Tengo una encuesta para medir el nivel de conocimientos de una población X sobre un tema determinado.
La encuesta consta de N preguntas categóricas de varias opciones de respuesta con una única opción válida (el acierto de cada pregunta tiene el mismo peso).
¿Cuáles son los pasos a seguir para realizar un análisis de los datos obtenidos en la encuesta y poder generalizar el buen o mal conocimiento que la población X tiene sobre el tema?
La capacidad de generalizar válidamente una muestra a una población depende del método de muestreo utilizado y del marco muestral a partir del cual se seleccionó la muestra. En las encuestas tenemos un población de interés, para los que queremos hacer inferencias. Elegimos un marco de muestreo que se aproxime lo más posible a la población de interés y que contenga información suficiente para identificar y contactar con cada una de las personas del marco. A continuación, seleccionamos un muestra a partir de este marco de muestreo utilizando un procedimiento de aleatorización adecuado (por ejemplo, muestreo aleatorio simple, aleatorización por bloques, etc.).
Para evaluar la fiabilidad de la utilización de una muestra de valores para estimar las características de una población, es prudente evaluar las posibles fuentes de error en los problemas de inferencia estadística de este tipo. Por "error" nos referimos aquí a cualquier disparidad entre las estimaciones declaradas en los datos y el objeto inferencial de interés. $^\dagger$ Las fuentes de error en un problema estadístico de este tipo se ilustran en el diagrama siguiente. En él se muestra el proceso de información que fluye desde una población inicial hasta los resultados de la encuesta, que en este caso son estimaciones de cantidades pertenecientes a la población de interés. El objetivo del análisis es estimar la información del recuadro azul dando unos resultados en el recuadro amarillo. Cada parte de transición entre estos dos nodos implica la posibilidad de error, en el sentido de la imposición de algún efecto que cause una disparidad entre las estimaciones y el estado real de la población de interés.
Si utilizamos un método de muestreo aleatorio adecuado, podemos utilizar métodos estadísticos para hacer inferencias sobre la magnitud del "error de muestreo" en este proceso. Esto nos permite hacer una inferencia sobre las cantidades en el marco de muestreo y, si el marco de muestreo se aproxima a la población de interés, generalmente lo tomamos como una inferencia sobre la población de interés. Observe en el diagrama que, incluso cuando utilizamos métodos estadísticos para estimar el error de muestreo probable, sigue habiendo muchas fuentes de error potencial que no podemos medir, como el error del marco de muestreo, el error de falta de respuesta, el error de medición, el error de procesamiento y el error del modelo. También tiene que considerar si desea generalizar las preguntas concretas de su encuesta para hacer inferencias sobre alguna conclusión conceptual más amplia ilustrada por esas preguntas concretas.
Aplicación a su problema: En su pregunta no ha especificado la población, el marco de muestreo ni el método de muestreo. Son aspectos que deberá tener en cuenta para determinar si ha generalizado válidamente a partir de los datos de su muestra a las características (desconocidas) de la población de interés. En su encuesta ha formulado preguntas concretas sobre un tema y desea utilizar estas preguntas para generalizar una medida de los conocimientos sobre ese tema, por lo que también tendrá que considerar si la puntuación de estas preguntas concretas proporciona una medida razonable de los conocimientos sobre el tema.
La pregunta está formulada de tal forma que sugiere que ya se ha realizado la encuesta y que ahora se desea analizar los datos. Ha especificado que medirá el conocimiento del tema mediante un conjunto de preguntas con la misma ponderación, lo que implica que el conocimiento se medirá por la puntuación total de respuestas correctas a las preguntas. $N$ preguntas. Si se trata de una muestra aleatoria de un marco de muestreo, puede utilizar métodos estadísticos para hacer una inferencia sobre el número medio de respuestas correctas en el marco de muestreo. Si este marco de muestreo es equivalente o cercano a la población de interés, se obtendrá una inferencia generalizada razonable sobre la población. La precisión de la inferencia dependerá del tamaño de la muestra (a mayor tamaño, menor error de muestreo esperado), pero también hay que tener en cuenta otras fuentes de error, como el error de modelo, el error de procesamiento, etc.
$^\dagger$ Es importante señalar que algunas fuentes de error en las encuestas por muestreo son inevitables, por lo que cuando hablamos de "error" no nos referimos a ninguna deficiencia del análisis de la encuesta, ni a ningún error de los encuestadores. Nos referimos únicamente a una disparidad entre la información de interés deseada y los resultados notificados en los datos. Dado que éstos suelen expresarse como estimaciones sujetas a incertidumbre, normalmente ya se reconoce que estos resultados son imperfectos.
I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.
