La confiabilidad
La confiabilidad se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto, produce iguales resultados (Hernández, 2003; Tamayo y Tamayo, 2003). Ejemplo: si se midiera en este momento la temperatura ambiente mediante un termómetro e indicara que hay 220C, luego, un minuto más tarde, se consultara otra vez y el termómetro muestre unos 100C y tres minutos después al observar de nuevo el termómetro indique unos 400C, se puede deducir que dicho termómetro no es confiable (su aplicación repetida produce resultados distintos).
La confiabilidad de los resultados se ve afectada por aspectos metodológicos como la elección del tamaño muestral y el tipo de muestra; por la técnica más adecuada a ser utilizada de acuerdo con la fuente de información (primaria o secundaria) y por el diseño de los instrumentos de recolección de datos. Los métodos estadísticos permiten validar la confiabilidad de estos resultados. Por lo tanto, la investigación de enfoque cuantitativo tiene resultados más confiables que la investigación de enfoque cualitativo.
La validez
Se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende determinar (Hernández, 2003). Ejemplos: un instrumento para medir la inteligencia debe medir esta y no la memoria; una prueba sobre conocimientos de historia debe medir esto y no conocimientos de literatura histórica.
Aparentemente es sencillo lograr la validez, la cual debe cumplir con las siguientes condiciones:
- Evidencia relacionada con el contenido: se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide.
- Evidencia relacionada con el criterio: se establece al comparar lo concebido en el instrumento y algún criterio externo. Se obtiene entonces validez concurrente si el criterio es del presente, pero si el criterio es del futuro se definirá como validez predictiva.
- La validez de constructo: es la más importante, sobre todo desde una perspectiva científica. Se refiere al grado en que una medición se relaciona consistentemente con otras mediciones de acuerdo con hipótesis derivadas teóricamente y que conciernen a los conceptos (o constructos) que están siendo medidos.
La validez de constructo incluye tres etapas:
- Se establece y especifica la relación teórica entre los conceptos (sobre la base del marco teórico);
- Se correlacionan ambos conceptos y
- Se analiza cuidadosamente la correlación; se interpreta la evidencia empírica de acuerdo a qué tanto del criterio mide la validez de constructo (Hernández, 2003).
Factores que pueden afectar la confiabilidad y la validez de los instrumentos de medición
- Improvisar en el diseño del instrumento: hacerlo sin tener claridad entre la relación de los conceptos.
- Utilizar instrumentos desarrollados en el extranjero que no han sido validados en nuestro contexto: cultura y tiempo.
- Diseñar instrumentos inadecuados para las personas a las que se les aplica: no son empáticos. Utilizar un lenguaje muy elevado para el entrevistado; no tomar en cuenta diferencias en cuanto a sexo, edad, conocimientos, capacidad de respuesta, memoria, nivel ocupacional y educativo; motivación para responder y otras diferencias en los entrevistados son errores que pueden afectar la validez y confiabilidad del instrumento de medición.
- Evaluar someramente las condiciones en las que se aplicará el instrumento de medición. Si hay ruido o hace mucho frío (por ejemplo en una encuesta de casa en casa); es necesario analizar si el instrumento es demasiado largo o tedioso, en fin, estas son cuestiones que pueden afectar negativamente la validez y la confiabilidad.
- Obviar aspectos mecánicos tales como que si el instrumento es escrito, caso en el cual puede pasar que no se lean bien las instrucciones, falten páginas, no haya espacio adecuado para contestar, no se comprendan las instrucciones, etc., son otros factores que pueden influir de manera negativa.
Población y muestra
Población
Es el conjunto de todos los elementos que son objeto del estudio estadístico. De esta población se puede extraer una muestra. La población para un estudio se determina de acuerdo con las características comunes que presentan, las cuales se denominan criterios de inclusión. Estos pueden estar representados por pertenecer a un área geográfica determinada, tener unos hábitos de vida similares como consumo de un determinado alimento o hacer sus compras en el mismo supermercado, o haber nacido en un año determinado, o ser hombre o ser mujer, entre otros.
Como dijimos anteriormente, los criterios de inclusión determinan el grupo poblacional, por lo tanto estos pueden también delimitar el tamaño poblacional para hacer mucho más fácil el muestreo si se requiere recolectar información de una muestra representativa.
Cuando en un estudio se recolecta la información de campo del total de la población, se habla de hacer un censo. Se esperaría que los datos recolectados en una población entregaran información con mayor confiabilidad, pero esto es un sofisma, pues trabajar con el total de la población requiere mucho tiempo y personal para la recolección de los datos, aspectos que influyen en la estandarización de los procedimientos por parte de las personas, ya que el fenómeno a ser estudiado puede cambiar en el tiempo y las diferentes personas pueden tener diferentes visiones en cuanto a cómo medir la información, aun teniendo unos instrumentos de recolección estandarizados.
Otro aspecto a ser evaluado para trabajar con el total de la población es el recurso disponible para la ejecución de la investigación. La muestra puede ser una estrategia para controlar el gasto en esta etapa.
Muestra
Es un subconjunto extraído de la población (mediante técnicas de muestreo), cuyo estudio sirve para inferir características de toda la población (Cochran, 2001). La muestra debe cumplir con la característica de ser representativa, lo que influye sobre la confiabilidad de los resultados de investigación.
¿Qué factores hacen que una muestra pueda denominarse como “representativa”?
Primero, lo más importante a tener en cuenta para obtener una muestra representativa, es que estén presentes unidades de análisis con los mismos criterios de inclusión de la población. Segundo, el método de muestreo utilizado, siendo el método probabilístico el de mayor confiabilidad. Y como tercero, tener suficientes unidades de análisis en las cuales medir las variables de estudio, aspecto que se denomina tamaño muestral.
¿Por qué elegir una muestra para el estudio investigativo?
Primero, cuando las poblaciones son de tamaño demasiado grande o infinito, su evaluación requiere demasiado personal, tiempo y recurso y además, estadísticamente, no asegura alta confiabilidad de los resultados. Segundo, cuando se carece de suficiente tiempo para la ejecución de la propuesta, pues se requiere de unos resultados urgentes para la solución de un problema. Tercero, cuando se tiene restricción en cuanto al recurso económico y recurso humano. Cuarto, por aspectos éticos, pues a los sujetos se les debe permitir abstenerse de suministrar información o servir como sujeto de investigación.
Podemos concluir que las muestras son una opción viable de ser utilizadas, pues disminuyen los costos de la investigación, y si son bien calculadas, no se ve afectada la confiabilidad de los resultados de investigación.
Tipos de muestra
Se conocen dos tipos de muestras de acuerdo a las técnicas utilizadas en la selección de una muestra representativa:
Muestra no probabilística
En este tipo de muestra puede haber clara influencia de la persona (o personas) que hace la selección de la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas, en la que los errores cometidos no son importantes, pues la población es homogénea.
En general, la muestra no probabilístico utiliza una técnica poco rigurosa y científica, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica en días hábiles de la semana, las personas que están trabajando no podrán formar parte de la muestra (Christensen, 1990). Es el tipo de muestra más utilizado en las ciencias sociales.
Muestra probabilística
En este tipo de muestra todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, es decir, tienen una probabilidad positiva de formar parte de ella. En este sentido, es el tipo de muestra que debemos utilizar en nuestras investigaciones por su rigurosidad y cientificidad. Puede ser por medio de técnicas de muestreo como: aleatorio simple, estratificado, sistemático, por conglomerados (Christensen, 1990).
- Muestreo aleatorio simple: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser escogidos. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico, como el sorteo por tómbola o números aleatorios, en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir.
- Muestreo aleatorio estratificado: Es frecuente que cuando se realiza un estudio, haya interés por estudiar una serie de sub-poblaciones (estratos) en la comunidad, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados (Días, 1999). Por ejemplo, en una población en la cual el 60% son mujeres y el 40% son hombres, la muestra deberá tener dos estratos, uno compuesto por el 60% de las mujeres y el otro por el 40% de los hombres, es decir, conservar la proporción existente en el criterio de inclusión.
- Muestreo sistemático: Requiere de un listado completo de las unidades que integran el universo en estudio. Luego se calcula la constante K, que resulta de dividir el número total de unidades que componen el universo por el número de unidades que habrán de integrar la muestra. Esta constante determinará el intervalo de selección de cada unidad de la lista.
- Muestreo por conglomerados: la técnica de conglomerados suele utilizarse cuando queremos extraer muestras de los habitantes de un conjunto geográfico amplio, por ejemplo, una gran ciudad o un conjunto de pueblos, por lo que se procede a tomar cada pueblo o grupo de manzanas como un conglomerado independiente, en el cual se hará un muestreo aleatorio simple, sistemático o estratificado; del mismo modo, la técnica se utiliza para conocer las reservas forestales y marinas, para estudiar las estrellas y otros casos semejantes.
Tamaño de la muestra
Son muchos los criterios para determinar el tamaño adecuado de una muestra, de manera que genere confiabilidad en los resultados y así poder estandarizar los resultados de la muestra hacia la población. Algunos autores hablan de extraer entre el 10% al 30% de la población. Otros, hablan de escoger una cifra absoluta de 30 individuos. Sin embargo, lo más adecuado es determinar el tamaño de la muestra mediante fórmulas estadísticas que permitan conocer la certeza con la cual se está calculando esta.