En una encuesta se plantean múltiples preguntas sobre las perspectivas o experiencias de los encuestados en relación con un tema concreto. La realización de encuestas puede ayudar a los investigadores de mercado y a los académicos a comprender las perspectivas de la población objetivo y a generar ideas significativas.
Examinemos cómo la investigación mediante encuestas puede ayudarle a identificar tendencias y a comprender mejor las perspectivas de sus encuestados.
Cuando los investigadores recopilan datos de encuestas, suelen hacerlo para analizar las perspectivas y experiencias de los encuestados con el fin de extraer conclusiones sobre las opiniones o disposiciones acerca de este grupo de personas. Las encuestas de investigación pueden utilizarse para estudiar casi cualquier tema, como por ejemplo:
Las preguntas de investigación y los objetivos del estudio determinarán el diseño y el informe de la encuesta. A su vez, un buen diseño de la encuesta permite a los investigadores identificar perspectivas procesables cuando analizan los datos de la encuesta. Los métodos de análisis de encuestas tienen como objetivo tomar los datos recopilados de las encuestas y generar perspectivas valiosas sobre un tema o grupo de personas en particular.
El tipo de preguntas formuladas determinará los métodos de análisis de los datos de las encuestas y las conclusiones que pueden extraerse de los encuestados. Las preguntas de opción múltiple, por ejemplo, son rápidas y fáciles de analizar, mientras que las preguntas con respuestas abiertas pueden recoger datos mucho más ricos.
Hay otras cuestiones que afectan al diseño de las encuestas y, por tanto, a los métodos de análisis de los datos:
Veamos los distintos tipos de preguntas de encuesta para comprender qué preguntas son las más adecuadas para los distintos objetivos que puede tener un investigador o un científico de datos.
En las encuestas, normalmente se hace un conjunto de preguntas a un grupo objetivo (por ejemplo, los clientes de una empresa, un grupo demográfico específico, etc.). Las encuestas formulan las mismas preguntas a diferentes personas para proporcionar a los investigadores datos comparativos entre los encuestados y datos agregados que representen las perspectivas de un grupo.
Un tipo de pregunta habitual en la investigación de datos de encuestas es la pregunta cerrada. Estas preguntas pueden tener opciones de sí/no, verdadero/falso o una lista ampliada de opciones múltiples entre las que los encuestados pueden elegir.
Las preguntas cerradas son las más fáciles de responder y analizar debido a su simplicidad. Los investigadores pueden convertir las respuestas en datos cuantitativos con valores numéricos para el análisis estadístico cuando sólo hay un número fijo de respuestas.
El análisis de tabulaciones cruzadas también permite identificar patrones. Por ejemplo, al analizar los datos de una encuesta sobre opciones de estilo de vida, los investigadores pueden estar interesados en el porcentaje de personas que dicen dormir más de seis horas por noche y hacer ejercicio dos veces por semana.
Para permitir la tabulación cruzada, una encuesta necesita preguntas cerradas sobre los hábitos de sueño y ejercicio de los encuestados con una lista de opciones para cada uno (por ejemplo, "menos de seis horas de sueño", "más de seis horas de sueño", etc.). El análisis de los datos de la encuesta puede comprobar el número de encuestados que respondieron con una combinación específica de opciones (por ejemplo, "más de seis horas de sueño" y "hacer ejercicio dos veces por semana").
Los resultados de las preguntas cerradas también pueden contribuir a la formulación de preguntas para otros métodos de investigación, como entrevistas y grupos de discusión, en el seguimiento de los encuestados.
Las preguntas cerradas restringen el abanico de respuestas posibles. Por ejemplo, si una encuesta tiene que preguntar qué tipo de ejercicio hace un encuestado, es probable que sea imposible enumerarlos todos a la vez. Por lo tanto, las preguntas cerradas pueden dejar fuera otras posibles respuestas.
Un tipo especial de pregunta cerrada pide a los encuestados que seleccionen entre una serie de números. Algunos ejemplos de preguntas con escala de Likert son:
Este tipo de preguntas casi siempre van acompañadas de una escala numérica (por ejemplo, de uno a cinco). Tomando como ejemplo el último ítem de la encuesta, un uno en una escala de cinco puntos puede representar poca o ninguna familiaridad, mientras que un cinco puede representar una familiaridad total.
Es fácil realizar un análisis de los resultados de una encuesta con preguntas de escala Likert porque las respuestas existen en un rango ordenado en una escala de intervalo, a diferencia de otras preguntas cerradas en las que algunos ítems pueden no estar relacionados (por ejemplo, bádminton y fútbol en una lista de deportes favoritos). En consecuencia, los investigadores pueden emplear preguntas de escala Likert cuando desean realizar un análisis cuantitativo de un fenómeno ordenado (por ejemplo, nivel de satisfacción, disposición a hacer algo, etc.).
Desafíos de las preguntas de escala Likert
Los números de una escala Likert suelen representar diferentes valores y están abiertos a la interpretación. Por ejemplo, si alguien selecciona tres en una escala de cinco puntos para indicar su nivel de satisfacción con un producto, ¿quiere decir que está indeciso sobre su satisfacción o que se siente equilibrado entre los puntos buenos y malos del producto?
Si no se indaga más o no se formulan preguntas más profundas en la encuesta, puede resultar imposible saber más sobre su respuesta. Los investigadores pueden beneficiarse de combinar los resultados de la encuesta con otras formas de datos, como entrevistas y observaciones. Además, pueden incluirse en la encuesta preguntas abiertas para que los encuestados tengan espacio para dar detalles sobre sus respuestas.
Las personas son muy diferentes y tienen diversas actitudes y puntos de vista. Por ello, los investigadores pueden considerar la posibilidad de formular preguntas abiertas para analizar eficazmente un tema o fenómeno.
Los encuestados pueden escribir texto libre en una pregunta abierta en lugar de elegir entre una lista de respuestas. Esto resulta útil cuando la lista de posibles respuestas a una pregunta (por ejemplo, "¿Quién es su atleta profesional favorito?") puede ser demasiado larga o es difícil determinar de antemano una lista de respuestas significativa.
Otra ventaja es que los encuestados pueden proporcionar respuestas detalladas. Por ejemplo, una encuesta sobre la experiencia del cliente puede preguntar a los encuestados cómo han experimentado un producto o servicio. En tal caso, un encuestado puede necesitar al menos un párrafo para dar una respuesta suficiente, y estas preguntas pueden generar datos cualitativos de gran riqueza. Además, las preguntas abiertas dan a los participantes el espacio necesario para explicar sus procesos de pensamiento o mencionar otros aspectos que el investigador o los estudios anteriores pueden no haber tenido en cuenta.
Determinar simplemente cuántos encuestados son necesarios para su encuesta es insuficiente para una investigación rigurosa. Entender y aplicar la estrategia de muestreo correcta en la investigación de encuestas es crucial para conseguir resultados representativos y útiles. Garantiza que los encuestados incluidos en la encuesta se ajustan a los objetivos de la investigación y pueden aportar información valiosa sobre el tema o el grupo que se está estudiando.
En el muestreo probabilístico, todos los individuos de la población objetivo tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados para participar en la encuesta. Este tipo de muestreo permite hacer generalizaciones sobre la población en general a partir de los datos de la encuesta. Existen varios subtipos de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.
Sin embargo, el muestreo probabilístico puede llevar mucho tiempo y ser costoso, ya que puede requerir listas exhaustivas de posibles encuestados y a menudo implica un mayor tamaño de la muestra para garantizar la representación. Además, alcanzar la significación estadística y la generalizabilidad son objetivos típicos de los métodos de investigación cuantitativos, lo que puede hacer que sea especialmente importante tenerlo en cuenta si se persiguen estudios de métodos mixtos, por ejemplo, pero menos relevante para estudios que siguen principalmente un enfoque cualitativo.
El muestreo no probabilístico, por el contrario, no implica una selección aleatoria. En este método, algunos individuos tienen más posibilidades de ser seleccionados que otros, o la selección la realiza intencionadamente el investigador. Algunos ejemplos de muestreo no probabilístico son el muestreo por conveniencia, el muestreo teórico, el muestreo por juicio o intencionado, el muestreo por cuotas y el muestreo de bola de nieve.
Aunque este método suele ser más fácil y menos costoso que el muestreo probabilístico, tiene el inconveniente de que puede no proporcionar una muestra representativa de la población, lo que dificulta la generalización de los resultados. Esto puede ser un inconveniente considerable para los métodos cuantitativos o los estudios de métodos mixtos. Sin embargo, en la investigación cualitativa, a menudo se prefiere el muestreo intencional y teórico porque ayuda a los investigadores a asegurarse de que están recopilando datos detallados de participantes que pueden arrojar luz sobre la pregunta de investigación o ayudar a desarrollar el marco conceptual del investigador.
La elección entre las estrategias de muestreo probabilístico y no probabilístico depende de varios factores. Estos factores incluyen los objetivos de la investigación, los recursos disponibles (tiempo, dinero y personal), la naturaleza de la población y el grado de precisión requerido. Debe considerar estos factores detenidamente a la hora de decidir qué metodología seguirá en su investigación. Recuerde que el objetivo clave es elegir el método que mejor le ayude a responder a su pregunta de investigación, teniendo en cuenta al mismo tiempo sus recursos y limitaciones.
Crear preguntas de encuesta eficaces es un arte que combina claridad, relevancia y precisión. Las buenas preguntas captarán datos precisos que reflejen fielmente las perspectivas y experiencias de los encuestados. Por el contrario, las preguntas mal diseñadas pueden confundir la recopilación de datos e interferir en la capacidad del investigador para extraer conclusiones significativas de su encuesta.
Las preguntas claras y concisas son fundamentales en el diseño de una encuesta. Los encuestados deben poder entender fácilmente la pregunta sin tener que hacer conjeturas sobre lo que se les pregunta. Evite utilizar palabras complejas, lenguaje del sector o frases largas. Si la pregunta es demasiado larga, el encuestado puede perder el interés o no entender del todo lo que se le pregunta. Sea específico y directo en sus preguntas para asegurarse de que recoge datos significativos.
Uno de los principales escollos en el diseño de las preguntas de una encuesta es el sesgo. Las preguntas tendenciosas pueden inducir a los encuestados a dar una respuesta determinada, sesgando los resultados. Por ejemplo, una pregunta del tipo "¿No cree que nuestro producto es el mejor del mercado?" es tendenciosa porque sugiere que nuestro producto es superior. En su lugar, podría preguntar: "¿Cómo calificaría nuestro producto en comparación con otros disponibles en el mercado?". Esta formulación es neutra y permite al encuestado dar su opinión sincera.
El lenguaje neutro es esencial para fomentar respuestas sinceras. Es fundamental que la redacción de sus preguntas no influya en la respuesta del encuestado. Utilice términos que no sean polémicos y que no tengan connotaciones positivas o negativas. Por ejemplo, en lugar de preguntar: "¿Cómo calificaría este excelente tratamiento médico?", puede preguntar: "¿Cómo calificaría este tratamiento médico?". Esto permite a los encuestados formarse su propia opinión y expresarla.
La estructura de su encuesta puede influir significativamente en la calidad de las respuestas que reciba. Una encuesta bien estructurada fluye de forma lógica, respeta el tiempo de los encuestados y capta la información que necesita para su investigación.
En última instancia, una encuesta que evite la fatiga del encuestado mediante una estructura lógica y un contenido fácil de entender demuestra respeto por el tiempo y el proceso de reflexión del encuestado. También puede mejorar en gran medida la calidad de los datos al reducir el riesgo de abandonos o respuestas precipitadas. Tenga siempre en cuenta la experiencia del encuestado a la hora de diseñar la estructura de su encuesta.
Una secuencia lógica de las preguntas facilita la comprensión del encuestado y aumenta la coherencia de la respuesta. Empiece con preguntas generales y vaya pasando gradualmente a otras más específicas. También puede plantearse empezar con preguntas menos delicadas para establecer una buena relación y generar confianza, y luego avanzar hacia temas más delicados o personales. Si haces varias preguntas sobre el mismo tema, agrúpalas para que la encuesta sea más fácil de seguir.
Las preguntas demográficas sobre edad, sexo, ubicación, ingresos, educación y temas similares pueden proporcionar un contexto importante para el análisis. Sin embargo, hay que tener cuidado con la ubicación de estas preguntas en la encuesta. Si se colocan al principio, pueden disuadir a algunos encuestados de completar la encuesta por motivos de privacidad. Por lo tanto, se suele recomendar colocar las preguntas demográficas al final, a menos que sean cruciales para calificar a los encuestados.
El número de preguntas de la encuesta puede influir en el índice de respuesta y en la calidad de las respuestas. Una encuesta larga puede disuadir a los posibles encuestados o hacer que se apresuren a responder.
Por otro lado, una encuesta muy corta puede no proporcionar la profundidad de información que necesita. Es fundamental encontrar un equilibrio: asegúrese de que formula suficientes preguntas para obtener los datos necesarios, pero no tantas como para abrumar al encuestado.
La forma de entregar la encuesta puede influir en quién responde y cómo se involucra con las preguntas. Cada método tiene sus ventajas e inconvenientes.
A la hora de seleccionar el método de entrega de la encuesta, tenga en cuenta la población a la que va dirigida, los recursos disponibles y la naturaleza de las preguntas. El método adecuado equilibrará estos factores para lograr la mejor tasa de respuesta y calidad de datos posibles.
Las encuestas en línea se han hecho muy populares por su comodidad y rentabilidad. Son rápidas de distribuir y recopilar, pueden llegar fácilmente a zonas geográficas extensas o lejanas y pueden automatizar la recopilación de datos. Además, una encuesta en línea permite a los encuestados responder a su propio ritmo.
Sin embargo, una encuesta en línea también puede tener limitaciones. Pueden excluir a quienes no tienen acceso a Internet o no son expertos en tecnología, creando una brecha digital. Además, las encuestas en línea pueden tener tasas de respuesta más bajas porque pueden ser fácilmente ignoradas o pasadas por alto.
Las encuestas telefónicas permiten una interacción más personal, lo que puede dar lugar a índices de respuesta más elevados. También permiten al investigador aclarar cualquier pregunta en el momento si los encuestados las encuentran confusas.
En el lado negativo, las encuestas telefónicas pueden llevar mucho tiempo y ser más caras que las encuestas en línea. También es más probable que sufran un sesgo de respuesta, ya que los encuestados pueden sentirse presionados para dar respuestas socialmente aceptables.
Las encuestas en persona pueden dar lugar a datos de mayor calidad, ya que permiten obtener una respuesta más exhaustiva del público objetivo. También permiten registrar las señales no verbales, que pueden proporcionar información adicional. Además, las preguntas complicadas o delicadas pueden tratarse mejor en persona.
Sin embargo, las encuestas en persona pueden ser las más costosas y lentas de administrar. También limitan el alcance geográfico de la encuesta y pueden introducir el sesgo del entrevistador, en el que la presencia del entrevistador influye en las respuestas del encuestado.
Una vez recopiladas las respuestas de la encuesta, el siguiente paso fundamental es organizar los datos para facilitar el análisis. Las hojas de cálculo y los archivos de valores separados por comas (CSV) son dos formatos habituales para organizar los datos de las encuestas. Ambos formatos también se utilizan habitualmente en el software de análisis de datos cualitativos para analizar los resultados de las encuestas.
Recuerde que la coherencia es fundamental a la hora de organizar los datos, independientemente del formato elegido. Asegúrese de utilizar la misma estructura para todas las respuestas y compruebe siempre que no haya errores ni incoherencias antes de comenzar el análisis. Un conjunto de datos organizado y coherente facilitará considerablemente la fase de análisis de la investigación.
Las hojas de cálculo, como las creadas en Excel o Google Sheets, son populares para organizar los datos de las encuestas. En una hoja de cálculo, cada fila suele representar a un encuestado y cada columna representa una pregunta de la encuesta.
Entre las ventajas de utilizar hojas de cálculo se incluyen la posibilidad de ordenar y filtrar datos fácilmente, la opción de utilizar fórmulas para realizar cálculos rápidos y la simplicidad visual del formato de cuadrícula. Las hojas de cálculo también ofrecen compatibilidad con muchos paquetes de software de análisis de datos cualitativos y cuantitativos.
Sin embargo, las hojas de cálculo pueden resultar poco manejables si se maneja un gran volumen de datos o tipos de datos complejos. También pueden carecer de la funcionalidad de herramientas de gestión de datos más especializadas, en particular para el análisis estadístico avanzado.
Los archivos de valores separados por comas (CSV) son un tipo de archivo de texto sin formato en el que cada línea representa una fila de datos y las comas separan los valores (o campos). Son un formato universal y están ampliamente aceptados en distintas aplicaciones informáticas, incluidas las de análisis cualitativo de datos.
Una de las principales ventajas de los archivos CSV es su sencillez y compatibilidad. Pueden abrirse y editarse en una gran variedad de programas, incluidos los editores de texto sin formato. Esto los convierte en una opción flexible para la organización de datos.
Sin embargo, al igual que las hojas de cálculo, los archivos CSV pueden ser difíciles de manejar cuando se trata de conjuntos de datos grandes o complejos. También carecen de algunas de las características más avanzadas de las hojas de cálculo, como la capacidad de utilizar fórmulas o crear tablas y gráficos directamente dentro del archivo.