas comparan las distribuciones de dos o ms variables. Hay tres pruebas disponibles para comparar las distribuciones de varias muestras relacionadas.

Prueba de Friedman. Es una extensin de la prueba de Wilcoxon para incluir datos registrados en ms de dos periodos de tiempo o grupos de tres o ms sujetos pareados, con un sujeto de cada grupo que ha sido asignado aleatoriamente a una de las tres o ms condiciones.28,29 La prueba examina los rangos de los datos generados en cada periodo de tiempo para determinar si las variables comparten la misma distribucin continua de su origen. Es especialmente til cuando la variable dependiente es continua pero su distribucin se encuentra sesgada.

Alternativas. La contraparte paramtrica es el anlisis de varianza intrasujetos, cuando sta es medida de manera repetida. Se compara con la prueba de F del anlisis de varianza y se considera que tiene un poder del 64% cuando son dos series (k = 2), de 80% cuando k = 5 y llega a ser de 87% cuando k = 10.

Prueba W de Kendall. En cierta forma es una normalizacin de la estadstica de Friedman.30 Se interpreta como el coeficiente de concordancia, que es una medida de acuerdo entre los rangos. Cada caso es una base o rango, y cada variable se considera un artculo o persona a juzgar. Para cada variable se computa la suma de cada lnea. Su valor final est comprendido entre 0 (ningn acuerdo) y 1 (acuerdo completo). Tiene las mismas indicaciones que la prueba de Friedman, aunque su uso en investigacin ha sido, principalmente, para conocer la concordancia entre rangos, ms que para probar que hay una diferencia entre las medianas.

Q de Cochran. Esta prueba es idntica a la prueba de Friedman, pero se aplica cuando todas las respuestas son binarias.31-33 Es una extensin de la prueba de McNemar ante la situacin de k-muestras. La Q de Cochran prueba la hiptesis de que varias variables dicotmicas que estn relacionadas entre s, tienen el mismo promedio. En observaciones mltiples las variables son medidas en el mismo individuo o en individuos pareados. Tiene la ventaja de examinar cambios en las variables categricas.

Alternativas. No tiene equivalente paramtrico. Si los datos son continuos se prefiere la prueba de Friedman, en especial cuando el tamao de muestra es pequeo (< 16) y los datos son ordenados.

CONCLUSIONES

Cuando se usan variables cuantitativas continuas y la media aritmtica y desviacin estndar de las muestras tienden a tener una distribucin normal, con varianzas similares (homogeneidad), y el tamao de las muestras es suficiente (mayor a 30 casos) se deben utilizar las pruebas estadsticas paramtricas. En caso de que no se cumplan estos requisitos, y sobre todo cuando la normalidad de las distribuciones de la variable en estudio est en duda y el tamao de la muestra sea menor a once casos, el empleo de las pruebas no paramtricas est indicado.

Cuando una o varias muestras es menor a 11 casos, la potencia estadstica de las pruebas paramtricas y no paramtricas es similar; a medida que aumenta el tamao de las muestras las pruebas paramtricas aumentan su potencia, por lo que las pruebas no paramtricas estn indicadas cuando la muestra sea menor de once o bien cuando hay una muestra mayor pero no se cumplen los requisitos de aplicabilidad de las pruebas paramtricas.METODOS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIN DE DATOS E INFORMACION

El investigador selecciona el diseo de investigacin y la muestra, en base al problema de estudio e hiptesis. Posteriormente recolecta los datos e informacin pertinentes sobre las variables involucradas en la investigacin.Recolectar los datos e informacin, requiere de acciones vinculadas y amalgamadas entre si:

Seleccionar un instrumento de medicin de los que dispone el investigador, el mismo que debe estar relacionado con el comportamiento humano.

Desarrollar un instrumento de recopilacin de la informacin, a falta de aquello, el que debe ser vlido y confiable, con el objeto de obtener relevantes resultados.

Aplicar y desarrollar ese instrumento de medicin, al objeto de estudio en ejecucin. Implica obtener las observaciones y mediciones, de las variables de sumo inters e importancia en el proceso de investigacin.

Preparar las mediciones obtenidas para el anlisis correcto y la condicin, posterior de los datos.FUNDAMENTOS DE MEDICIN

Por, Donald Ary*

Uno de los propsitos de la investigacin educacional es lograr un entendimiento ms profundo de las relaciones que hay entre las variables de las poblaciones. Por ejemplo, se podra preguntar: qu relacin hay entre la inteligencia y la creatividad de los nios de seis aos? No es posible observarlas directamente, ni a todos los nios de esa edad. Pero esto no quiere decir que debamos permanecer en la ignorancia acerca de stas y otras preguntas similares. Se dispone de ndices que ofrecen aproximaciones de las construcciones, inteligencia y creatividad; es decir, hay comportamientos observables que son aceptados como indicadores vlidos de ambas.

El uso de ndices para lograr aproximaciones de las construcciones constituye el aspecto cuantitativo de la investigacin.

INSTRUMENTOS DE MEDICIN

Es importante seleccionar instrumentos seguros de medicin con el propsito de cuantificar los comportamientos y atributos que habrn de estudiarse. En algunos casos esto no presenta ningn problema. Por ejemplo si se desea indagar el orden de nacimiento de un grupo de sujetos o la escolaridad de sus padres, lo nico que hay que hacer es plantearles estas preguntas a los sujetos y registrar sus respuestas.

Sin embargo, la tarea de cuantificar la informacin no es siempre tan sencilla.

Algunas interrogantes requieren la creacin de instrumentos confiables que midan cualidades abstractas y complicadas. Habr que seleccionar o idear escalas e instrumentos capaces de medir caractersticas tales como inteligencia, aprovechamiento, personalidad, motivacin, actitudes, aptitudes, intereses y otras.

La cuantificacin de cada cualidad exige un instrumento adecuado. En la siguiente seccin expondremos brevemente algunas de las clases de instrumentos que se utilizan en la investigacin educacional.

Entrevistas y cuestionarios

Una forma de obtener datos consiste simplemente en hacer preguntas. Las entrevistas y los cuestionarios aplican este mtodo. Con ellos se recoge informacin sobre hechos, creencias, sentimientos, intenciones, etc. Aunque en ambos se emplean preguntas, muestran notables diferencias.

Entrevistas

Las entrevistas son un mtodo muy til para recabar datos y gracias a ciertas cualidades especiales todava se usan muchsimo. La flexibilidad es uno de sus aspectos ms sobresalientes. El rapport (relacin personal) que se establece con los sujetos crea una atmsfera de cooperacin en la que puede obtenerse informacin verdica. Hay que tomar en cuenta la clase de persona que se va a entrevistar y la situacin dentro de la cual se desarrolla la entrevista. El entrevistador puede explayarse sobre alguna pregunta, explicar su significado en caso de que a su interlocutor le parezca poco clara. Ninguno de los otros tipos de recopilacin de datos, entre ellos los cuestionarios y las pruebas, ofrece estas ventajas.

Hay dos tipos de entrevistas: estructuradas y no estructuradas. En las primeras las preguntas y las respuestas alternativas que estn permitidas a los sujetos se fijan de antemano y se aplican con rigidez a todos ellos. La ventaja es que se trata de un sistema normalizado, de modo que las respuestas pueden ser clasificadas y analizadas fcilmente. Su desventaja es la falta de flexibilidad y que dan la impresin de ser demasiado formales. Las restricciones impuestas a este tipo de entrevista aumentan su confiabilidad, pero pueden mermar su profundidad.

Las entrevistas no estructuradas son ms informales. Es posible interrogar libremente a los sujetos sobre sus opiniones, actitudes, creencias y otros puntos.

Estas entrevistas son flexibles y suelen planearse para adaptarse a los sujetos y a las condiciones dentro de las que se desarrollan. Los sujetos tienen libertad para ir ms all de las simples respuestas y expresar sus puntos de vista en la forma que deseen. Las preguntas pueden desviarse de los planes originales y centrarse en los puntos que parezcan importantes. Todo eso requiere personal experto, capacitado y alerta.

No se prestan mucho a cuantificacin, pero ayudan a generar y aclarar las dimensiones presentes en la materia que se estudia. Se utilizan mucho en la psicologa clnica, en el asesoramiento, en la direccin y en el estudio de casos. En la investigacin su empleo suele limitarse a las etapas preliminares, en las que el investigador escoge las variables del estudio. Por ejemplo, para determinar las habilidades que los patrones potenciales desean que se enseen en un programa de capacitacin para el trabajo de oficina, podra comenzarse con entrevistas no estructuradas destinadas a identificar cules habilidades se mencionan con mayor frecuencia, enumerarlas y solicitar a los patrones, mediante entrevistas estructuradas, que estimen la importancia de cada una.

LA TECNICA DE LOS CUESTIONARIOSEn las entrevistas el contacto directo con los sujetos requiere tiempo y dinero.

Una buena parte de esa informacin puede obtenerse por medio un cuestionario escrito. Si se le compara con la entrevista, sta es ms eficiente y prctica y permite usar una muestra ms amplia. En la investigacin experimental se utiliza frecuentemente.

He aqu otra de sus ventajas: los sujetos reciben instrucciones normalizadas y ni la apariencia personal ni el estado de nimo ni la conducta del examinador influyen en los resultados finales.

Tipos de preguntas que registra el cuestionario

Los cuestionarios son de dos clases: estructurados, o de forma cerrada, y no estructurados, o de forma abierta. Los primeros contienen preguntas y respuestas alternativas. Las respuestas dadas a cada pregunta debern agotar todas las posibles preguntas y excluirse mutuamente. En los cuestionarios no estructurados no hay respuestas sugeridas.

La administracin y la calificacin de un cuestionario estructurado se realizan en forma directa, y los resultados se prestan a un anlisis fcil.

Este tipo de cuestionario tiene la desventaja de obligar a los respondientes a escoger entre una de varias respuestas alternativas seleccionadas previamente, aunque tal vez no vislumbren respuestas claras, o a elegir alternativas que no representen realmente sus actitudes.

Por el contrario, los cuestionarios no estructurados tienen la ventaja de dejarlos en libertad para que expresen sus opiniones y sus actitudes, slo que la informacin que aportan es difcil de procesar y analizar. Al contestar cuestionarios no estructurados, los sujetos pueden omitir puntos importantes, recalcar asuntos que carezcan de inters para el investigador o que no tengan importancia para el estudio.

Por tal razn la mayora de los investigadores prefiere los cuestionarios estructurados.

Una desventaja de ambos tipos es la posibilidad de que los respondientes malinterpreten las preguntas. Es muy difcil elaborar una serie preguntas cuyo significado sea tan claro como el agua para todos. El investigador puede saber con exactitud lo que significa una pregunta, pero por una formulacin deficiente o la distinta acepcin que se da a los trminos, el sujeto los entiende errneamente. Esta desventaja puede obviarse mediante un estudio piloto en el que se ensaya el cuestionario con unos cuantos sujetos, representativos de aquellos a quienes se aplicar. Una desventaja peculiar del envo de cuestionarios por correo en su bajo porcentaje de respuestas. Por lo comn cabe esperar que regresen menos de la mitad, lo cual no slo reduce el tamao de la muestra sino que puede viciar los resultados, e impedir que se hagan generalizaciones vlidas. No es legtimo suponer que la ausencia de respuestas se distribuye aleatoriamente a lo largo de un grupo.

Los estudios han mostrado que suele haber diferencias sistemticas en las caractersticas de los sujetos que responden o no a los cuestionarios. Los que contestan pueden ser ms inteligentes, educados, concienzudos e interesados en la cuestin y en general ms favorables al tema del cuestionario. Una muestra no representativa como sta puede daar la generalizacin de los resultados. La meta de un cuestionario es obtener de un 70 a 80 por ciento de respuestas. Si la ausencia de respuestas supera al 30 por ciento, el valor de los resultados se pondr en duda. Un cuestionario bien construido tiene mayores probabilidades de producir una buena respuesta que uno que est mal elaborado.

Elaboracin de cuestionarios

Es una tarea difcil y que requiere tiempo. A continuacin presentamos algunas indicaciones para redactar los reactivos de un cuestionario escrito.

1. Construir el instrumento de modo que refleje calidad. Un cuestionario que parezca haber sido integrado sin orden y con mucha rapidez no obtendr un alto porcentaje de respuestas. Durante el proceso de elaboracin a veces se necesitan muchas revisiones para eliminar reactivos ambiguos o innecesarios.

2. Hacer el cuestionario lo ms breve posible, de modo que se requiera el mnimo de tiempo para llenarlo. Es ms probable que los sujetos contesten y regresen un cuestionario corto. El examinador debe suprimir todos los puntos innecesarios, en especial aquellos cuyas respuestas puedan hallarse en otras fuentes. Todos los reactivos debern estar en funcin del problema de investigacin; es decir, habrn de aportar datos necesarios para comprobar la hiptesis o contestar las interrogantes. Por ejemplo, puede eliminarse una pregunta sobre la edad del respondiente en un estudio donde esta informacin no sea necesaria para el anlisis de la mayora de los datos.

3. Redactar los reactivos del cuestionario de manera que todos puedan entenderlo. Se utilizar un lenguaje que no sea tcnico y que se ajuste al respondiente menos educado. Las oraciones sern cortas y simples. Conviene hacer que otras personas, que de preferencia tengan una educacin similar a la de las que habrn de participar en el estudio, lean e interpreten el contenido de cada pregunta. Por ejemplo, las interrogantes que incluyan trminos como, gasto deficitario, balanza de pagos, producto nacional bruto, no sern apropiadas en una encuesta dirigida al pblico en general.

4. Formular el cuestionario de modo que produzca respuestas que no sean ambiguas. Cuando sea posible, las respuestas debern estar cuantificadas.

Por ejemplo, en lugar de que los respondientes marquen algunas veces, con frecuencia o siempre, exprsese la alternativa nmero de veces por semana. Es decir, la redaccin de las preguntas no deber tener distintos significados para la gente.

5. Elaborar las preguntas evitando los prejuicios que pudieran influir u orientar al sujeto hacia determinada direccin. Por tal razn conviene evitar las palabras estereotipadas que impliquen prestigio, las cargadas de emocin o superlativas.

Por ejemplo, la pregunta se ha inscrito usted en el registro federal de electores para votar? Sera preferible a decir: ha ejercido usted sus derechos ciudadanos registrndose para votar? La pregunta estara usted de acuerdo en que Estados Unidos desarrollase el potencial atmico como una fuente alternativa de energa? Podra producir diferentes respuestas a las que originara que esta otra: En razn de la huelga del carbn ms larga de la historia, recomendara usted que Estados Unidos desarrollase el potencial atmico como una fuente alternativa de energa?

6. Los reactivos de un cuestionario no debern ser engaosos a causa de supuestos implcitos. El marco de referencia para responder las preguntas deber ser claro y uniforme para todos los sujetos. Si hay que plantear alguna premisa antes de que den la respuesta, debern incluirse preguntas tendientes a indagar esas suposiciones.

Por ejemplo, en una encuesta diseada para estudiantes del ltimo ao, la pregunta siguiente: Piensa usted que la enseanza superior lo ha preparado adecuadamente para la universidad?, supone que el estudiante asistir a la facultad y que est al tanto de la preparacin requerida. Esta otra: Se ha registrado usted para votar en la prxima eleccin?, supone que sea mayor de 18 aos, lo cual tal vez no sea as.

7. Las alternativas de las preguntas del cuestionario deben ser exhaustivas; es decir, se expresarn todas las alternativas posibles sobre la cuestin.

Por ejemplo, cul es su estado civil? Es una pregunta que debe incluir no slo las alternativas casado o soltero, sino tambin viudo, divorciado, separado.

Al idear las alternativas para cuestionarios cuyo fin es identificar actitudes u opiniones sobre ciertos temas, es conveniente presentar primero las preguntas en forma abierta a una muestra pequea de sujetos. Sus respuestas pueden utilizarse despus como alternativas en la redaccin final. En las preguntas con gran variedad de posibles respuestas, inclyase siempre la alternativa otra acompaada de una peticin para que el sujeto explique su eleccin. Por ejemplo, la pregunta: Cul es su posicin en el sistema escolar? deber comprender las alternativas administrador, maestro, bibliotecario, otra.

8. Evitar preguntas que pudieran ocasionar reacciones de turbacin, desconfianza u hostilidad. Las preguntas no debern de poner a la defensiva.

Por ejemplo, a la gente no le gusta que le hagan preguntas acerca de su edad, ingresos, religin o nivel educacional. Es preferible escribir una pregunta relacionada con la edad en trminos de escalas en vez de edades exactaspues con ello se les permite elegir la categora apropiada. La pregunta: Tiene usted un diploma de enseanza media?, podra causar vergenza a quien no la haya terminado. La pregunta debera ser: A qu grado haba usted llegado cuando abandon la escuela?

9. Colocar las preguntas en correcto orden psicolgico. Cuando se planteen preguntas generales y especficas sobre un mismo tema, presentar las generales primero. Por ejemplo, verifquese si los sujetos estn satisfechos o no con sus condiciones laborales antes de preguntarles sobre los cambios que recomendaran. Las preguntas objetivas sobre un tema o situacin han de preceder a las ms subjetivas. Algunas veces los respondientes se muestran reticentes a contestar preguntas acerca de actitudes, preferencias, sentimientos personales, motivos y cosas por el estilo. Pero si con preguntas objetivas se aclara y especifica la situacin, les ser tal vez ms fcil formular y expresar sus opiniones sobre la cuestin.

10. Disponer las preguntas de manera que las respuestas puedan tabularse e interpretarse inmediatamente. Es necesario prever la forma de los datos necesaria para el anlisis y asegurarse que el cuestionario producir esos datos.

11. El cuestionario debe ir acompaado de una carta explicadora, con el nombre y la profesin del respondiente. La carta explica el propsito y el valor del estudio y la razn por la que el sujeto fue incluido en la muestra. Por lo tanto deber motivarlo para que conteste. Es preciso hacerle creer que va a hacer una contribucin importante al estudio. La firma de la carta tambin puede influir en la devolucin del cuestionario. Ser de gran utilidad que una persona muy conocida por los sujetos, como el director de un departamento universitario o el decano de una escuela, firme esa carta. Esta tendr probablemente mayor efecto que la de un estudiante graduado desconocido. Si existe un patrocinador, digamos alguna institucin o agencia, se le mencionar.

Conviene dejarles la posibilidad de permanecer en el anonimato. En cualquier caso, debe asegurrseles que sus respuestas sern confidenciales. Tambin hay que ofrecerles compartir los resultados del estudio con ellos si estn interesados. Es necesario adjuntar un sobre con estampillas y un sobre con el domicilio del examinador. Si los sujetos permanecen en el anonimato es aconsejable incluir una tarjeta postal, que ser mandada por separado al investigador y que indique que el cuestionario ha sido depositado ya en el correo.

De esta manera puede llevarse un registro de los cuestionarios devueltos.

Pedir una contestacin inmediata del cuestionario. Si se concede un lapso de tiempo, por ejemplo, de un mes, los sujetos pueden darle largas al cuestionario y olvidarlo a pesar de sus buenas intenciones.12. Un recordatorio es necesario si se desea alcanzar el porcentaje mximo de contestaciones. Cuando el cuestionario no haya sido contestado inmediatamente despus de haberlo mandado, envese a los sujetos un recordatorio en forma de tarjeta postal. Hecho eso se recomienda mandar por segunda vez el cuestionario acompaado de otra carta explicatoria. Tal vez deba usarse un tono distinto para persuadir a los respondientes a llenar y regresar el cuestionario. Si el lector quiere obtener mayor informacin sobre la elaboracin de cuestionarios, consulte un texto de Selltiz, Wrightsman y Cook.

Para las investigaciones contables, auditorias, control interno los cuestionarios se estructuran utilizando los mtodos y tcnicas de cuestionarios de control interno, que nos permitir evaluar la situacin o grado de implementacin de los sistemas de control interno en la organizacin.

MODELO DE ENCUESTIONARIO DE CONTROL INTERNO1.- VARIABLE DE ESTUDIO: AMBIENTE DE CONTROL

1.1. Integridad y valores ticos de la empresa

a) Nivel de responsabilidad empresarial: Muy eficiente

Eficiente

Regular

Deficiente

Muy deficiente

Tratamiento estadstico:

1.- Variable: cualitativa polito mica, escala: ordinal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: una variable: anlisis de frecuencia: proporciones (todo/partex100 = %) o razones (parte/parte) 12/20 = 3/5

1.2. Filosofa y estilo gerencial:

a) Democrtico (si/no), b) Autocrtico (si/no)

Tratamiento Estadstico:

1.- Variable: cualitativa, dicotmica, escala nominal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: Anlisis de frecuencias: razones o proporciones (%)

1.3. Compromiso a ser competente:

1. Capacitacin:

a) Tcnico si/no),

b) profesional (si/no),

c) Especialidad: ..

d) Post grado: a) maestra (si/n0), b) doctorado (si/no)

Tratamiento estadstico:

1.- Variable: cualitativa, dicotmica, escala nominal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: anlisis de frecuencias: razones o proporciones (%)

2. Actitudes:a) Honestidad (si/no),b) Transparencia, informan (si/no), dinmica (si/no)

Tratamiento estadstico:

1.- Variable: cualitativa, dicotmica, escala nominal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: anlisis de frecuencias: razones o proporciones (%)

3. Destrezas:

a) Trabajo en equipo (bueno, regular, bajo),

b) Proactivos (bueno regular bajo)

c) Manejo de instrumentos (bueno, regular, bajo),

d) Conocimiento de idiomas (.).

Tratamiento estadstico:

1.- Variable: cualitativa, polifnica, escala ordinal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: anlisis de frecuencias: proporciones (%) o razones, grafico: (barras)

Constructo:

Alto nivel de destrezas: trabajo en equipo bueno, proactivo bueno, eficiente (bueno) manejo de instrumentos, habla mnimo tres idiomas:

Regular nivel de destrezas: trabajo en equipo regular, proactivo regular, (regular) manejo de instrumentos, habla mnimo dos idiomas:

Bajo nivel de destrezas: trabajo en equipo bajo, proactivo bajo, deficiente (bajo) manejo de instrumentos, habla mnimo un idioma:

1.4. Nivel de organizacin y estructura orgnica:

1. Tiene estructura orgnica (si/no)

2. Cual es el tipo de organizacin: a) matricial (si/no), b) vertical (si/no), c) horizontal (si/no)

3. Diga con que documento esta formalizada la estructura orgnica de su empresas: a) ROF (s/no), b) Estatutos (si/no), c) Otro (si/no) cul..

Constructo:

Alto nivel de organizacin: estructura orgnica formal aprobado, organizacin matricial, estructura orgnica responde a la envergadura de la empresa, responde a sus caractersticas administrativas y operativas.

Regular nivel de organizacional estructural: tiene estructura orgnica formal, organizacin horizontal que pocas veces se cumple, en algunas reas responde al tamao y caractersticas administrativas y operativas de la empresa.

Bajo nivel de organizacin: no tiene estructura orgnica, organizacin vertical, no responde al tamao ni caractersticas administrativas y operativas de la empresa.

1.5. Definicin de niveles de responsabilidad:

1.- La empresa tiene documento esta formalizada las funciones de los trabajadores de su empresa:

a) MOF (s/no),

b)Reglamento interno (si/no)

c)Estatutos (si/no),

d)Otro (si/no) cul.

2.- Establecimiento de segregacin de funciones a) bueno b) regular, c) deficientes establecidas,

2.- Proveen control: a) eficiente, b) regular, c) deficiente

3.- Existe supervisin y monitoreo: a) Eficiente, b) regular, c) deficiente

4.- Caractersticas administrativas y operativas de la empresa: a) bueno, b) regular, c) malo

Tratamiento estadstico:1.- Variable: cualitativa, polifnica, escala nominal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: Anlisis de frecuencias: proporciones (%) o razones

Constructo:

Alto nivel funcional de los niveles de responsabilidad: Tiene MOF formal aprobado, la segregacin de funciones estn bien establecidas y prev niveles de control eficiente. Eficiente seguimiento al cumplimiento de funciones, responde a sus caractersticas administrativas y operativas.

Regular nivel de los niveles de responsabilidad: tiene MOF formal, la segregacin de funciones estn regularmente establecidas y prev niveles de control regular, regular seguimiento al cumplimiento de funciones, y responden regularmente a sus caractersticas administrativas y operativas.

Bajo nivel de los niveles de responsabilidad: no tiene MOF formal, la segregacin de funciones estn deficientemente establecidas y no prev niveles de control adecuado, no se realiza el seguimiento al cumplimiento de funciones, y no responde a sus caractersticas administrativas y operativas.

1.6. Polticas de recurso humano.1. La remuneracin que percibe es entre:

a) 1500 2500,

b) 2500 3500,

c) 3500 4500,

d) 4500 5500,

e) 5500 a ms.

Tratamiento Estadstico:1.- Variable: Cuantitativa, Politmica, escala intervalo o razon, grafico: (barras)

2.- Anlisis: anlisis de frecuencias de datos agrupados: proporciones (%), media (promedio), variabilidad (desviacin estndar s2)

2. El ingreso de personal a la empresa es:

a) Fue evaluado por expertos (si/no),

b) Ingreso por convocatoria pblica (si/no),

c) Ingreso por invitacin directa (si/no),

d) Recomendacin de algn trabajador de la empresa (si/no).

Tratamiento Estadstico:1.- Variable: cualitativa, politmica, escala nominal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: anlisis de frecuencias de datos no agrupados: proporciones (%), o razones

3. Nivel de motivacin del personal.

a) Desempea funciones de acuerdo a su perfil tcnico/profesional (si/no),

b) Recibe capacitacin (si/no),

c) Recibe reconocimientos por logros alcanzados (si/no),

d) Cuantas horas trabaja a) 8 horas diarias, b) 48 horas semanales, c) horas adicionales no pagadas, diga cuntas horas trabaja.

e) Recibe bonificaciones por productividad (si/no), si es s, cunto

Tratamiento Estadstico:1.- Variable: cualitativa, dicotmica escala nominal, grafico: (barras)

2.- Anlisis: anlisis de frecuencias de datos no agrupados: proporciones (%), o razones

ESCALAS DE CLASIFICACINUno de los instrumentos de medicin ms usado es la escala de clasificacin. Consiste en que una persona evale el comportamiento o rendimiento de otra. Generalmente se le pide al clasificador colocar al sujeto en algn punto de un continuo o en una categora que describa su comportamiento tpico. La clasificacin se ha venido utilizando en investigaciones sobre el desarrollo de los nios y en muchos otros aspectos de la conducta.

Hay diversos tipos de escalas de clasificacin. Una de las ms comunes es la Escala grfica, en que el clasificador se limita a colocar una marca en el punto apropiado de una lnea horizontal que une ambos extremos de la conducta. La figura 1 contiene un ejemplo de esta clase de escalas. El clasificador puede marcar cualquier punto de la lnea continua. En algunas escalas grficas el constructor de la prueba asigna valores numricos a los puntos descriptivos, lo cual origina una Escala de clasificacin numrica.

Escalas

Una escala es un conjunto de valores numricos asignados a sujetos, objetos o comportamientos con el propsito de cuantificar y medir sus cualidades. Las escalas sirven para medir actitudes, valores e intereses. En contraposicin con las pruebas, los resultados de estos instrumentos no indican xito o fracaso, fuerza o debilidad; se limitan a medir el grado en que un individuo posee la caracterstica. Por ejemplo, con una escala puede medirse la actitud de los universitarios hacia la religin.

La elaboracin de escalas para medir actitudes, valores e intereses puede exigir la aplicacin de diversas tcnicas. En la siguiente exposicin intentaremos presentar algunas de ellas.

Escalas de actitudes

Hay cuatro tipos principales de esas escalas:1) Escalas de evaluacin, sumaria (escalas de Likert), 2) Escalas de intervalos de aparicin constante (escalas de Thurstone),3) Escalas acumulativas (escalas de Guttman), 4) Escalas de diferencial semntico.

Escalas de Likert (mtodo de evaluaciones sumarias). Presentan un nmero de enunciados negativos y positivos acerca de un objeto de actitud. Al responder a los puntos de estas escalas los sujetos indican si estn firmemente de acuerdo, si estn de acuerdo, indecisos, en desacuerdo, o en desacuerdo total con cada enunciado. El valor numrico que se asigna a cada respuesta depende del grado de acuerdo o desacuerdo con un enunciado individual.

La puntuacin de un sujeto se determina sumando los valores asignados a las respuestas. Por ejemplo, se puede calificar una escala de Likert adscribiendo un valor de 2 puntos a cada respuesta que indique gran acuerdo con enunciados favorables, un valor de 1 punto al simple acuerdo, o a la indecisin, 1 al desacuerdo y 2 al desacuerdo total. En los enunciados desfavorables se invierte el procedimiento, ya que el desacuerdo se considera psicolgicamente equivalente al acuerdo con un enunciado favorable.

No importa si 2 representa una puntuacin alta y -2 una puntuacin baja, o viceversa. Lo esencial es calificar las respuestas uniformemente, segn la actitud que indiquen. Por supuesto el hecho de la actitud favorable corresponda a la aprobacin completa o a la desaprobacin total depender del contenido del enunciado.

Para construir una escala de Likert suelen seguirse los siguientes pasos:

1.Recopilar gran nmero de enunciados favorables y desfavorables sobre un objeto de actitud.

2.Seleccionar de entre ellos un nmero aproximadamente igual de enunciados favorables y desfavorables.

3.Administrar estos reactivos a varios individuos, pidindoles que indiquen sus opiniones acerca de cada uno y que digan si estn en acuerdo total, de acuerdo, indecisos, en desacuerdo o en completo desacuerdo.

4.Calcular la puntuacin de cada uno por medio del procedimiento descrito con anterioridad.

5.Analizar los reactivos para seleccionar aquellos que produzcan la mejor diferenciacin. Mediante este estudio se descubre la correlacin existente entre las puntuaciones totales de los sujetos y sus respuestas a cada reactivo.

Examinemos estos ejemplos sacados de los reactivos sobre actitudes hacia el negro que Likert incluy en su Encuesta de opiniones.Si se requiere la misma preparacin el maestro deSA A U D SD

(raza negra deber percibir el mismo salario que

el banco.

2) (1) (0) (-1) (-2)

Los barrios de negros debern estar Separados de

los blancos.

(-2) (-1) (0) (1) (2)Escalas de Thurstone

Mtodo de los intervalos de aparicin constante. Thurstone ide un mtodo para asignar valores escalares especficos a los reactivos que representan diferentes grados de actitud favorable. En la elaboracin de este tipo de escala se siguen los pasos siguientes:

1. Recopilar gran nmero de enunciados sobre el objeto de actitud.

2. Presentarlos a cierto nmero de personas que les juzgarn. Suelen usarse de 50 a 100 jueces para evaluarlas. Trabajan de forma independiente y dividen todos los enunciados en siete, nueve u once categoras, conforme al grado favorable expresado. En el primer grupo se colocan los que consideren ms favorables al objeto; en el segundo grupo los menos favorables, y as sucesivamente. El sexto grupo representa la posicin neutral y el decimoprimero contiene los enunciaos ms desfavorables. Es importante observar que esta clasificacin no tiene nada que ver con las actitudes de los jueces hacia el objeto, sino que slo representa sus juicios acerca de lo favorable de los enunciados.

3. Encontrar la escala que habr de asignarse al valor de cada enunciado, calculando para ello la mediana de los pesos o posiciones que los jueces les asignaron en la escala. Se suprimen los reactivos que muestren gran variabilidad.

4. Seleccionar de 20 a 30 enunciados que tengan igual grado de dispersin en la escala. Tales enunciados vienen a constituir la escala de actitudes. Los siguientes reactivos con sus valores escalares provienen de la escala de Thurstone, que mide actitudes ante la iglesia.

Valor escalar

0.2 Creo que hoy la iglesia es la institucin ms importante de Estados Unidos.

1.5 Pienso que pertenecer a la iglesia es esencial para vivir en plenitud.

2.3La liturgia me procura una sensacin de tranquilidad y me alienta.

3.3 Me gusta la iglesia porque encuentro en ella un ambiente amoroso.

4.5 Creo en las enseanzas de la iglesia, con algunas reservas.

5.6 Algunas veces pienso que la iglesia y la religin son necesarias pero en otras ocasiones lo dudo.

6.7 Creo en la sinceridad y en la bondad sin necesidad de asistir a ceremonias religiosas.

7.4 Me parece que la iglesia esta perdiendo terreno conforme avanza la educacin.

8.3 Considero que las enseanzas de la iglesia son demasiado superficiales y que por lo mismo tienen poca trascendencia social.

9.6 Pienso que la iglesia es un estorbo para la religin ya que todava se basa en la magia, la supersticin y el mito.

11.0 Creo que la iglesia es un parsito de la sociedad.

Para administrar una escala de Thurstone se pide a los sujetos que seleccionen de la lista los enunciados representativos de sus opiniones, o que escojan tres de ellas que se acerquen lo ms posible a su posicin al respecto. Por supuesto que los valores de la escala no vienen indicados en la escala de actitud, y los incisos se presentan en orden aleatorio. La puntuacin de cada sujeto sera la media de los valores de las declaraciones que haya seleccionado.

Escalas de Guttman (tcnica acumulativa)

Los crticos de las escalas de actitudes de Thurstone y Likert recalcan que contienen enunciados heterogneos acerca de varias dimensiones de un objeto de actitud. Por ejemplo, en la escala de Thurstone que meda las actitudes hacia la guerra se separaron los enunciados ticos de los que hacan referencia a sus consecuencias econmicas ni de los que reflejaban otros aspectos de las actitudes hacia ella. Esta combinacin de diversas dimensiones sobre una escala puede hacer muy difcil interpretar con claridad las puntuaciones.

Guttman ide una tcnica para resolver este problema. Su mtodo caracterizado como una escala unidimensional, pretende determinar si la actitud que se va a estudiar comprende en realidad una sola dimensin. Una actitud se considera unidimensional slo si produce una escala acumulativa, aquella en que los enunciados se relacionen entre s, de modo que un sujeto que est de acuerdo con el reactivo 2 lo estar tambin con el 1; el que coincida con el 3 coincidir con el 1 y el 2, etc. Por lo tanto, los que le den su aprobacin a un punto particular de este tipo de escala tendrn una puntuacin ms alta en la escala total que los que no estn de acuerdo con l.

Por ejemplo, consideremos los siguientes enunciados con que los sujetos debern de estar de acuerdo o discrepar:

PuntuacinConcuerda con el reactivoNo concuerda con el reactivo

321321

3xXx000

20Xxx00

100xxx0

0xxX

* El sujeto obtiene un punto cada vez que manifiesta estar de acuerdo

1. La asociacin de padres y maestros es una institucin que da buenos frutos.

2. La asociacin de padres y maestros influye notablemente en el mejoramiento de las escuelas.

3. La asociacin de padres y maestros constituye la organizacin ms importante de Estados Unidos para el mejoramiento de las escuelas.

Si lo anterior es una escala acumulativa, deber ser posible disponer todas las respuestas de los sujetos dentro de la estructura que aparece en el cuadro 3. Por tanto, si conocemos una puntuacin individual podra decirse exactamente cules enunciados aprob el sujeto. Por ejemplo, todos los individuos con una puntuacin de 2 creen que la asociacin de padres y maestros da buenos frutos y que influye notablemente en el mejoramiento de las escuelas, pero no piensan que sea la organizacin ms importante en ese aspecto. Los sujetos pueden clasificarse segn sus respuestas en la escala.

Al construir una escala acumulativa, ante todo ha de averiguarse si los reactivos forman o no una escala unidimensional. Para ello se analiza la reproductividad de las respuestas esto es, la proporcin de las que caen dentro de una plantilla como la que se muestra en el cuadro 3. Tomando como base la puntuacin total, se predice la estructura de respuestas a incisos particulares.

A continuacin se estudia la estructura real de las respuestas y se mide el grado en que fueron reproducidos en la puntuacin total. Una tcnica consiste en dividir el nmero total de errores entre el nmero de respuestas y restar de uno el cociente.

Guttman sugiere 0,90 como el mnimo coeficiente de reproductividad necesario para admitir que una serie de reactivos constituye una escala unidimensional o acumulativa.

Escalas de diferencial semntico.

El diferencial semntico es otra forma de medir las actitudes hacia objetos, sujetos o eventos. Esta tcnica fue inventada y usada por Osgood, Suci y Tannenbaum. Se basa en la idea de que los objetos tienen dos tipos de significado para los individuos, el denominativo y el connotativo, que pueden clasificarse independientemente. Es fcil expresar el primero, no as el segundo.

Es factible y til medir indirectamente el significado connotativo de los objetos mediante adjetivos bipolares y solicitando a los sujetos que para clasificar los objetos los comparen con esos adjetivos. As, el significado que tenga un objeto para un individuo ser la estructura de sus estimaciones del mismo sobre las escalas de adjetivos bipolares que hayan sido usadas. Osgood y sus colegas emplean escalas de siete puntos, con un punto medio igual a cero y de +3 a 3 para clasificaciones de actitud. A continuacin presentamos algunos ejemplos:

Al obtener las clasificaciones que los individuos hacen de un objeto, el investigador puede determinar si la actitud de ellos hacia el objeto es positiva o negativa. Las puntuaciones de actitud logradas por cada respondiente se comparan con la actitud tpica que hacia el objeto externa un grupo designado. Una puntuacin de la actitud tambin se obtiene comparando las actitudes de varias personas hacia el objeto y la estructura de sus clasificaciones con las de los otros.

Bueno

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3

Malo

Limpio

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3 Sucio

Dulce

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3

Amargo

Fuerte

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3

Dbil

Grande

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3 Pequeo

Pesado

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3

Ligero

Activo

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3 Pasivo

Rpido

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3

Lento

Caliente

+3 +2 +1 0 -1 -2 -3 FroA travs de estudios de anlisis factoriales, Osgood, Suci y Tannenbaum descubrieron tres grupos de adjetivos: valorativos, que corresponden a adjetivos como bueno y malo, o limpio y sucio; de potencia, que incluyen adjetivos como fuerte y dbil, o grande y pequeo; y de actividad, que abarca adjetivos como activo y pasivo, rpido y lento. Del grupo, el valorativo es el ms sobresaliente de los tres.

Los informes sobre la validez y confiabilidad de las escalas de diferencial semntico son generalmente satisfactorios. Los estudios de validez muestran coeficientes de correlacin de un 0,80 entre las estimaciones derivadas del diferencial semntico y las de las escalas de Thurstone, Likert y Guttman.

Su confiabilidad de preprueba y posprueba viene a ser aproximadamente de 0,90, un resultado que es satisfactorio. Aunque, segn parece, el diferencial semntico se utiliza menos que los otros tres tipos de escalas de actitudes es una tcnica til para medir las actitudes hacia los objetos.

Tcnicas sociomtricas

Sirven para estudiar la organizacin de los grupos sociales. El procedimiento bsico, que puede modificarse de distintas maneras, consiste en solicitar a los miembros de un grupo particular que indiquen sus primeras, segundas y subsecuentes elecciones de compaeros segn un criterio especfico, por lo general en relacin con una actividad concreta. Por ejemplo, con quin le gustara trabajar en este proyecto, junto a quin le gustara sentarse? con quien almorzara o ira a jugar al salir de la escuela? El mtodo sociomtrico es en esencia un estudio de las selecciones hechas por los integrantes de un grupo.Las preferencias se trazan en un Sociograma, que muestra el patrn de las relaciones interpersonales. En la figura 4 aparece un Sociograma donde C es el miembro que acapara las preferencias y al que podra llamrsele la estrella.

Obsrvese que D, C y E se escogen mutuamente. Esto representa una camarilla; es decir, tres o ms individuos que muestran una preferencia mutua. B escoge a otros miembros y en cambio nadie escoge a l; es un aislado. Las preferencias que revele un Sociograma pueden cuantificarse y utilizarse en la investigacin.

Los mtodos sociomtricos se aplican ampliamente en la psicologa social y tambin en la investigacin educacional, en la cual la posicin sociomtrica puede examinarse segn su relacin con otras variables como habilidad mental aprovechamiento, las preferencias de los maestros por los alumnos.

Observacin directa

La observacin directa y sistemtica del comportamiento constituye en muchos casos el mtodo de medicin ms adecuado. El investigador escoge la conducta que le interesa y elabora un procedimiento sistemtico para identificarla, clasificarla y registrarla en una situacin natural o preparada.

Un ejemplo excelente de la aplicacin de este procedimiento en una situacin natural es el estudio de Urban Cambios del comportamiento resultantes de un estudio sobre enfermedades contagiosas. Los observadores. registraron el nmero de casos de comportamiento indeseable (v. gr.: meter los dedos u otros objetos en la boca) y el nmero de conductas deseables; utilizar el pauelo al toser o estornudar.

Despus de esto seleccionaron un grupo experimental al cual se imparti un curso de seis semanas sobre enfermedades contagiosas, diseado para cambiar su comportamiento total y proporcionar informacin objetiva y conocimientos. Al final del curso reaparecieron los comportamientos indeseables. Se descubri que stos haban disminuido grandemente y que los deseables haban aumentado muchsimo en el grupo experimental, mientras que el cambio era mnimo en el grupo de control que no recibi el curso. Las observaciones realizadas doce semanas despus demostraron que persistan las diferencias entre ambos grupos.

Hartshorne, May y Shuttleworth se valieron de la observacin directa para medir rasgos como dominio de s mismo, cooperatividad, veracidad y honestidad.

Hicieron observaciones sobre nios ocupados en actividades escolares ordinarias y tambin prepararon situaciones artificiales para examinar conductas especficas.

Por ejemplo, les administraron pruebas de vocabulario y de lectura, las recogieron y, sin que los nios lo supieran sacaron copias de las respuestas. Ms tarde les dieron claves de respuesta y les pidieron que calificaran sus exmenes. La diferencia entre las puntuaciones que dieron los nios y las puntuaciones verdaderas obtenidas al calificar las copias de los exmenes proporcion una medicin del engao.

Toda la observacin directa ha de estar precedida de cinco pasos preliminares:

1. Debe seleccionarse el aspecto del comportamiento que se va a observar.

Como no es posible observar todo lo que ocurre, el investigador tiene que escoger de antemano los comportamientos que va registrar y los que ignorar.

2. Los comportamientos que pertenezcan a la categora elegida tienen que estar claramente definidos. Los observadores deben entender las acciones que clasificarn como, por ejemplo, conducta cooperativa o egosta.

3. Las personas que realizarn las observaciones deben haber recibido adiestramiento. El adiestramiento y la prctica son necesarios para que el investigador pueda confiar en que seguirn el procedimiento establecido para observar, interpretar y comunicar las observaciones.

4. Debe idearse un sistema para cuantificar las observaciones. El investigador tiene que escoger un mtodo corriente para contar los comportamientos observados. Por ejemplo, es necesario establecer de antemano si una accin y la reaccin correspondiente sern consideradas como uno o como dos casos de la conducta. Un buen mtodo es dividir el periodo de observacin en breves periodos y registrar en cada uno, digamos de 30 segundos, si el sujeto mostr el comportamiento o no.

5. Tienen que idearse procedimientos minuciosos para registrar el comportamiento. No puede confiarse demasiado en la memoria de los observadores. La mejor solucin es un sistema codificador que permita registrar inmediatamente, con una simple letra o un dgito, lo que se est observando. Se prefiere este sistema al narrativo, porque ste requiere mucho tiempo y atencin por parte de los observadores.

Un ejemplo muy usado del plan codificador es el sistema Flanders para clasificar la conducta verbal en el aula. Tal como puede verse en la figura 5.

Este sistema proporciona categoras minuciosas y mutuamente exclusivas, cada una de las cuales puede registrarse como un solo digito. Los observadores expertos estn capacitados para registrar un dgito cada tres segundos. La cadena de dgitos que aparezca podr analizarse con facilidad para obtener no slo un registro de las proporciones de la conducta verbal que caen dentro de cada categora, sino tambin un cuadro de las que precedan o seguan a otras.

RESUMENUna tarea importante de los investigadores de las ciencias del comportamiento consiste en seleccionar los instrumentos de medicin para cuantificar la informacin.

A los sujetos se les formulan preguntas directas mediante las entrevistas o los cuestionarios. Ambas tcnicas pueden ser estructuradas o inestructuradas. En las entrevistas y cuestionarios inestructurados se presentan las preguntas a los sujetos y se registran sus respuestas libres. En las formas estructuradas las preguntas estn organizadas y a los sujetos se les ofrece una seleccin limitada de respuestas.

Las pruebas constituyen los instrumentos ms importantes para la recopilacin de datos en la investigacin educacional. Una prueba es una serie de estmulos que producen el rendimiento tpico en el sujeto. Las Pruebas de aprovechamiento son excelentes ejemplos de esta clase de medicin. Hay una gran variedad de ellas que proporcionan normas que pueden emplearse se como base de comparacin. Las pruebas de inteligencia son instrumentos para evaluar las capacidades verbales y no verbales de un individuo. Los inventarios de la personalidad tienen por objeto medir las caractersticas personales del sujeto.

Las escalas de actitudes son instrumentos para medir las creencias, los sentimientos y reacciones del individuo a ciertos objetos. Los tipos ms importantes son las escalas de Likert, las de Thurstone, las de Guttman y el Diferencial Semntico.

Las tcnicas sociomtricas sirven para estimar la posicin de un individuo entre sus compaeros. Permiten identificar a los miembros populares de los grupos (las estrellas), a los aislados y a las camarillas.

Los mtodos de observacin directa fueron creados para observar sistemticamente el comportamiento.

1.5.- ENCUESTAS SECCIONALES Y LONGITUDINALESLa encuesta seccional es aquella que se realiza en una cierta poblacin o en una muestra de ella en un perodo corto de tiempo. Son estudios sincrnicos, en un mismo tiempo.

Corresponden a .fotografas instantneas. que se toman en un momento dado. El nombre de seccionales proviene del hecho de que la encuesta entrevista a personas que pertenecen a los principales estratos del colectivo estudiado. Los casos tpicos los constituyen las encuestas