Page 325 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

294 Capítulo 10 Análisis de datos cuantitativos

Corolario

Hemos analizado descriptivamente los datos por variable del estudio y los visualizamos gráficamente.
En caso de que alguna distribución resulte ilógica, debemos cuestionarnos si la variable debe ser
excluida, sea por errores del instrumento de medición o en la recolección de los datos, ya que la codi-
ficación puede ser verificada. Supongamos que en una investigación en empresas, al medir la satisfac-
ción laboral, resulta que 90% se encuentra “sumamente satisfecho” (¿es lógico?); u otro caso sería que,
en ingresos anuales el promedio fuera de 15 000 dólares por familia (¿resulta creíble en tal munici-
pio?). La tarea es revisar la información descriptiva de todas las variables y verificar su veracidad.
Asimismo, si nos encontramos un porcentaje alto de valores perdidos (por ejemplo, de 20%), 10
debemos preguntarnos: ¿por qué tantos participantes no respondieron o contestaron erróneamente?,
¿por qué no se tienen registros completos de todos los casos, eventos o unidades de análisis? (como
datos de laboratorio en un estudio clínico, mediciones de ciertas reacciones químicas, etcétera).
Ahora, debemos demostrar la confiabilidad y validez de nuestro instrumento, sobre la base de los
datos recolectados.

Paso 4: evaluar la confiabilidad o fiabilidad
y validez lograda por el instrumento de medición

La confiabilidad se calcula y evalúa para todo el instrumento de medición utilizado, o bien, si se
administraron varios instrumentos, se determina para cada uno de ellos. Asimismo, es común que el
instrumento contenga varias escalas para diferentes variables o dimensiones, entonces la fiabilidad se
establece para cada escala y para el total de escalas (si se pueden sumar, si son aditivas). 11
Tal como se mencionó en el capítulo 9, existen diversos procedimientos para calcular la confia-
bilidad de un instrumento conformado por una o varias escalas que miden las variables de la investi-
gación; cuyos ítems, variables de la matriz o indicadores pueden sumarse, promediarse o correlacionarse.
Todos utilizan fórmulas que producen coeficientes de fiabilidad que pueden oscilar entre cero y uno,
donde recordemos que un coeficiente de cero significa nula confiabilidad y uno representa un máxi-
mo de fiabilidad. Cuanto más se acerque el coeficiente a cero (0), mayor error habrá en la medición
(Garson, 2013; Franzen, Robbins y Sawicki, 2010; así como Lauriola, 2003). Los coeficientes expre-
san la intercorrelación (consistencia) entre los distintos ítems, indicadores o componentes de la prue-
ba (Knapp, 2013; Cervantes, 2005; Cortina, 1993; y Carmines y Zeller, 1991).
Los procedimientos más utilizados para determinar la confiabilidad mediante un coeficiente
son: 12
1. Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest). En este procedimiento un mismo instru-
mento de medición se aplica dos o más veces a un mismo grupo de personas o casos, después de
cierto periodo. Si la correlación entre los resultados de las diferentes aplicaciones es muy positiva,
el instrumento se considera confiable (Rodríguez, 2006a y Krauss y Chen, 2003). Se trata de una
especie de diseño de panel. Desde luego, el periodo entre las mediciones es un factor que hay que
considerar. Si el periodo es largo y la variable o el contexto son susceptibles de cambios, ello sue-
le confundir la interpretación del coeficiente de fiabilidad obtenido por este procedimiento. Y si

10 Un porcentaje de valores perdidos (missing data) no debe ser mayor de 15%, no es razonable (Creswell, 2005). Cuando tenemos valores
perdidos, podemos ignorarlos o sustituirlos por el valor promedio obtenido del total de puntuaciones válidas (esto lo hacen muchos progra-
mas de análisis) si así lo deseamos, y puede ser una solución (McKnight et al., 2007). Para profundizar en el tema, véase Leeuw y Hox
(2008), Allison (2001) y Enders (2010), en este orden. En las áreas de ingeniería a Latini y Passerini (2003) y en el caso de ciencias de la
salud a Allison (2007) y a O’Kelly y Ratitch (2014).
11 En aparatos o sistemas se verifica la calibración o consistencia entre diversas mediciones.
12 Un coeficiente de fiabilidad es una medida de la proporción de varianza verdadera en relación con la varianza total observada a través de
las puntuaciones o valores resultantes de la administración de un instrumento o protocolo de medición (prueba, escala, calificación de exper-
to, etc.) a una muestra de individuos (Lauriola, 2003). Se aplican más bien a mediciones que involucran respuestas de personas, aunque
pueden adaptarse a otros casos que impliquen correlacionar resultados (por ejemplo, a datos de organismos biológicos, protocolos de proce-
sos o aparatos, etcétera).

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