Sampieri datos cuantitativos

CAPÍTULO

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RECOLECCIÓN DE LOS DATOS
CUANTITATIVOS: SEGUNDA PARTE

INTRODUCCIÓN
En este capítulo se tratan algunos temas que por cuestiones de espacio no fueron
incluidos en el capítulo 9 (“Recolección de los datos cuantitativos”) del texto impreso de
Metodología de la investigación, 5ª edición; fundamentalmente los siguientes:
procedimiento “paso a paso” para construir un instrumento de medición, el
escalograma de Guttman (escala de actitudes), pruebas e inventarios, análisis de
contenido, observación cuantitativa, y obtención y análisis de datos secundarios
(comprendido el metaanálisis) y un comentario sobre las fuentes de error en las
mediciones.

EL PROCEDIMIENTO PARA CONSTRUIR
UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN “PASO A PASO”

En el capítulo 9 del texto impreso: “Recolección de los datos cuantitativos” (sección:
¿Qué procedimiento se sigue para construir un instrumento de medición?), se comentó
en términos generales el proceso para desarrollar un instrumento o sistema de reco‐
lección de los datos. Ahora revisaremos con mayor profundidad cada una de las fases.

1

Fase 1: Redefiniciones fundamentales
Al comenzar a desarrollar el o los instrumentos de medición, vale la pena una última
reflexión para cerciorarnos de cuáles son nuestras variables y algunas otras precisiones.
Para tal efecto, sugerimos contestar las siguientes preguntas:

¿Qué va a ser medido (identificación y listado de variables)?

Variable o concepto 1:

______________________________________________________________.


______________________________________________________________.


______________________________________________________________.

Variable o concepto k:

______________________________________________________________.

¿Qué o quiénes van a ser medidos?

_____________________________________________________________.

Como resultado de responder las preguntas, se tienen las redefiniciones más
importantes para proseguir.

Fase 2: Revisión enfocada en la literatura
Si al elaborar el marco teórico efectuamos una revisión adecuada de la literatura, esta
fase suele ser innecesaria. Pero puede ocurrirle a quien se inicia en la investigación, que
al consultar las fuentes primarias, no se haya enfocado en los instrumentos de medición

2

utilizados. En esta situación, resulta indispensable volver a revisar la literatura,
centrándose en tales instrumentos, lo cual resulta sencillo, porque —supuestamente—
tenemos las referencias a la mano.
Al evaluar los diferentes instrumentos utilizados en estudios previos, conviene
identificar —en cada caso— el propósito del instrumento tal como fue concebido por
el investigador o investigadores, y analizar si su propósito es similar al nuestro. Éste
es el primer punto que tomamos en cuenta para ver qué instrumentos pueden sernos
útiles. Asimismo, se recomienda considerar los siguientes elementos:

• Las variables que mide el instrumento o herramienta: ¿cuántas y cuáles?
• Los dominios de contenido de las variables (dimensiones, componentes o
indicadores): ¿cuáles? (Mertens, 2005, Punch, 2009).
• La muestra: ¿a quién o quiénes fue administrado?, ¿qué perfil o
características poseen?
• Las condiciones de aplicación: ¿en qué lugar y contexto fue utilizado?, ¿cómo
y cuándo fue administrado?, ¿por quién o quiénes se aplicó?, ¿eran
individuos con capacidades y entrenamiento para implementarlo, calificarlo
e interpretarlo, ¿qué tiempo requiere para ser aplicado, codificado y
calificado?
• La información sobre la confiabilidad: ¿de qué tipo?, ¿cómo fue establecida?,
¿qué procedimientos se utilizaron para calcularla?, ¿cómo se reportó?, ¿los
resultados son aceptables y significativos?
• La información sobre la validez: ¿qué evidencia de contenido, criterio y
constructo se aportó?, ¿se estableció suficiente evidencia sobre la validez
total?
• La información sobre la objetividad: ¿se aplicó de manera estandarizada?
• Los recursos necesarios para administrarlo: ¿qué recursos se requieren para
aplicarlo? (por ejemplo: informáticos, el costo).

Sobre la base de tales elementos, se seleccionan uno o varios instrumentos que
pudieran ser apropiados para nuestra investigación.

3

Fase 3: Identificación del dominio de las variables a medir y sus indicadores
Esta fase es prácticamente simultánea a la anterior y simplemente se refiere a la
definición del dominio de las variables que habremos de medir, fundamentándonos en
la revisión de otros instrumentos. Es decir, señalar con precisión los componentes,
dimensiones o factores que teóricamente integran la variable. Incluso, se sugiere
hacerlo gráficamente como en la figura 7.1., con la “satisfacción laboral”).

Satisfacción sobre el Satisfacción en relación
superior con el entrenamiento

Satisfacción respecto a los
compañeros
Satisfacción con el
salario (recompensas,
Satisfacción en torno a retribuciones…)
las condiciones de
trabajo
Satisfacción hacia el
desarrollo o crecimiento
personal logrado
Satisfacción respecto a las Satisfacción sobre el
perspectivas futuras propio desempeño en
el trabajo

Figura 7.1 Ejemplo con la variable satisfacción laboral: establecimiento de factores

Una vez ubicados tales factores, establecer los indicadores de cada uno. Por
ejemplo, en el caso de la “satisfacción en torno a las condiciones de trabajo”, éstos
podrían ser: satisfacción sobre la jornada, horarios de entrada, salida y alimentación,
lugar, transporte, iluminación, servicio médico y vacaciones. Al tratarse de la
“satisfacción sobre el propio desempeño en el trabajo”: productividad, eficiencia,
eficacia, calidad en el servicio, desperdicio y calidad factual.

Fase 4: Decisiones clave
Una vez evaluados varios instrumentos (al menos un par) utilizados previamente, es
necesario tomar una serie de decisiones fundamentales, que agrupamos en tres rubros:

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1. Utilizar un instrumento de medición
ya elaborado, adaptarlo o desarrollar uno nuevo
En el primer caso, debemos elegir un instrumento que obviamente se encuentre
disponible (“esté a la mano” y podamos utilizarlo sin violar ningún derecho de autoría)
y sea posible su aplicación (al respecto, debemos cuestionarnos si en realidad podemos
aplicarlo). Asimismo, debemos seleccionar el que: a) se haya generado lo más
recientemente posible; b) se cite con mayor frecuencia y amplitud en la literatura;
c) reciba mejores evaluaciones por expertos de asociaciones académicas y
profesionales; d) demuestre mayor confiabilidad, validez y objetividad; e) se pueda
aplicar más a nuestro planteamiento y propósito de recolección de los datos; f) se
adecue mejor a nuestra muestra y contexto, y g) empate en mayor medida con las
aptitudes que tenemos (que estemos más calificados para utilizarlo). Solamente deben
seleccionarse instrumentos que reporten fiabilidad, validez y objetividad; ya que no es
posible confiar en una forma de medir que carezca de este tipo de evidencia clara y
precisa. Cabe señalar que algunos instrumentos se han validado para contextos
latinoamericanos y españoles. Por ejemplo, la Escala Clima‐UNI con 96 ítems para medir
el clima organizacional, puede ser aplicada tal cual al medio laboral mexicano
(Hernández Sampieri, 2005). Su confiabilidad promedio es de 0.95 y posee evidencia de
validez de todo tipo. Desde luego, si se quisiera administrar en otra nación
latinoamericana, debe volver a validarse; y en el caso de España, tendría que adecuarse.
Si se trata de una herramienta escrita (como un cuestionario), es ineludible revisar la
redacción.
En la segunda situación, el instrumento elegido se adapta al ambiente de nuestro
estudio; es decir, se realizan algunos ajustes en la presentación, instrucciones, ítems
(preguntas, categorías de observación, etc.). También se revisan cuidadosamen‐
te el lenguaje y la redacción. Éste es el caso de instrumentos que se traducen y validan.
Por ejemplo, el instrumento Children´s Knowledge of Abuse Questionnaire‐Revised
(CKAQ‐R), versión en español, fue adaptado de su homólogo, el cual fue generado en
Estados Unidos y se tradujo como Cuestionario del Conocimiento del Abuso Infantil‐
Revisado.
Si ninguna de las dos opciones anteriores resultan satisfactorias, entonces
tenemos que desarrollar uno propio. Éste puede elaborarse a partir de varios

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instrumentos previos, de nuevas concepciones e ítems, o bien, una mezcla de éstas. Para
tal efecto, idealmente debe generarse un conjunto de ítems o categorías para los
indicadores de cada dimensión, con el apoyo de un grupo de expertos (en una o varias
sesiones del tipo denominado “tormenta de ideas”). Posteriormente, someter a los ítems
a evaluación de otros expertos y redactar la introducción e instrucciones. Por ejemplo,
Hernández Sampieri (2005), construyó su instrumento mediante la selección de ítems
de varios cuestionarios y escalas desarrolladas en Estados Unidos, y otras más que han
sido aplicadas en México, además de incluir nuevos reactivos.
El tránsito de variable a ítems es progresivo, como se muestra en el siguiente
ejemplo:

EJEMPLO

Variable Dimensión Indicadores Ítems

Intención Intención de En las próximas elecciones para
del voto Intención de voto favorable
Alcalde, ¿por qué partido piensa
para las voto por
próximas partido votar?
elecciones
(con sus opciones de respuesta)
para
Alcalde
Intención de En las próximas elecciones para
voto
Alcalde, ¿por qué partido nunca
desfavorable
votaría?

Intención de Intención de En las próximas elecciones para
voto por voto favorable
Alcalde, ¿por qué candidato piensa
candidato
votar?

6

Intención de En las próximas elecciones para
voto
Alcalde, ¿por qué candidato nunca
desfavorable
votaría?

2. Resolver el tipo de instrumento y formato
La segunda decisión es simultánea a la primera cuando se utiliza un instrumento ya
elaborado o adaptado, pues éste ya posee sus características y tiene un formato propio.
Pero cuando se desarrolla uno nuevo, el investigador debe decidir de qué tipo será
(cuestionario, hoja de observación, escala de actitudes, prueba estandarizada, etc.) y
cuál será su formato, esto depende de sus características físicas (tamaño, colores, tipo
de fuente, especificaciones de papel y aspectos similares). Por ejemplo, no es lo mismo
un cuestionario escrito en papel que un cuestionario en un disco compacto o una página
web, e incluso que un cuestionario en una palm o computadora u ordenador portátil.

3. Determinar el contexto de administración
Esto implica decidir en qué espacio físico se implementa (si en un aula de capacitación,
en un salón de clases, en la calle, en los hogares, de manera telefónica, en una cámara de
Gesell, etc.). Desde luego, la naturaleza de los datos buscados y el tipo de instrumento
elegido nos ayudan en ello, ya sabemos que si deseamos datos escritos y vamos a
utilizar un cuestionario, éste puede administrarse en distintos contextos. Mientras que
si nuestro interés es observar, lo podemos hacer en un lugar público, en un salón o en
una cámara de Gesell, por ejemplo. Cuando se comentó sobre las formas de aplicar
cuestionarios se profundizó en el tema, pero en el caso de pruebas estandarizadas éstas
suelen administrarse en lugares que permitan a los participantes concentrarse, como
aulas universitarias, salones de hoteles y despachos privados. En cambio, la observación
depende de los hechos o conductas que se pretende registrar.

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Fase 5: Construcción del instrumento
Esta etapa implica la generación de todos los ítems o reactivos y categorías del
instrumento, que depende del tipo de instrumento y formato. Recordemos que un ítem
es, por ejemplo, una pregunta de un cuestionario, una categoría de un sistema de
observación o una estadística en un sistema de registro. Al final de esta etapa el
producto es una primera versión del instrumento. Una parte muy importante de esta
versión, es cómo vamos a registrar los datos y el valor que les habremos de otorgar
(codificación).

Fase 6: Prueba piloto
Esta prueba consiste en administrar el instrumento a personas con características
semejantes a las de la muestra objetivo de la investigación. Se somete a prueba no sólo
el instrumento de medición, sino también las condiciones de aplicación y los
procedimientos involucrados. Se analiza si las instrucciones se comprenden y si
los ítems funcionan de manera adecuada, se evalúa el lenguaje y la redacción. Los
resultados se utilizan para calcular la confiabilidad inicial y, de ser posible, la validez
tentativa del instrumento de medición. La prueba piloto se realiza con una pequeña
muestra (inferior a la muestra definitiva). Los autores aconsejamos que cuando la
muestra sea de 300 o más se lleve a cabo la prueba piloto con entre 30 y 60 personas,
salvo que la investigación exija un número mayor.
Por ejemplo, Hernández Sampieri (2005) aplicó el cuestionario del clima
organizacional a una prueba piloto en dos muestras de 30 y 32 participantes
respectivamente. La confiabilidad inicial de estas pruebas fue de 0.91 y 0.92.
En ocasiones, el instrumento se somete a varias pruebas y se va depurando
paulatinamente. Núñez (2001) generó una primera versión de su escala del sentido de
vida (conformada por 135 reactivos), la aplicó a un grupo y realizó ajustes sobre los
resultados; posteriormente, una segunda versión (180 ítems) fue administrada a otro
grupo piloto similar al primero; se volvieron a efectuar cambios en el instrumento,
hasta que llegó a una versión final, la cual contuvo 99 reactivos.
Cabe señalar que cuando se desarrolla un nuevo instrumento, es conveniente
incluir un elevado número de ítems, para elegir a los que más contribuyan a la
confiabilidad, validez y objetividad de éste. Desde luego, sin excedernos, sin caer en

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redundancias excesivas, el número o cantidad de reactivos debe ser manejable. La
inclusión de cada ítem debe estar justificada (Neuman, 2009). Por ello, se recomienda
que la generación de reactivos se realice mediante una o varias sesiones con expertos
(Gall, Gall y Borg, 2003), los cuales pueden ser profesores universitarios, consultores de
empresas y especialistas que uno conozca. Cuando no encontramos expertos, entonces
nuestra revisión de la literatura tiene que ser exhaustiva y profunda.
Como ya se comentó, la prueba piloto evalúa todo el procedimiento de medición,
por ejemplo, en el experimento de Naves y Poplawsky (1984), se evaluó la conducta de
aceptación‐evitación de los participantes hacia el supuesto individuo con capacidad
mental distinta (que recordemos era un actor) mediante observación. Cada interacción
se filmó y se analizó. Durante la prueba piloto se descubrió que la iluminación era
insuficiente y no se podían registrar ciertas conductas no verbales, entonces se mejoró.
Parte fundamental de la prueba piloto consiste en charlar con los participantes
para recoger sus opiniones con respecto al instrumento y al contexto de aplicación (por
ejemplo, lo consideran largo o corto, comprensible, obstrusivo o no, etc.). Una vez, al
comenzar una prueba piloto de un instrumento para evaluar al superior inmediato, uno
de los participantes inquirió: “En el cuestionario se pregunta sobre nuestro jefe, pero, ¿a
cuál de ellos se refieren? Porque en estos momentos en el área de producción tene‐
mos dos superiores, el de siempre, nuestro supervisor regular; pero cómo estamos
fabricando un nuevo modelo de automóvil, también tenemos un superior de este otro
proyecto”. Sin la prueba piloto, al levantar los datos no se hubiera sabido a qué superior
se referían, la confusión hubiera sido inevitable.
A continuación incluimos algunas recomendaciones para tal prueba en el caso de
instrumentos escritos (cuestionario, examen o prueba estandarizada), en la tabla 7.11

1 Algunas de estas sugerencias fueron adaptadas de Mertens (2005) y Koretz (2009).

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Tabla 7.1 Recomendaciones para la prueba piloto en instrumentos escritos.

● Es aconsejable que se dispongan espacios para comentarios de los participantes.
● Solicite a los participantes que señalen ambigüedades, opciones o categorías no
incluidas, términos complejos y redacción confusa.
● Tome en cuenta y evalúe lo escrito por los participantes durante todo el proceso.
● Esté atento a que no se presenten “patrones tendenciosos” por efecto del
instrumento en: a) el orden de las preguntas, b) el orden de las opciones de
respuesta, c) tendencias en las respuestas (por ejemplo: que siempre tiendan a estar
de acuerdo o en contra de todo, sin que realmente sea su opinión; o que respondan
“no sé” a una buena parte de las preguntas; que dejen de contestar a varios ítems).
● Simule las condiciones reales de administración de la mejor manera posible (por
ejemplo, si el cuestionario va a enviarse por correo, la prueba piloto debe hacerse
por este medio: se les manda y posteriormente, pero de manera inmediata, se les
reúne en grupo para comentar; o al menos, se simulan las condiciones en el grupo:
a los participantes se les entrega el cuestionario en un sobre postal, el cual abren y
leen).

Fase 7: Versión final
Así, con los resultados de la prueba piloto, el instrumento de medición preliminar se
modifica, ajusta y mejora (se quitan o agregan ítems, se cambian palabras, se otorga más
tiempo para responder, etc.). Se tiene la versión final para administrar, la cual incluye
un diseño gráfico atractivo para los participantes y de acuerdo con el medio (impreso en
papel, CD, página web o blog, palm o PC, etcétera).

Fase 8: Entrenamiento del personal
Las personas del equipo de investigación que van a administrar y/o calificar el
instrumento, ya sea que se trate de entrevistadores, observadores, encuestadores o

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individuos que dirijan las sesiones para aplicarlo, deben recibir un entrenamiento en
varias cuestiones:

a) La importancia de su participación y su papel en el estudio.
b) El propósito del estudio.
c) Las personas e instituciones que patrocinan y/o realizan la
investigación.
d) La calendarización y tiempos del estudio (fechas clave de entrega de
información).
e) La confidencialidad que deben guardar respecto a la investigación y
sobre todo de los participantes. Ésta no puede romperse bajo ninguna
circunstancia.
f) La manera cómo deben vestirse si van a entrevistar o tener contacto con
los participantes.
g) El respeto y la sensibilidad que deben tener hacia los participantes (por
ejemplo, no discriminar ni utilizar lenguaje que pudiera resultar ofensivo).
h) No discutir ni molestarse con los y las participantes (ellos y ellas nos
están haciendo un favor).
i) Establecimiento de confianza.
j) Uso de gafetes y cartas de identificación
k) El instrumento de medición (estructura, orden, ítems, instrucciones
para el personal y para los participantes) y las condiciones de
administración.

Durante el entrenamiento, el personal que habrá de aplicar y/o calificar las
respuestas o mediciones, debe realizar varios ensayos a la vista de todos (de entrevista,
observación, aplicación de prueba, etc.), para así corregir aquellas situaciones que
puedan afectar la objetividad y el correcto desempeño en la recolección de los datos.
El entrenamiento puede llevarse a cabo mediante una o más sesiones, según sea el
caso. Se recomienda —al menos— una reunión previa al inicio de la recolección de los
datos y una después de que se terminó el levantamiento de la información. Durante la

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sesión o sesiones se motiva al personal, se escuchan sus sugerencias y se responden
inquietudes.

Fase 9: Autorizaciones
Antes de recolectar los datos, es necesario gestionar varias autorizaciones. En primer
término, por parte de los representantes de las organizaciones a las cuales pertenecen
los participantes (directivos y líderes sindicales en las empresas, directores y maestros
en las escuelas, funcionarios gubernamentales, etc.). Para este fin conviene producir una
breve presentación del estudio en algún formato multimedia o de video (que pueda
reproducirse utilizando un programa para PC, un DVD u otros) y presentar el protocolo
o proyecto escrito que de cualquier manera debemos elaborar. En este CD anexo, se
muestra el ejemplo del proyecto de Núñez (2001).
En segundo término, es conveniente obtener el consentimiento de los propios
participantes, particularmente por un medio escrito. Desde luego, en encuestas en la vía
pública o en los hogares, a veces esto resulta complicado y la autorización suele ser
verbal. El asunto es más delicado cuando se trata de menores de edad y personas con
capacidades diferentes. En este caso, el consentimiento es de los tutores y de las propias
personas que se integrarán a la muestra. No obtenerlo o lograrlo mediante engaños es
una clara violación a la ética de la investigación. No puede filmarse a alguien sin su
autorización (consultar capítulo 2 de este CD).

Fase 10: Administración del instrumento
Éste es el momento de la verdad, todo nuestro trabajo conceptual y de planeación se
confronta con los hechos. La administración depende del tipo de instrumento que
hayamos seleccionado y la experticia de todo el equipo que participa. Debemos aclarar
que una cuestión es el tipo de instrumento en sí y otra el contexto de administración. En
la literatura sobre recolección de datos cuantitativos todavía hay cierta confusión al
respecto. Por ejemplo, ciertos autores desarrollan el tema de los “cuestionarios” en las
secciones de surveys o encuestas, otros en el apartado sobre entrevistas, algunos más
los consideran en sí mismos como un tema o los incluyen en medición. Debido a esto,
hemos decidido ver en el capítulo 9 del texto impreso y en este capítulo del CD cada
instrumento y los contextos más comunes en que se usan.

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ESCALOGRAMA DE GUTTMAN

En el libro Metodología de la investigación, 5ª edición, concretamente en las escalas de
actitudes, como técnicas para recolectar datos, se comentaron el escalamiento tipo
Likert y el diferencial semántico, por lo que quedó pendiente el escalograma de
Guttman. Ahora lo consideraremos. 2
Este método para medir actitudes fue desarrollado por Louis Guttman (1916‐
1987).3 Se basa en el principio de que algunos ítems indican en mayor medida la fuerza
o intensidad de la actitud. La escala está constituida por afirmaciones, las cuales poseen
las mismas características que el escalamiento tipo Likert. Pero el escalograma
garantiza que la escala mida una dimensión única. Es decir, cada afirmación mide la
misma dimensión de la misma variable. A esta propiedad se le conoce como
unidimensionalidad (Reckase, 2009).
Algunos autores consideran que el escalograma, más que un método de medición
de actitudes, es una técnica para determinar si un conjunto de afirmaciones reúne los
requisitos de un tipo particular de escala (Edwards, 1983; Engelhard, 2008).
Para construir el escalograma es necesario desarrollar un conjunto de afirmaciones
pertinentes al objeto de actitud. Éstas deben variar en intensidad (Trochim, 2008). Por
ejemplo, si pretendiéramos medir la actitud hacia la calidad en el trabajo dentro del
nivel gerencial, la afirmación: “la calidad tiene que vivirse en todas las actividades del
trabajo y en el hogar”, es más intensa que la afirmación: “la calidad debe vivirse sólo en
las actividades más importantes del trabajo”. Dichas afirmaciones se aplican a una
muestra a manera de prueba piloto. Y una vez administradas, se procede a su análisis.
Cabe mencionar que las categorías de respuesta para las afirmaciones pueden variar
entre dos (“de acuerdo‐en desacuerdo”, “sí‐no”, etc.) o más categorías (por ejemplo, las
mismas categorías que en el caso de Likert).

2 Para profundizar en esta escala, se sugiere consultar a Roberts y Jowell (2008); Dunn‐Rankin et al.
(2004); Cliff, Kyats y Keats (2002), Weller y Romney (1990), Black y Champion (1976), Guttman (1976),
Lingoes (1976), Dotson y Sumers (1976) y Nie et al. (1975).
3 Guttman hizo importantes aportaciones a la medición, además del escalograma, entre otras cuestiones,
fue quien conceptualizó en 1944 los niveles de medición nominal, ordinal, de intervalos y de razón (Katz,
1988, Stevens, 1951).

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Técnica de Cornell
La manera más conocida de analizar los ítems o las afirmaciones y desarrollar el
escalograma es la técnica de Cornell (Guttman, 1976). En ella se procede a:

1. Obtener el puntaje total de cada participante o sujeto en la escala.
2. Ordenar a los sujetos o encuestados de acuerdo con su puntaje total (del
puntaje mayor al menor, de manera vertical descendente).
3. Ordenar las afirmaciones de acuerdo con su intensidad (de mayor a menor
y de izquierda a derecha).
4. Construir un cuadro donde se crucen los puntajes de los participantes
ordenados con los ítems y sus categorías, de manera jerarquizada. Así,
tenemos un cuadro donde los sujetos constituyen los renglones y las
categorías de los ítems forman las columnas. Esto se representa en la
figura 7.2.
5. Analizar el número de errores o rupturas en el patrón ideal de intensidad de
la escala.

Ítems

Más intenso Categorías Menos intenso

Personas Puntajes
De acuerdo con Mayor
su puntaje

Menor

Figura 7.2 Manera de disponer los resultados para el análisis de ítems
mediante la técnica de Cornell

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EJEMPLO

Suponga que aplicamos una escala con cuatro ítems o afirmaciones a 14
sujetos o participantes, cuyo objeto de actitud es “la calidad dentro de la
organización” (la variable es la conciencia sobre la calidad por parte de los
empleados).
La calidad en la organización, definida como: “el grado en que los empleados
de una empresa se orientan a cumplir con las especificaciones y
requerimientos de los clientes en cuanto a sus productos y servicios” (en
precio, tiempo de entrega, cumplimiento de estándares del mercado,
etcétera).
Cada afirmación tiene dos categorías de respuesta (“de acuerdo” y “en
desacuerdo”, codificadas como uno y cero, respectivamente).
Afirmación A: “la calidad tiene que vivirse siempre en todas las actividades
del trabajo y en el hogar”.
Afirmación B: “la calidad tiene que vivirse siempre en todas las actividades
del trabajo”.
Afirmación C: “la calidad tiene que vivirse solamente en las actividades más
importantes del trabajo”.
Afirmación D: “la calidad tiene que vivirse solamente en la actividad más
importante del trabajo”.
Los resultados se muestran en la tabla 7.2.

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Tabla 7.2 Ejemplo de la técnica de Cornell para el análisis de ítems o afirmaciones

AFIRMACIONES
   A B C   D
SUJETO DA ED DA ED DA ED DA ED PUNTUACIONES TOTALES
   (1) (0) (1) (0) (1) (0) (1) (0)
1 X    X    X    X    4
2 X    X    X    X    4
3 X    X    X    X    4
4    X X    X    X    3
5    X X    X    X    3
6    X X    X    X    3
7    X    X X    X    2
8    X    X X    X    2
9    X    X X    X    2
10    X    X X    X    2
11    X    X    X X    1
12    X    X    X X    1
13    X    X    X    X 0
14    X    X    X    X 0

DA = de acuerdo o 1, ED = en desacuerdo o 0

Ahora bien, como se observa en la tabla 7.2, los participantes están ordenados por
su puntuación en la escala total. Asimismo, las frases deben ordenarse por su intensidad
(en el ejemplo, A tiene mayor intensidad que B, B mayor que C, y a su vez, C mayor que
D) también sus categorías se encuentran jerarquizadas de acuerdo con su valor, de
izquierda a derecha. Hay que recordar que si la afirmación es negativa, la codificación se
invierte (si para la frase: la calidad es poco importante para el desarrollo de una empresa,
se tiene la respuesta: “de acuerdo” se codificará con cero, y “en desacuerdo” con uno).
En el ejemplo de la tabla 7.2 encontramos cuatro afirmaciones positivas.
Los sujetos que estén “de acuerdo” con la afirmación A, que es la más intensa, muy
probablemente también lo estén con las afirmaciones B, C y D, ya que su intensidad es
menor. Los individuos que respondan “de acuerdo” a la afirmación B tenderán a estar
“de acuerdo” con C y D (afirmaciones menos intensas), pero no necesariamente con A.

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Quienes estén “de acuerdo” con C lo más probable es que se encuentren “de acuerdo”
con D, pero no necesariamente con A y B.
Debe observarse que el individuo número 1 estuvo “de acuerdo” respecto a las
cuatro afirmaciones. Los sujetos 2 y 3 respondieron de igual forma. Las puntuaciones de
éstos equivalen a cuatro (1 + 1 + 1 + 1). Los participantes 4, 5 y 6 obtuvieron una
puntuación de tres, pues estuvieron “de acuerdo” con tres afirmaciones y así
sucesivamente (los últimos dos sujetos estuvieron “en desacuerdo” respecto a todas las
afirmaciones).
En forma ideal, los sujetos que obtienen una puntuación total de cuatro en esta
escala particular, es porque respondieron “de acuerdo” a las cuatro afirmaciones. Los
individuos que alcanzan una puntuación total de tres respondieron que están “en
desacuerdo” con la primera afirmación, pero “de acuerdo” con las demás afirmaciones.
Quienes reciben una puntuación de dos manifiestan estar “en desacuerdo” con los dos
primeros ítems, pero “de acuerdo” con los dos últimos. Del mismo modo, los individuos
con puntuación de uno respondieron “en desacuerdo” a las tres primeras afirmaciones y
“de acuerdo” a la última. Por último, aquellos que estuvieron “en desacuerdo” respecto a
las cuatro afirmaciones, recibieron una puntuación total de cero.
Los sujetos o participantes se escalan de manera perfecta, sin que nadie rompa el
patrón de intensidad de las afirmaciones: si están “de acuerdo” con la afirmación más
intensa, también lo están con las menos intensas. En otro ejemplo, si estoy de acuerdo
con la afirmación: “podría casarme con una persona de nivel económico diferente al mío”,
seguramente estaré de acuerdo con la afirmación: “podría viajar en un automóvil con
una persona de nivel económico diferente al mío” (casarse es más intenso que viajar).
Cuando los individuos se escalan de manera perfecta respecto a las afirmaciones,
esto quiere decir que los ítems en realidad varían gradualmente en intensidad. Es la
prueba empírica de que están escalados por su intensidad. Se le denomina
reproductividad al grado en que un conjunto de afirmaciones o ítems escalan
perfectamente según su intensidad. Esto significa que el patrón de respuesta de una
persona en relación con todos los ítems puede reproducirse con exactitud tan sólo con
conocer su puntuación total en la escala completa (Black y Champion, 1976; Roberts y
Jowell, 2008).

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La reproductividad ideal se da cuando nadie rompe el patrón de intensidad de la
escala. Sin embargo, en la realidad sólo algunas cuantas escalas del tipo de Guttman
reúnen la reproductividad ideal; la mayoría contienen inconsistencias o rupturas al pa‐
trón de intensidad. El grado en que se alcanza el patrón perfecto de intensidad de la es‐
cala, o reproductividad, se determina con el análisis del número de personas o casos que
rompen dicho patrón, que es el quinto paso para construir el escalograma de Guttman.

Análisis del número de errores o rupturas
del patrón ideal de intensidad de la escala
Un error es una inconsistencia en las respuestas de una persona a una escala; es un
rompimiento con el patrón ideal de intensidad de la escala. La tabla 7.3 muestra tres
ejemplos de error encerrados en círculos que, como puede verse, son inconsistencias
del patrón ideal. El segundo participante respondió “de acuerdo” a los ítems más
intensos o fuertes y “en desacuerdo” al ítem menos intenso. El cuarto sujeto manifestó
estar “de acuerdo” con las afirmaciones B y C (supuestamente más intensas), pero “en
desacuerdo” con D (supuestamente menos intensa). El quinto sujeto estuvo “en
desacuerdo” con los ítems menos intensos, pero “de acuerdo” con el más intenso. Son
inconsistencias o errores. Si un escalograma presenta diversos errores significa que los
ítems en realidad no tienen distintos niveles de intensidad (o que los participantes no
entienden o son deshonestos).

Tabla 7.3 Ejemplos de errores o inconsistencias en un escalograma de Guttman

AFIRMACIONES
A B C D
PUNTUACIONES
SUJETO DA ED DA ED DA ED DA ED TOTALES
1 X      X    X    X    4
2 X      X    X       X 3
3    X X    X    X    3
4    X X    X       X 2
5 X       X    X    X 1
6          X    X    X 0



18

Los errores se detectan mediante el análisis de las respuestas que rompen el
patrón; para ello, se establecen los puntos de corte en el cuadro donde se cruzan las
afirmaciones y sus categorías con las puntuaciones totales. En el ejemplo de la tabla 7.2,
los “puntos de corte” serían los que se muestran en la tabla 7.4.

Tabla 7.4Ejemplo de establecimiento de los puntos de corte en la técnica de Cornell

AFIRMACIONES
A B C D
   DA ED DA ED DA ED DA ED PUNTUACIONES
SUJETO   (1) (0) (1) (0) (1) ) (1) (0) TOTALES
1 X    X    X    X    4
2 X    X    X    X    4
3 X    X    X    X    4
4    X X    X    X    3
5    X X    X    X    3
6    X X    X    X    3
7    X    X X    X    2
8    X    X X    X    2
9    X    X X    X    2
10    X    X X    X    2
11    X    X    X X    1
12    X    X    X X    1
13    X    X    X    X 0
14    X    X    X    X 0

No se aprecia ninguna inconsistencia. En cambio, en la tabla 7.5 se aprecian tres
inconsistencias o errores; las respuestas están desubicadas respecto de los puntos de
corte, es decir, rompen el patrón de intensidad. (Los errores están encerrados en un
círculo.)

19

Tabla 7.5 Ejemplo de errores respecto a los puntos de corte

AFIRMACIONES
                   A                                 B                                  C                                D PUNTUACIONES
SUJETO DA ED DA ED DA ED DA ED TOTALES
   (1) (0) (1) (0) (1) (0) (1) (0)
1 X    X    X    X    4
2 X    X    X    X    4
3 X    X    X    X    4
4    X X    X    X    3
5    X X    X    X    3
6    X X    X    X    3
7 X       X X    X    3
8    X    X X    X    2
9    X    X X    X    2
10 X       X X    X   2
11    X    X    X X    1
12 X       X    X X   1
13    X    X    X    X 0
14    X    X    X    X 0

= Puntos de corte (líneas punteadas)

Como se mencionó anteriormente, cuando el número de errores es excesivo la
escala no presenta reproductividad y no puede aceptarse. La reproductividad se
determina mediante un coeficiente. La fórmula de este coeficiente es:

Donde el número total de respuestas es igual al número de ítems o afirmaciones
multiplicado por el número de sujetos. Por tanto, la fórmula directa sería:

20

En el ejemplo de la tabla 7.5, tendríamos que el coeficiente de reproductividad sería:

Cr = 1 – 0.053

Cr = 0.947 = 0.95

El coeficiente de reproductividad oscila entre 0 y 1, cuando equivale a 0.90 o más
nos indica que el número de errores es tolerable, además de que la escala es
unidimensional y se acepta. Cuando es menor que 0.90 no se acepta la escala.
Originalmente Guttman recomendó administrar un máximo de 10 a 12 ítems o
afirmaciones a un mínimo de 100 personas (Black y Champion, 1976).
Una vez determinado el número de errores aceptable mediante el coeficiente de
reproductividad, se procede a aplicar la escala definitiva (si dicho coeficiente fue de 0.90
o más; esto es, si el error permitido no excedió 10%) o a realizar ajustes en la escala
(reconstruir ítems, eliminar ítems que estén generando errores, etc.). Los cinco pasos
mencionados son una especie de prueba piloto para demostrar que la escala es
unidimensional y funciona.

Codificación de respuestas
Cuando se aplica la versión definitiva de la escala, los resultados se codifican de la
misma manera que en la escala Likert, esto depende del número de categorías de
respuesta que se incluyan. Al igual que la escala Likert y el diferencial semántico, todos
los ítems deben tener el mismo número de categorías de respuesta. Éste es un requisito de
todas las escalas de actitud. Asimismo, se considera una respuesta inválida si se marcan
dos o más opciones para una misma afirmación. El escalograma de Guttman es una
escala estrictamente ordinal, pero que se suele usar como si fuera de intervalo. Puede
aplicarse mediante entrevista (con uso de tarjetas que contengan las opciones o
categorías de respuesta) o autoadministrarse.

21

PRUEBAS E INVENTARIOS

En las ciencias y disciplinas del siglo XXI gran cantidad de estudios utilizan para sus
mediciones pruebas e inventarios de muy diversos tipos.

¿Cómo pueden dividirse las pruebas e inventarios?
Fundamentalmente en dos tipos: estandarizados y no estandarizados.
Los primeros se caracterizan esencialmente porque poseen uniformidad en las
instrucciones para administrarse y calificarse, así como ciclos específicos de desarrollo
y reconfirmación. Los segundos, usualmente se generan mediante un proceso menos
riguroso y su aplicación es limitada (como una prueba de un maestro para evaluar el
aprendizaje de sus alumnos en una asignatura). Desde luego, los no estandarizados
pueden irse robusteciendo (validándose en diferentes contextos) hasta convertirse en
pruebas estandarizadas.
En teoría, un inventario estandarizado puede aplicarse a cualquier persona del
tipo para el cual fue elaborado (Mertens, 2005) y el tiempo que se brinda para
contestarlo en ocasiones es flexible y en otras no. Cabe destacar que solamente
podemos comparar los resultados entre grupos a los que se les administró una prueba
estandarizada (por ejemplo, en experimentos), cuando no existen diferencias entre los
grupos que puedan generar sesgos en las respuestas (imaginemos que pretendemos
comparar las respuestas a un test de razonamiento matemático entre niños de 10 años y
niñas de seis años de edad, sería incorrecto). Por supuesto que, cuando contrastamos
grupos (hombres frente a mujeres, entre distintos niveles socioeconómicos, jerarquías
en la empresa, ocupaciones, entre otros casos) buscamos evaluar si hay o no diferencias,
pero nos interesan las diferencias en la(s) variable(s) medida(s) o los resultados de la
prueba. En cambio, no nos deben interesar las discrepancias entre grupos en las
capacidades para el desempeño de ésta, porque supuestamente las capacidades son
las mismas (salvo que el objetivo del estudio sea considerar disparidades en la
ejecución de un inventario). El esquema que se pretende al comparar grupos podría
esquematizarse como en la figura 7.3.

22

Grupo 1 Nos interesan las similitudes‐
diferencias en las

puntuaciones de la prueba por
parte de los grupos.

Grupo 2

Las capacidades y habilidades para
responder (desempeño) deben ser
Grupo 3
equivalentes entre los grupos.

Figura 7.3 Interés al comparar grupos con la misma medición

Por ejemplo, si queremos comparar a varios pilotos y saber cuál es el mejor,
entonces los autos deberán ser los mismos, la pista igual, el combustible, equipo
humano, etc. Si probamos autos y pilotos, la pista será la misma, las condiciones
ambientales también, etc. Imaginemos que queremos comparar a cuatro grupos en
cuanto a su inteligencia, uno de españoles, otro de peruanos, un tercero de italianos y
un cuarto de germanos, y la prueba está en alemán (¿los resultados reflejarán la
inteligencia o el conocimiento del idioma? Más bien lo segundo).

¿Qué pruebas estandarizadas se encuentran disponibles?
En la actualidad existe una amplia diversidad de pruebas e inventarios desarrollados
por diversos investigadores para medir un sinfín de variables. Estas pruebas tienen su
propio procedimiento de aplicación, codificación e interpretación, además se
encuentran disponibles en diversas fuentes secundarias y terciarias, así como en
centros de investigación y difusión del conocimiento. Hay pruebas para medir
habilidades y aptitudes (como habilidad verbal, razonamiento, memoria, inteligencia,
percepción, habilidad numérica), la personalidad, los intereses, los valores, el desempeño
escolar, la motivación, el aprendizaje, el clima laboral en una organización, la inteligencia
emocional, etc. También se puede disponer de pruebas clínicas para detectar conducta

23

anormal, pruebas para seleccionar personal, pruebas para conocer las percepciones u
opiniones de las personas respecto a diversos tópicos, pruebas para medir la
autoestima y, en fin, otras muchas variables del comportamiento.
El reto en el empleo de estas pruebas es que la mayoría se han desarrollado en
contextos muy diferentes al iberoamericano, por lo que en ocasiones su utilización
resulta inadecuada, inválida y poco confiable. Cuando se utilice una prueba
estandarizada como instrumento de medición, es conveniente que se seleccione una
desarrollada o adaptada por algún investigador para el mismo ámbito de nuestro estudio,
que sea válida y confiable (debemos tener información sobre este respecto).
En caso de que elijamos una prueba diseñada en otro contexto, será necesario
adaptarla y efectuar pruebas piloto para calcular su validez y confiabilidad, así como
ajustarla a las condiciones de nuestra investigación. Recordemos que cada vez que se
administra un instrumento resulta indispensable demostrar que es válido y confiable
para el ámbito en el cual se va a aplicar.
Como ya comentamos, Nuñez (2001) desarrolló una prueba estandarizada para
medir el sentido de vida (bajo la concepción de Victor Frankl), una versión con 59 ítems,
mediante el escalamiento tipo Likert, con el reporte de una confiabilidad alfa‐Cronbach
de 0.91, asimismo, con una solución de ocho factores, ubicados en cuatro cuadrantes de
dos ejes: homo faber (éxito‐fracaso) y homo patiens (plenitud‐desesperación). Revisó,
antes de crear su prueba, 15 instrumentos como el PIL, Logo Test y Song Test, Mile Test,
Life Purpose Questionnaire Test, etc. Comenzó con un instrumento de 180 reactivos que
depuró hasta llegar a sus 59 finales. Es un excelente ejemplo de una adaptación al medio
latinoamericano de una prueba estandarizada sobre el sentido de vida. Los ítems
definitivos se incluyen al terminar esta sección del capítulo.
En la actualidad encontramos gran variedad de estas pruebas en formato digital
(CD y DVD) que hacen mucho más fácil y divertido contestarlas; un ejemplo es la prueba
Emotional IQ Test (prueba de inteligencia emocional) de Meyer, Salovey y Caruso
(1999). En internet hay diversos sitios donde se localizan estas pruebas: en su buscador
teclee entre comillas la variable a medir y la palabra “prueba o test”, y encontrará un
sinnúmero de estos instrumentos para recolectar datos, pero haga una
adaptación/contextualización de acuerdo con lo señalado en el capítulo 9 del libro
impreso. También busque en los sitios recomendados en el capítulo 3 de este CD anexo.

24

Un tipo de pruebas estandarizadas bastante difundido lo constituyen las pruebas
proyectivas, las cuales presentan estímulos a los participantes para que respondan a
ellos; después se pueden analizar las respuestas tanto cuantitativa como
cualitativamente, y se interpretan. Estas pruebas evalúan proyecciones de las personas,
como por ejemplo la personalidad y sus trastornos (Rodríguez, 2007).
Dos pruebas proyectivas muy conocidas son el test de Rorschach (que presenta
manchas de tinta en tarjetas o láminas blancas numeradas a los sujetos y éstos relatan
sus asociaciones e interpretaciones en relación con ellas) (Weiner, 2009) y el Test de
Apercepción Temática o TAT (que, con un esquema similar al de Rorschach, muestra a
los participantes cuadros que evocan pasajes o historias, y ellos deben elaborar una
interpretación, que es analizada por expertos).4 Por ejemplo, Pirkko (2008) examinó
historias de 40 niños para evaluar sus fantasías y uso de la realidad y Blankenship et al.
(2006) utilizaron el TAT para medir la necesidad de logro.
Dichas pruebas poseen un procedimiento estandarizado, aunque también se
consideran instrumentos cualitativos para recolectar los datos, dada la profundidad de
información que recogen de las personas en sus propias palabras. Cabe señalar que su
aplicación regularmente es estandarizada; pero su interpretación no. El análisis es más
bien de corte cualitativo.
Bastantes pruebas estandarizadas (como las proyectivas) requieren de un
entrenamiento considerable y un conocimiento profundo de las variables por parte del
investigador que habrá de administrarlas e interpretarlas. No pueden aplicarse con
superficialidad e indiscriminadamente. La manera de aplicar, codificar, calificar e
interpretar las pruebas estandarizadas es tan variada como los tipos existentes.
Algunos ejemplos de las pruebas, se incluyen en la tabla 7.6.

Tabla 7. 6  Ejemplos de pruebas estandarizadas

Variable general Variable específica Instrumento/ referencias o ejemplos de
aplicación
Escala de inteligencia de Wechsler (WAIS)
Coeficiente de inteligencia o IQ en
Inteligencia (Lichtenberger y Kaufman, 2009; Hartman,
adultos
2009; Kaufman, 2009)

4
Para profundizar en la técnica y ver ejemplos de su aplicación se recomienda a: Langan‐Fox y Grant
(2006), Blankenship et al. (2006), Weertman et al. (2006), Sheldon et al. (2007) y Husain (2009).

25

Escala Argentina de Inteligencia Sensorio‐
Inteligencia sensorio‐motriz de
motriz (Oiberman, Mansilla y Orellana,
bebés (6 meses a 2 años)
2001; Caballero y Contini, 2008)
Inventario Multifacético de la Personalidad
(MMPI), buscar actualizaciones recientes
Personalidad en prácticamente lo más que sea posible (versión adultos
Personalidad
todas sus dimensiones y versión adolescentes) (Greene, 2009;
Toomey, Kucharski y Duncan, 2009; Elliott,
2008; Dao, Prevatt y Horne, 2008)
Escala Stanford‐Binet para niños (Wallace,
Nivel general de aptitudes 2009; Newton et al., 2008). En el caso de
mentales en niños niños autistas se sugiere a Coolican, Bryson
Aptitudes mentales
y Zwaigenbaum (2008)
Aptitud cognitiva (nivel mental) Escala Binet‐Simon o Standfor‐Binet
para adolescentes y adultos (Wallace, 2009;  Terman, 2008; Roid, 2003)
Actitud de adaptación en el colegio Inventario de adaptación al colegio WPS de
Actitud hacia el colegio en estudiantes de educación media Brown y Leigh (2009)
y superior
Inventario de las creencias familiares de los
Creencias familiares de los padres
padres (Fischer y Corcoran, 2007)
Creencias familiares
Creencias familiares de los Inventario de las creencias familiares de los
adolescentes adolescentes (Fischer y Corcoran, 2007)
Cuestionarios del dolor McGill [MPQ]
Dolor Dolor físico (Ljunggren, Strand y Johnsen, 2007;
Hyunjeong et al., 2008)
Satisfacción en el Escala de felicidad marital [MHS] (Fischer y
Satisfacción de la relación marital
matrimonio Corcoran, 2007)
Escala de satisfacción con la vida (SWLS)
Percepción de la vida Satisfacción con la vida (Lopez y Snyder, 2003; Vassar, 2008;
Gouveia et al., 2009)
Escala de nueva conciencia ecológica de
Conciencia ecológica Conciencia ecológica Ellis y Thompson (Robinson, Shaver y
Wrightsman, 1999)
Inventario de intervenciones para asistir al
Calidad en la práctica de Intervenciones para asistir al paciente en situaciones estresantes de
la enfermera paciente en estado de estrés Edelman y Mandle (Stanhope y
Knollmueller, 2001)
Inventario de dependencia interpersonal
de Hirschfield (IDI) (Tzeng, 1993; Shahar,
Dependencia Dependencia interpersonal 2008). Así como también la subescala del
Inventario del Estilo Personal de Robins
(PSI) (Shahar, 2008)
Escala de Wunderman de experiencia con
Lealtad del cliente Lealtad hacia la marca
la marca (Morel, 2003)
Escalas para medir las actitudes hacia la
jubilación usando diferencial semántico y
Jubilación Actitud hacia la jubilación
escalamiento de Thurstone (Rodríguez,
2006)
Actitud e integración hacia el matrimonio
Matrimonio Actitud hacia el matrimonio
(Riggio y Weiser, 2008)

26

20 cuestionarios de personalidad (rasgos)
(Carter, 2009), así como pruebas de
Inteligencia emocional y inteligencia emocional (EI) (Stough,
Inteligencia emocional
personalidad   Saklofske y Parker, 2009). En España se
adaptó el Meta Mood Scale‐24 para medir
la IE (Pérez y Castejón, 2007)
Escala de actitud hacia las mascotas
Mascotas Actitud hacia las mascotas
(Morovati et al., 2008)
Comportamiento de Comportamiento Compulsive Buying Scale (Escala de compra
compra de compra compulsiva   compulsiva) (Koran et al., 2007)

Hay miles de pruebas e inventarios en las fuentes secundarias y bases de datos
que se mencionan en los apéndices 1 y 2 de este CD, así como páginas en internet como:

• Tests and Measures in the Social Sciences: Tests available in compilation
volumes (pruebas de diversas clases): http://libraries.uta.edu/helen/
test&meas/testmainframe.htm
• PsycInfo: http://www.apa.org/psycinfo/
• TestLink (ETS Test Collection Advanced Search o Tests on Microfiche) y
The Mental Measurements Yearbook (también en versión manual de base
datos). Se ingresa por medio de las páginas de las universidades (debe su
institución estar suscrita).
• ERIC (mencionada ampliamente): http://www.eric.ed.gov/
• Psych Tests, BBC Surveys and Psychology Tests o Queendom.com.

Adicionalmente se recomiendan: Kubiszyn y Borich (2009), Barrett (2009),
Anastasi y Urbina (2009), Groth‐Marnat (2009), Abell, Springer y Kamata (2009),
Thorndike y Thorndike‐Christ (2009), Kaplan y Saccuzzo (2008), Mertens (2005) y
Mertens y McLaughlen (2004) (particularmente pruebas para personas con capacidades
diferentes), Kamphaus y Reynolds (2003), Thorndike y Hagen (1989), Cronbach (1984),
Norton (1980), Woelfel y Danes (1980) y, desde luego, las obras clásicas de Torgerson
(1985) y Nunnally (1970). Se trata de autores especializados sobre medición y manejo
de pruebas estandarizadas.
Además, existen métodos propios de las diferentes ciencias sociales, como el
análisis de redes, para evaluar la forma en que se manifiesta la comunicación en un

27

sistema social (quién se comunica con quién, quiénes distorsionan la información, cómo
fluye la comunicación, quiénes son los líderes comunicativos, etc.), sistemas de
medición fisiológica, escalas multidimensionales que miden a los sujetos en varias
dimensiones, como los sistemas Galileo y ALSCAL de Woelfel y Fink (1980), así como
Borg y Groenen, 2005), para medir la distancia psicológica entre conceptos en
individuos (como por ejemplo: “patria”, “madre”, “presidente”, “nación” y cualquier
otro), en los que se consideran dimensiones cognitivas y emocionales. En fin, otros
métodos más que escapan del alcance de este libro.
Para el análisis de redes, se sugiere a Rogers y Kincaid (1981), Wellman y
Berkowitz (1997), Wellman (1999), Knoke y Yang (2007), y Hassanien, Abraham
y Snasel (2009). Un ejemplo de esta clase de investigación es la de Crossley (2008),
quien analizó la red social de los “actores clave” involucrados en el “círculo central” del
movimiento punk en el Reino Unido.

Ejemplo de ítems de prueba estandarizada (Sentido de vida Celaya)5
Los ítems o afirmaciones son calificados a través de una escala Likert que va desde
“totalmente de acuerdo” hasta “totalmente en desacuerdo”.

1. En mi familia nos escuchamos, nos demostramos amor y ocasionalmente
analizamos los desacuerdos.
2. Mi religión ha fomentado el crecimiento de mi capacidad de amar y
desarrollarme.
3. Dedico parte de mi vida a realizar actividades desinteresadamente.
4. Estoy convencido de que estoy bien; me acepto y me amo.
5. En la búsqueda de la felicidad intento lograr satisfactores materiales.
6. Honestamente tengo conciencia de que amo las cosas y utilizo a las personas.
7. La afectividad es muy importante en mi vida.
8. Mi alto nivel de energía lo empleo para triunfar.
9. Mi religión me ha proporcionado razones para vivir con rectitud, para estar
bien con Dios.

5
  Núñez (2001). Este estudio puede verse a manera de protocolo o proyecto de tesis en este CD: Material
complementario→Investigación cuantitativa→Ejemplo 5: “Exploración del sentido de vida a través del
diseño de un instrumento cuantitativo”.

28

10. Acepto que me traten indignamente, con tal de tener una seguridad
económica.
11. Promuevo que las personas que dependan de mí tengan aprendizajes
significativos.
12. Me gusta todo lo que es fácil y que no requiere pensar mucho.
13. Asisto a congresos, conferencias, tomo cursos y diplomados.
14. Me gusta comunicarme conmigo y sentir que mi cabeza sabe lo que tiene mi
corazón.
15. Le agrado a la mayoría de las personas.
16. Si me dieran la oportunidad, podría hacer algo que realmente ayudara a otros.
17. Repentinamente mi estado de ánimo cae en la desesperanza.
18. Valoro todo lo que favorece mis posibilidades de estar bien.
19. Puedo vislumbrar la posibilidad de cambiar y de crecer en mi persona.
20. Me gusta comprometerme en obras de tipo social.
21. Contagio mi optimismo.
22. Mis problemas personales influyen en mi trabajo.
23. En mi proyecto de vida establezco metas relacionadas con un aprendizaje
significativo.
24. En mi familia muchas veces hemos rezado juntos.
25. Siento que mi cuerpo pierde fortaleza interna.
26. He buscado activa y libremente a Dios.
27. A mis familiares les disgusta comprometerse en obras de tipo social.
28. En mi familia mis padres acostumbraban devaluarse unos a otros.
29. Me siento insatisfecho con mi trabajo.
30. Mis sentimientos me impiden ver con claridad la realidad.
31. Tengo la sensación de que algo le falta a mi vida.
32. A la persona que amo la acepto incondicionalmente.
33. Mi meta al educar no sólo es informar, sino afinar la conciencia.
34. En estos momentos me doy cuenta de que no puedo ocuparme de nada porque
no tengo voluntad de hacerlo.
35. Promuevo una educación que tenga una relación más estrecha con la vida.

29

36. Invierto parte de mis ingresos en adquirir revistas científicas, buenos libros,
videos, documentales, enciclopedias.
37. Con frecuencia siento que algo malo me va a ocurrir.
38. Mis opiniones políticas no están bien definidas.
39. Renuncio a mi libertad para obtener satisfactores que me convengan.
40. Soy sensible al sufrimiento de los demás.
41. Trato de estar con personas divertidas para que me ayuden a salir de mi
aburrimiento.
42. En mi familia se carece de sentimientos de lealtad y de pertenencia.
43. Me siento lleno de vida y vitalidad.
44. Disfruto la lluvia y no me importa mojarme.
45. Me parece que sufro más que los demás cuando rompo una relación.
46. Prefiero mantenerme a cierta distancia de la gente y quedarme en mi soledad.
47. Me considero una persona optimista.
48. La vida es como una pizza llena de ingredientes apetecible y deliciosa.
49. Me siento capaz para trabajar eficientemente.
50. Soy instrumento de las circunstancias y el destino.
51. No pasa un día en que no dedique unos minutos para contemplar la belleza de
la naturaleza.
52. En mi trabajo confío en mis dotes y en mi capacidad de adaptarme para hacer
frente a los desafíos que se presentan.
53. Admiro a personas como Martin Luther King, Mandela y la madre Teresa de
Calcuta.
54. Diariamente trato en mi trabajo de dar lo mejor de mí mismo.
55. Tengo necesidad de protagonismo, de ser notado.
56. Me gusta echarme boca arriba en el césped y sacar figuras de las nubes.
57. Hay en mi interior una gran riqueza y sensibilidad.
58. Puedo permitirme vivir sentimientos delicados o tiernos.
59. Me siento capaz de hacer bien mi trabajo.

30

ANÁLISIS DE CONTENIDO

¿Qué es y para qué sirve el análisis cuantitativo de contenido?
Este método tiene mayores implicaciones que simplemente recoger contenidos, es al
mismo tiempo un cierto tipo de diseño de investigación y/o técnica de análisis, pero lo
incluimos en este capítulo porque innegablemente su proceso inicia con la recopilación
de contenidos de comunicaciones en sus múltiples formas: verbales, no verbales,
escritas y audiovisuales.
De acuerdo con la definición clásica de Berelson
Análisis de contenido (1971), el análisis de contenido es una técnica para
Técnica para estudiar la
comunicación de una manera estudiar y analizar la comunicación de una manera
objetiva, sistemática y que objetiva, sistemática y cuantitativa. Krippendorff (1980 y
cuantifica los contenidos en
categorías. 2003) extiende la definición del análisis de contenido a un

método de investigación para hacer inferencias válidas y
confiables de datos sobre contenidos con respecto a su contexto. Weber (1990) y
Krippendorff y Bock (2008) señalan que tales inferencias implican a la fuente de los
mensajes, a los mensajes en sí mismos y a sus receptores o destinatarios.
Resulta una técnica muy útil para analizar los procesos de comunicación y sus
características en muy diversos contextos (Neuendorf, 2001). El análisis de contenido
puede aplicarse virtualmente a cualquier forma de comunicación (páginas web y blogs,
programas televisivos o radiofónicos, artículos en prensa, libros, poemas,
conversaciones, pinturas, discursos, cartas, melodías, leyes y reglamentos, etc.). Por
ejemplo, es conveniente para analizar la personalidad de alguien, evaluando sus
escritos; conocer las actitudes de un grupo de personas mediante la valoración de sus
expresiones verbales; indagar sobre las preocupaciones de un pintor o un músico al
estudiar su material; compenetrarse con los valores de una cultura; o averiguar las
intenciones de un publicista o propagandista.

Usos del análisis de contenido
Berelson (1971) y Weber (1990) señalan varios usos del análisis de contenido, entre los
que destacan:

31

1. Describir tendencias en el contenido de la comunicación.
2. Develar diferencias en el contenido de la comunicación (entre personas,
grupos, instituciones, países, etcétera).
3. Comparar mensajes, niveles y medios de comunicación.
4. Auditar el contenido de la comunicación y compararlo contra estándares u
objetivos.
5. Construir y aplicar estándares de comunicación (políticas, normas,
etcétera).
6. Exponer técnicas publicitarias y de propaganda.
7. Medir la claridad de los mensajes.
8. Descubrir estilos de comunicación.
9. Identificar intenciones, apelaciones y características de comunicadores.
10. Descifrar mensajes ocultos y otras aplicaciones a la inteligencia militar y
a la seguridad política.
11. Revelar “centros” de interés y atención para una persona, un grupo o una
comunidad.
12. Determinar el estado psicológico de personas o grupos.
13. Obtener indicios del desarrollo verbal (por ejemplo, en la escuela, como
resultado de la enseñanza, el aprendizaje de conceptos).
14. Anticipar respuestas a comunicaciones.
15. Reflejar actitudes, valores y creencias de personas, grupos o comunidades.
16. Cerrar preguntas abiertas.

Asimismo, puede resultar útil para examinar redes sociales (quiénes se
comunican con quiénes —perfiles—, para qué —propósitos—, con qué frecuencia, etc.).
Por ejemplo, podría estudiarse una red de jóvenes inscritos en Facebook, Hi5 o
MySpace, mediante el análisis de sus páginas (mensajes escritos e imágenes).

¿Cómo se realiza el análisis de contenido?
El análisis de contenido se efectúa por medio de la codificación, es decir, el proceso en
virtud del cual las características relevantes del contenido de un mensaje se trans‐
forman en unidades que permitan su descripción y análisis precisos. Lo importante del

32

mensaje se convierte en algo susceptible de describir y analizar. Para codificar es
necesario definir el universo, las unidades de análisis y las categorías de análisis
(Krippendorff y Bock, 2008).

Universo
El universo podría ser la obra completa de Paulo Coelho o Stephenie Meyer; las
emisiones de un noticiario o informativo en televisión durante un mes; los editoriales
publicados en un día por cinco diarios o periódicos (por ejemplo, en España, El Mundo,
El País, Abc, La Razón y Diario 16); todos los capítulos de tres telenovelas; las canciones
completas de un grupo o solista (U2, Joan Manuel Serrat, Shakira, Coldplay, La Oreja de
Van Gogh, Motel, etc.); los escritos de un conjunto de estudiantes durante un ciclo
escolar; los discursos pronunciados por varios contendientes políticos, durante el
último mes previo a la elección; los escritos de un grupo de pacientes en psicoterapia en
un periodo específico; las conversaciones grabadas de 10 parejas que participan en un
experimento sobre conflictos maritales; los escritos de un grupo terrorista, etc. El
universo, como en cualquier investigación cuantitativa, debe delimitarse con precisión.
Algunos autores, como Sánchez Aranda (2005), se refieren al universo como el contexto
de la unidad, el cuerpo más largo del contenido que puede examinarse al caracterizar
una o más unidades de registro.

Unidades de análisis
Las unidades de análisis o registro constituyen segmentos del contenido de los
mensajes que son caracterizados para ubicarlos dentro de las categorías. Sánchez
Aranda (2005, p. 221), las define como: “el cuerpo de contenido más pequeño en que se
cuenta la aparición de una referencia, ya sean palabras o afirmaciones que nos interesa
localizar”. Berelson (1971) menciona cinco unidades importantes de análisis:

1. La palabra. Es la unidad de análisis más simple, aunque, como señalan
Kerlinger y Lee (2002) y Franzosi (2009), puede haber unidades más
pequeñas, como letras, fonemas, símbolos. Así, se puede medir cuántas veces
aparece una palabra en un mensaje (por ejemplo, número de veces que en
los informativos o noticiarios televisivos de fin de año se menciona al
presidente de la República).

33

2. El tema. Se define a menudo como un enunciado respecto de algo. Los temas
suelen ser más o menos generales. Kerlinger y Lee (2002) utilizan un
excelente ejemplo para ello: “Las cartas de adolescentes o estudiantes de
colegios superiores pueden ser estudiadas en sus expresiones de
autorreferencia”. Éste sería un tema extenso, pero se definirían los temas
como cualesquiera de las oraciones que usen “yo”, “mí” y otros términos que
indiquen referencia al “yo” del escritor. Así, se analizaría qué tanta
autorreferencia contienen las cartas.
Si los temas son complejos, el análisis del contenido es más difícil, en
especial si se complica al incluirse más de una oración simple.
3. El ítem. Tal vez es la unidad de registro más utilizada y puede definirse
como la unidad total empleada por los productores del material simbólico
(Weber, 1990). Ejemplos de ítems son un libro, un editorial, un programa de
radio o televisión, un discurso, una ley, una fotografía, una carta amorosa,
una conversación telefónica, una canción o la respuesta a una pregunta
abierta. En este caso, lo que se analiza es el material simbólico total.
4. El personaje. Se trata de un individuo. Por ejemplo, un paciente, un héroe o
heroína de una serie televisiva, un líder histórico, etc. Aquí lo que se analiza
es el personaje.
5. Medidas de espaciotiempo. Son unidades físicas, como el centímetro‐
columna (por ejemplo, en la prensa), la línea (en escrito), el minuto (en una
conversación o en radio), el mensaje (enviado por celulares o móviles), el
periodo de 20 minutos (en una interacción), el cuadro (en televisión), cada
vez que se haga una pausa (en un discurso), o una página (blogs). Sánchez
Aranda (2005) lo denomina unidad de enumeración. En este caso, la unidad
física (por ejemplo, cada minuto) es ubicado en categorías (si tenemos 10
minutos, diez unidades son colocadas en las categorías).

Las unidades se insertan, colocan o caracterizan en categorías y/o subcategorías; esto
podría representarse tal como se muestra en la figura 7. 4.

34

Figura 7.4 Agrupación de unidades de análisis en categorías

Al cuestionarnos sobre qué unidad debe seleccionarse, esto depende de los
objetivos y las preguntas de investigación. Sin embargo, Berelson (1971), así como
Krippendorff y Bock (2008) sugieren lo siguiente:

a) En un solo estudio es posible utilizar más de una unidad de análisis.
b) Los cálculos de palabras y las unidades amplias, como el ítem y las medidas de
espacio‐tiempo, son más adecuados en los análisis que dan mayor importancia
a los asuntos definidos.
c) Las unidades amplias y las más definidas son válidas para la aceptación o el
rechazo en una categoría.
d) Las unidades amplias generalmente requieren de menos tiempo para su
codificación que las unidades pequeñas, referidas a las mismas categorías y
materias.
e) Debido a que los temas o las oraciones agregan otra dimensión al asunto, la
mayoría de las veces son más difíciles de analizar que las palabras y las
unidades amplias.
f) El tema es adecuado para el análisis de significados y las relaciones entre éstos.

35

Categorías
Las categorías son los niveles donde serán caracterizadas las unidades de análisis.
Como menciona Holsti (1969), son las “casillas o cajones” en las cuales se clasifican las
unidades de análisis. Weber (1990) y Sánchez Aranda (2005) las definen como
características o aspectos que presenta la comunicación con la que estamos trabajando
(en cuanto a referencias). Por ejemplo, un discurso podría clasificarse como optimista o
pesimista, como liberal o conservador. Un personaje de una caricatura se catalogaría
como bueno, neutral o malo. En ambos casos, la unidad de análisis se categoriza.
Veamos esquemáticamente la categorización en la figura 7. 5.

Figura 7.5 Ejemplos de unidades de análisis y su clasificación en categorías

36

Es decir, cada unidad de análisis se categoriza o encasilla en uno o más sistemas
de categorías. Por ejemplo, en un estudio citado por Krippendorff (1980) se analizaron
2 430 actos de violencia televisada. En cada acto, el personaje principal (unidad de
análisis) se categorizó como:

• Bueno, neutral o malo (sistema 1).
• Asociado con hacer cumplir la ley, no relacionado con el cumplimiento de la
ley o se presentaba como un delincuente o criminal (sistema 2).

En este caso, la unidad de análisis o registro es el comportamiento del personaje
durante el acto televisivo, y las categorías eran dos: bondad del personaje y carácter
involucrado. A su vez, las subcategorías de la bondad del personaje eran tres: bueno,
neutral y malo. Y las subcategorías del carácter involucrado también eran tres: asociado
con cumplir la ley, no relacionado con la ley y un criminal. Esto podría representarse
como se muestra en la figura 7. 6.

Figura 7.6 Ejemplo con dos categorías y seis subcategorías

La selección de categorías también depende del planteamiento del problema.

Tipos de categorías
Krippendorff (2003) señala cinco tipos básicos de categorías:

37

1. De asunto o tópico. Se refieren a cuál es el asunto, la materia o la temática
tratada en el contenido (¿de qué trata el mensaje o la comunicación?).

EJEMPLO

Analizar las problemáticas que más preocupan a los ciudadanos detectadas en
los mensajes enviados por correo electrónico al alcalde o presidente
municipal durante el último mes.

Categoría: Inseguridad
Subcategorías: Asaltos/robos al transitar o caminar en las calles o lugares públicos abiertos,
como parques
Asaltos/robos al transitar en automóviles
Asaltos/robos al viajar en transporte público
Asaltos/robos a los hogares
Asaltos/robos en lugares públicos cerrados, como restaurantes, cines,
etcétera
Secuestros
Violaciones
Etcétera
Categoría: Servicios públicos proporcionados por el municipio
Subcategorías: El servicio de recolección de la basura no ocurre todos los días
El servicio de recolección de la basura no se realiza más o menos a la misma
hora todos los días, es irregular
Cortes frecuentes en el suministro de agua
Etcétera

2. De dirección. Estas categorías se refieren a cómo es tratado el asunto (¿po‐
sitiva o negativamente?, ¿favorable o desfavorablemente?, ¿nacionalista o no
nacionalista?, etcétera).

38

EJEMPLO

Comparar la manera en que dos noticiarios televisivos hablan del presidente
de Estados Unidos.

Categoría: Tono en el tratamiento respecto al presidente de Estados Unidos
Subcategorías: Favorablemente
Neutral
Desfavorablemente

3. De valores. Este tipo de categorías indican qué valores, intereses, metas, deseos o
creencias se revelan.

EJEMPLO

Al estudiar la compatibilidad ideológica de matrimonios, se podría analizar la
ideología de cada cónyuge, pidiéndoles un escrito sobre temas que puedan
reflejar valores (sexo, actitud hacia la pareja, significado del matrimonio).

Categoría: Ideología del esposo
Subcategorías: Muy tradicional
Más bien tradicional
Neutral
Más bien liberal
Muy liberal

4. De receptores. Estas categorías se relacionan con el destinatario de la comunicación
(¿a quién van dirigidos los mensajes?)

39

EJEMPLO

Analizar a quiénes encauza más sus críticas el rector o director general de la
universidad en los discursos del último año dirigidos a toda la comunidad
estudiantil.

Categoría: Receptores a quienes se dirigen las críticas del rector o director
Subcategorías: Profesores de tiempo completo
Profesores que no están de tiempo completo (de asignaturas, por honorarios
o tiempo parcial)
Alumnos en general
Alumnos de últimos semestres
Alumnos de semestres intermedios
Alumnos de primeros semestres
Directivos
Empleados administrativos
Padres de familia
A toda la comunidad

5.   Físicas. Son categorías para ubicar la posición y duración o extensión de una
unidad de análisis. De posición son, por ejemplo, la sección, página y cuadrante (en
prensa), y el horario (en televisión y radio); de duración, los minutos (en una
interacción, un comercial televisivo, un programa de radio, un discurso), los
centímetros/columna (en prensa), los cuadros o escenas en una película, etcétera.

EJEMPLO

Imaginemos que pretendemos investigar el grado en que una determinada
telenovela presenta consumo de alcohol entre sus personajes y las situaciones

40

y contextos en los cuales ocurre, así como su finalidad (reducir estrés, inducir
al romance, socializar, etcétera).
Cada periodo de 10 minutos de la telenovela se va a considerar la unidad de
análisis.

duración de la telenovela (categoría)

La unidad 1 la colocó en categorías.
La unidad 2 la colocó en categorías.
La unidad K la colocó en categorías.

No se deben confundir las unidades de espacio‐tiempo con las categorías físicas.
Las primeras son unidades de análisis y las segundas constituyen categorías. Veámoslo
en la figura 7.7 con un par de ejemplos simples.

41

Figura 7.7 Ejemplos del tiempo como unidad de análisis y como categoría

Un sexto tipo de categorías es la de “intensidad”, que indica más allá de la
dirección, grados de fuerza de la categoría. Por ejemplo, diversos gabinetes, despachos o
departamentos de comunicación social de organismos públicos (como sería el caso de
ministerios o secretarías), examinan diariamente las críticas que hacen los editorialistas

42

de los diarios o periódicos respecto al titular de la dependencia (ministro o secretario),
y determinan si la crítica es: “muy severa”, “severa” y “no severa”.

Requisitos de las categorías
En un análisis de contenido se suelen tener varias categorías, que deben cumplir los
siguientes requisitos:

1. Las categorías y subcategorías deben ser exhaustivas. Es decir, abarcar todas las
posibles subcategorías de lo que se va a codificar. Por ejemplo, la categoría
“ideología del esposo” no podría prescindir de la subcategoría “neutral”.
2. Las subcategorías deben ser de preferencia mutuamente excluyentes, de tal
manera que una unidad de análisis clasifique en una y sólo una de las
subcategorías de cada categoría. Por ejemplo, un personaje de una serie
televisiva no puede ser “bueno” y “malo” a la vez.
3. Obviamente, una unidad de registro encajará en una subcategoría de una
categoría y en otras subcategorías de las demás categorías. Por ejemplo, al
analizar comerciales televisivos podríamos tener, entre otras categorías, las
siguientes:

Una unidad de análisis (un comercial) puede seleccionarse en una subcategoría de
“presencia de color” y en otra subcategoría de la categoría “necesidad fisiológica a que

43

se apela” (por ejemplo: color y sed); pero no seleccionarse en dos subcategorías de la
misma categoría, como “hambre” y “sed” (porque la categoría es la necesidad a que se
apela principalmente), a menos que generáramos la subcategoría “hambre y sed”.
En ciertos casos especiales, llega a interesar al analista una categoría donde las
subcategorías no sean mutuamente excluyentes. Tal sería el caso de que la categoría
fuera “apelaciones del comercial” (estatus socioeconómico, salud, juventud, belleza,
amor romántico, etcétera).
Un comercial podría utilizar más de una apelación (salud y belleza, por ejemplo).

4. Las categorías y subcategorías deben derivarse del marco teórico y de una
profunda evaluación de la situación.

EJEMPLO

De un análisis de contenido de series televisivas
Para ejemplificar el análisis de contenido y específicamente la generación de
categorías, se acudirá a un estudio de Greenberg et al. (1980). El estudio
consistió en un análisis de contenido de las series televisadas por las tres
grandes cadenas de Estados Unidos: ABC, CBS y NBC. Se evaluaron diversos
programas durante tres periodos de 1975 a 1978, para determinar el grado en
que la televisión estadounidense mostraba actos prosociales y antisociales
como medida de la violencia televisada. Las categorías y subcategorías utilizadas
son las que se muestran en la figura 7. 8.

44

(definido como un acto en el cual humanos o
Altruismo animales comparten, se ayudan y cooperan,
siempre y cuando no participen en un acto ilícito).

(referido a ofrecer o exhibir abiertamente
Mostrar afecto emociones positivas hacia humanos y animales).
Actos
prosociales
(consiste en afirmaciones verbales que explican
Explicación de los sentimientos, pensamientos o acciones de uno
sentimientos de mismo –yo–, y que tienen como propósito lograr un
uno mismo resultado positivo).

(consiste en afirmaciones verbales que explican
Explicación de los sentimientos, pensamientos o acciones de los
sentimientos de demás y que tienen como propósito lograr un
otros resultado positivo).

Agresión física (referida a cualquier Asalto con algún objeto (un
conducta manifiesta cuya intención es arma, un libro, un lápiz,
dañar, asustar, lesionar o injuriar a uno etcétera).
mismo o a otro individuo, animal o
propiedad).
Asalto sin un objeto (por
ejemplo, utilizando las manos).

Agresión verbal (el envío de mensajes
nocivos tales como rechazos, amenazas Amenaza física (poner en
verbales, insultos o frases hostiles). peligro el bienestar o la
integridad de alguien).
Actos
antisociales
Robo (la acción de tomar intencional y Disparar a alguien con un arma
deliberadamente una propiedad que de fuego.
pertenece a otra persona o institución,
sin derecho o permiso).

Engaño (mentira intencional de alguien
con el propósito de provocar algo malo
en detrimento de un individuo, un grupo
o una institución; por ejemplo: fraude,
mentiras, asumir la identidad de otros).

Figura 7.8 Ejemplo de sistema de categorías

45

El estudio consideró como unidad de análisis la conducta, cada vez que se presentaba
una conducta de los personajes era codificada.
Cuando se crean las categorías, éstas deben definirse con precisión y es necesario
explicitar qué se va a comprender en cada caso, y qué habrá de excluirse.
El análisis de contenido consiste en asignar cada unidad a una o más categorías. De
hecho, el producto de la codificación son frecuencias de categorías. Se cuenta cuántas
veces se repite cada categoría o subcategoría (cuántas unidades de análisis se
clasificaron en cada una de las categorías). Por ejemplo, Greenberg et al. (1980, p. 113)
encontraron los resultados que se muestran en la tabla 7. 7.

Tabla 7. 7 Ejemplo de los resultados de la codificación de acuerdo con el estudio de
Greenberg et al. (1980)

Incidencia de actos antisociales en los tres periodos
Año 1* Año 2* Año 3*
f % f % f %
I. Agresión física
A. Asalto con un objeto 466 (15.7) 248 (10.8) 370 (13.6)
B. Asalto sin un objeto 111   (3.7) 159   (6.9) 177   (6.5)
C. Amenaza física 180   (6.1) 233 (10.1) 135   (5.0)
D. Disparar 106   (3.6)   75   (3.2)   74   (2.7)
E. Otras 128   (4.3) 171   (7.4) 130   (4.8)

II. Agresividad verbal 1 629 (55.0) 1 099   (47.6) 1 464 (54.0)
III. Robo       61   (2.1)       72      (3.1)       44    (1.6)
IV. Engaño     283   (9.5)     251    (10.9)     319 (11.8)
Total 2 964 2 308 (100.0) 2 713 (100.0)
Horas analizadas (68.5)    (58)    (63)

*Año 1 incluyó de octubre de 1975 hasta que se grabó un episodio de cada una de las series
existentes (1976), año 2 igual, pero en 1976‐1977, y año 3 igual, pero de 1977‐1978.
f = número de casos o unidades.
% = porcentajes.

A continuación mostramos un ejemplo de análisis de contenido, a manera de
ejercicio, que se hace cotidianamente en la mayoría de los países para clasificar las
películas y regular el ingreso (por el factor edad) a las salas cinematográficas para
verlas.

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EJEMPLO

Ejercicio
Imagine el lector que le asignan la tarea de clasificar películas u obras cinematográficas
para evaluar si son adecuadas para el público de todas las edades, si sólo son apropiadas
para adolescentes y adultos, o únicamente son aptas para adultos (mayores de 18 años).
Por supuesto, la unidad de análisis es el filme o cinta, pero: ¿qué categorías podrían
utilizarse para clasificar las unidades?
Algunas de las categorías para clasificar las películas, cintas o filmes podrían ser:

• Contenido de sexo.
• Contenido de violencia.
• Contenido de lenguaje ofensivo o procaz (insultos, groserías, majaderías).
• Contenido sobre adicciones y drogas.
• Contenido de horror (no terror sino, por ejemplo, escenas de muertos —un
holocausto que muestre cadáveres— o la filmación de la muerte de una persona).

Cabrían al menos dos preguntas sobre estas categorías: ¿son demasiado generales?, ¿qué
significa cada una de ellas?, ¿son suficientes o podrían establecerse otros criterios? Las
respuestas podrían ir en varios sentidos. La primera es indudable: “sí”, tales categorías son
demasiado generales. Por ello, su significado es poco preciso. Y alguien podría agregar
otra categoría: contenido de discriminación, y aun otras categorías.
La categoría “contenido de sexo” podría englobar las siguientes subcategorías
primarias: a) desnudos, b) presentación de actos sexuales, c) degradación de valores
mediante el sexo, y otros conceptos. En la subcategoría desnudos, podrían agruparse otras
subcategorías (secundarias), por ejemplo: 1) eróticos ligados al acto sexual (uno o varios
actores y actrices desnudos, comprometidos en acciones sexuales), 2) eróticos no ligados
al acto sexual (uno o varios actores y actrices simplemente desnudos), 3) no eróticos ni
ligados a una acción sexual (por ejemplo, una escena donde aparezca alguna escultura
desnuda, como el David de Miguel Ángel o un bebé desnudo). La presentación de actos
sexuales podría abarcar las siguientes subcategorías secundarias: 1) sexo sugerido
(escenas donde los actores insinúan que habrá un acto sexual, pero no se ve ninguna
acción; por ejemplo, entran a una recámara, sonríen, se miran entre sí, se cierra la puerta),
2) sexo implícito (escenas de conducta sexual manifiesta, en la que se observa una acción
pero ésta no es clara ni precisa, por ejemplo, una pareja que está en una cama, entre las
sábanas y supuestamente tiene una relación sexual) y 3) sexo explícito (conducta sexual

47

manifiesta y escenificada, en la cual los actores se encuentran desnudos y se observa con
claridad y precisión la acción sexual). La degradación de valores podría clasificarse en
(subcategorías secundarias): 1) el sexo se presenta como una forma de entrega y amor de
la pareja para el desarrollo armónico de la relación y el crecimiento humano de sus
integrantes, 2) el sexo se presenta como una pulsión instintiva, 3) el sexo se presenta
como una forma de degradación humana o humillación.
La violencia podría ser de distintos tipos (subcategorías primarias): a) física, b) verbal o
c) psicológica. En el caso de la violencia física, ésta podría llevarse a cabo con armas o sin
ellas (subcategorías secundarias). La violencia física podría provocar ciertos efectos: 1)
ningún efecto, 2) heridas reversibles que no requieren hospitalización, 3) heridas
reversibles que requieren hospitalización, 4) heridas irreversibles que requieren
hospitalización y 5) muerte (subcategorías secundarias). La violencia también podría:
asociarse al consumo de drogas o no y al contenido sexual o no (subcategorías
secundarias).
El contenido sobre adicciones y/o drogas podría abarcar las subcategorías primarias:
a) producción, b) distribución y c) consumo. Esta última podría subdividirse en
subcategorías secundarias: 1) consumo de alcohol, 2) tabaco, 3) estupefacientes de daño
significativo pero menor (por ejemplo, marihuana) y 4) estupefacientes de daño severo a
todo el organismo humano (por ejemplo, cocaína, heroína, entre otras). Asimismo, otras
subcategorías secundarias del consumo podrían ser en relación con sus consecuencias:
1) daños reversibles a los sistemas del organismo, 2) daños irreversibles y 3) fallecimiento.
Y así, las demás categorías.
De esta forma, cada película se clasificaría en las categorías y subcategorías.
Podríamos señalar que la presencia de ciertas subcategorías secundarias otorga un estatus
u otro a la cinta en cuestión, por ejemplo:

Películas aptas para todo público
• Sólo se permiten desnudos no eróticos; si alguna escena presenta desnudos
eróticos (ya sea que estén o no ligados al acto sexual), por lo que el filme se
clasificará, según sea el caso, como “apto para adolescentes jóvenes (12‐15
años)”, o “apto para adolescentes mayores (16 y 17 años) y adultos”.
• Únicamente se permite sexo sugerido; si alguna escena presenta sexo implícito o
sexo explícito, el filme será clasificado según sea el caso.
• Imposible vincular el sexo con valores, mucho menos presentarlo como una
pulsión instintiva y menos aún como una forma de degradación humana o
humillación (subcategorías secundarias).

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• La violencia únicamente puede presentarse en un contexto fantástico
caricaturizado.
• Ningún contenido sobre adicciones y/o drogas está permitido.

       Así, con cada grupo de edad: apta para adolescentes jóvenes (12‐15 años); apta para
adolescentes mayores (16 y 17 años) y adultos, y apta solamente para adultos o mayores
de edad.
   Este proceso de categorización podría representarse gráficamente de la siguiente forma:

❧  Contenido de sexo
Unidad 2:
• Desnudos
Shrek IV –Eróticos ligados al acto sexual

–Eróticos no ligados al acto sexual

Unidad 3: –No eróticos ni ligados a una acción sexual
Superman: Hombre de acero • Presentación de actos sexuales

–Sexo sugerido
–Sexo implícito
Unidad 4: –Sexo explícito

Toy Story 3 • Degradación de valores
– Presentación del sexo como forma de
entrega y amor

Unidad 5: – Presentación del sexo como una pulsión

Harry Potter y el misterio   – Presentación del sexo como una forma de
del príncipe degradación

❧ Contenido de violencia
• Física
Unidad 6:
–Uso de armas
2012
–Sí   –No
❧ Consecuencias
Unidad 7: –Ninguna

La película mexicana… – Heridas reversibles que no requieren
hospitalización
Unidad 8: – Heridas reversibles que sí requieren

La película venezolana… hospitalización
– Heridas irreversibles que requieren
hospitalización

Clasificación: –Mortales
– Apta para todo público.
• Verbal
– Apta para adolescentes jóvenes • Psicológica

(12‐15 años), adolescentes mayores • Asociada:
(16 y 17 años) y adultos.
–Consumo de drogas
– Apta para adolescentes mayores –Sexo

(16 y 17 años) y adultos. ❧ Contenido de adicciones y drogas
– Apta para adultos. ❧ Otras categorías y subcategorías

Figura 7.9 Ejemplo de un proceso de categorización de películas

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Para complementar el ejercicio le sugerimos que, junto con otros compañeros, lo
termine y genere un sistema para clasificar películas (simplemente mostramos algunas
categorías por las cuales puede comenzar; desde luego, podría no estar de acuerdo con
ellas o con las subcategorías mencionadas, o con los criterios para otorgar un estatus u
otro a la cinta). Una vez que desarrolle el sistema, vaya al cine, analice algunos filmes de
estreno y otórgueles su propia clasificación de acuerdo con sus criterios.

¿Cuáles son los pasos para llevar a cabo el análisis de contenido?
Ya hemos mencionado tres:

1. Definir con precisión el universo y extraer una muestra representativa.

2. Establecer y definir las unidades de análisis.

3. Establecer y definir las categorías y subcategorías que representan las variables de
la investigación.

Los demás pasos son:

4. Seleccionar los codificadores. Los codificadores son las personas que habrán de
asignar las unidades de análisis a las categorías. Deben tener un nivel educativo
profesional (estudiantes de licenciatura, como mínimo).

5. Elaborar las hojas de codificación. Estas hojas contienen las categorías y
subcategorías, y los codificadores anotan en ellas cada vez que una unidad entra
en una subcategoría. En la figura 7. 10 se muestran los elementos de una hoja o
registro de codificación, que puede estar impreso en papel, pantalla de PC o palm.
Incluso puede ser una hoja en Excel.

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Hora Nombre del participante Condición experimental
Codificador Fecha
Categoría Subcategoría 0’ 10’’ 20’’ 30’’ 40’’ 50’’ 1’ 10’’ 20’’ 30’’ 40’’ 50’’ 2’ 10’’ 20’’ 30’’ 40’’ 50’’ 3’
Distancia Alejamiento (0)
física Acercamiento (2)
Estático (1)
Movimientos Tensión (0)
corporales Relajación (2)
Ninguno (1)
Conducta Al sujeto (1)
visual
A otra parte (0)
Conducta F. completas (1)
verbal F. dicótomas (0)
Silencios (0)
Nota: Se agregaron las subcategorías “estático” en la categoría “distancia física” y “ninguno” en la categoría “movimientos corporales”.

Figura 7.11 Primer ejemplo de un formato de registro o codificación

66

Figura 7.12 Segundo ejemplo de un formato de registro o codificación

El ejemplo de la figura
7.12 es un formato para registrar conductas inapropiadas en la clase y analizar
cuáles son las que se presentan con mayor frecuencia y el número de estudiantes
involucrados (Creswell, 2005).
Los números (columnas) representan episodios de conducta inapropiada en la
clase (cada vez que ocurre). Se coloca en la fila “CI” (conducta inapropiada) la letra
inicial de la conducta (ejemplo: O, ofensa verbal; H, hablar en clase…), y “1” si son otras.
Asimismo, en la fila “N” se indica el número de estudiantes involucrados en el episodio.

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La hoja de codificación, formato o guía debe acompañarse de las instrucciones
para su llenado o registros y la mención de las unidades de observación, así como el
tiempo que durará ésta. Debe evitarse un instrumento que sea tan complejo que sea
difícil de codificar y utilizarse en la realidad.

7. Determinar el papel de los observadores. ¿Qué tan cercanos deben estar el
observador y los observados? A este respecto mucho se ha escrito y los roles
varían desde una distancia prudentemente lejana, hasta una cercanía completa.
Anastas (2005) y también Polster y Collins (2007) plantean dos roles
fundamentales de la relación observador‐observados: a) participante (donde hay
relación entre el observador y las personas observadas) y b) no participante (la
relación es mínima —simplemente por el hecho de que los individuos saben que
están siendo observados— o puede ser nula, si los individuos no saben que están
siendo observados).
La ética de la investigación marca que siempre que va a observarse a un ser
humano, se debe obtener su consentimiento; asimismo, no se deben invadir sus
esferas privadas (baños, recámaras, etc.). Anastas (2005) está de acuerdo con esta
consideración, aunque marca una excepción: cuando se observan conductas
inocuas que pudieran ocurrir de manera natural en situaciones públicas y cuando
las personas observadas no son identificadas o afectadas por los observadores. En
última instancia, si el investigador busca evitar la “reactividad” en el proceso (que
la presencia de los observadores provoque reacciones poco o nada naturales en
los participantes), una vez que se efectúan las observaciones, debe solicitársele a
cada sujeto su autorización, mantener su nombre en el anonimato, nunca mostrar
las filmaciones o registros y respetar su negativa, si es el caso.
Jorgensen (1989) sugiere tres actuaciones: a) participante activo, el
observador interactúa plenamente con los observados, tiene un papel de
miembro, es uno más de ellos (por ejemplo, si se trata de observar el compromiso
de trabajadores en los grupos de calidad, el observador es un miembro del grupo
con funciones específicas), b) participante privilegiado, no es un miembro del
grupo, pero tiene acceso a información amplia y privada, los observados lo
conocen y le tienen confianza y c) observador limitado, no tiene más que el papel

68

de observador externo. Rogers y Bouey (2005) los clasifican en el siguiente
continuo:

Participante completo: Participante Observador Observador
total interacción, su observador: su rol participante: su rol completo: nula
primario es participar, primario es observar, participación, se
rol primario es
participar y generar la pero casi a la par aunque tiene ciertas limita a observar

interacción. observa. participaciones.

Patton (2001) sugiere que el observador debe ubicarse en varios continuos para
establecer su papel (que es una ubicación aproximada y no exacta):

Sin que de ninguna manera sea una norma, cuando la observación
cuantitativa trabaja con personas, regularmente es no participante, encubierta o

69

intermedia, de corta estancia y enfocada. Mientras que la observación cualitativa
es participante, abierta, prolongada y general.

8. Seleccionar a los observadorescodificadores. Puesto que son las personas que
habrán de codificar la conducta, deben conocer las variables, categorías y
subcategorías. Las habilidades más importantes de un buen observador son:

• Selectividad para registrar lo que observa, de acuerdo con reglas.
• Uso de todos los sentidos, particularmente ante lo que no se esperaba
encontrar.
• Capacidad para seguir el sistema de registro que involucra el
procesamiento de información.

9. Proporcionar entrenamiento a observadorescodificadores (en las variables,
categorías, subcategorías, unidades de análisis y el procedimiento para codificar,
así como sobre las diferentes maneras como puede manifestarse una categoría o
subcategoría de conducta). Debido a que, en algún grado, la observación
involucra hacer juicios, el entrenamiento debe apoyar la estandarización de
procedimientos y, por ende, la objetividad.

10. Efectuar la prueba piloto y calcular la confiabilidad de los observadores
(intraobservador e interobservadores). En la prueba piloto se evalúa todo lo
relativo al proceso de observación. Desde la iluminación en el ambiente
(ejemplo, cámara de Gesell), el sonido y los equipos de filmación; hasta el lugar
donde se coloquen los observadores, las instrucciones y la guía de observación o
registro.
Gracias a la prueba piloto nos podemos dar cuenta de problemas
potenciales y corregirlos (por ejemplo, si vamos a observar conductas agresivas
en niños y nada más hemos trabajado con adultos, nos percataremos de que la
agresión no se manifiesta igual en adultos que en niños o adolescentes. De este
modo, durante la prueba piloto podemos registrar comportamientos agresivos
no contemplados, que se agregarán como subcategorías en el instrumento de
observación definitivo). Esto se hace con una muestra del repertorio de
conductas o actos a considerar. Con respecto a la confiabilidad, recordemos que
debe demostrarse y no asumirse y se determina para evaluar si los

70

observadores están registrando coherentemente (confiabilidad individual) y si
están registrando entre sí de manera similar los mismos eventos o conductas
(confiabilidad interobservadores). Los procedimientos y las fórmulas pueden
ser las mismas que las vistas en el apartado sobre el análisis de contenido; lo
único que cambia es la palabra “codificadores”, “codificación”, “codificadas”, por
“observadores”, “observación”, “observadas”. Por ejemplo:

Haynes (1978, p. 160) proporciona otra fórmula para calcular la
confiabilidad entre observadores o el grado de acuerdo interobservadores (Ao).

Donde Ia es el número total de acuerdos entre observadores, e Id es el
número total de desacuerdos entre observadores. Un “acuerdo” se define como la
codificación de una unidad de análisis en una misma categoría por distintos
observadores. Se interpreta como cualquier coeficiente de confiabilidad (0 a l).
Es muy importante al establecer la confiabilidad, evitar que los
observadores “copien” o vean el trabajo de sus compañeros, ya que esto puede
ocurrir.
Anastas (2005) y Grinnell, Williams y Unrau (2009) consideran como una
confiabilidad interobservadores mínima aceptable 0.85 u 85%. Si se elige un
instrumento ya desarrollado, al igual que en otros métodos de medición, debe
demostrarse que en los estudios donde se aplicó resultó válido y confiable, y
adaptarse a las condiciones de nuestra investigación.

71

Para establecer la validez de contenido, se analiza el dominio de nuestras
categorías y subcategorías contra el universo de posibles conductas que pueden
manifestarse. La validez de criterio muchas veces se establece usando otra técnica
(por ejemplo, la hostilidad, que se infiere de observar actos agresivos, puede
validarse mediante una escala que mida tal variable).

2. Llevar a cabo la codificación por observación.

3. Vaciar los datos de las hojas o formatos de codificación y obtener totales para cada
categoría.

4. Realizar los análisis apropiados.

CODIFICACIÓN EN EL ANÁLISIS DE CONTENIDO Y LA OBSERVACIÓN

Una vez recolectados los datos del análisis de contenido y/o la observación, también
éstos deben codificarse, es decir, asignar códigos (generalmente numéricos) a las
categorías y/o subcategorías. Por ejemplo, en el caso del estudio de Naves y Poplawsky
(1984), la codificación es la que se muestra en la tabla 7.10 (que corresponde al primer
ejemplo de un formato de registro o codificación, figura 7. 11).

Tabla 7.10 Ejemplo de codificación en el caso del estudio de Naves y Poplawsky

Variable Categorías Subcategorías Códigos Columnas
– Tratamiento – Grupo cultural 1 1
experimental – Grupo sociopsicológico 2
– Conducta
– Distancia física – Alejamiento   0
2
– Acercamiento   2

– Estático   1

– Movimientos corporales – Tensión 0 3

– Relajación   2

– Ninguno   1
– Codificador

– Conducta visual – Al sujeto    1 4
– A otra parte 0
– Conducta verbal – Frases completas 1 5
– Frases dicótomas o 0
silencios

72

– LRE ― 1 6
– MRM 2
– APY 3
Desde luego, Naves y Poplawsky (1984) para las categorías de “conducta de evitación” obtenían esta
codificación cada 10 segundos (cada unidad de análisis), y sumaban el número de 2 (dos) y 1 (uno) y
lo transformaban en porcentaje. Aquí suponemos que toda la interacción con el supuesto deficiente
mental puede categorizarse y subcategorizarse. Recordemos que eran 30 participantes.

Y la matriz de SPSS o equivalente sería la de la figura 7.13 (desde luego, solamente
se incluyen 10 casos a manera de ejemplo).

Figura 7.13 Matriz o vista de los datos para la codificación de la tabla 7.10 (Naves y
Poplawsky)

RECOPILACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS SECUNDARIOS

La recopilación y análisis de datos secundarios se fundamenta en información
disponible recolectada por otras personas distintas al investigador. Esta técnica para
recabar los datos puede subdividirse en: a) datos estadísticos provenientes de fuentes
oficiales y b) datos para metaanálisis. En ambos casos se acude a bases de información
que pueden encontrarse en una o varias fuentes y que son útiles para los propósitos del
estudio. La diferencia entre estos dos tipos estriba en que los primeros recogen

73

estadísticas (tasas de defunción o mortalidad y nacimiento, número de hectáreas de
riego, cifras de egreso en los distintos niveles del sistema escolar, número de camas de
los hospitales, número de monumentos históricos, producto interno bruto, número de
instalaciones deportivas y clases, así como número de cada una y tamaño en metros
cuadrados, extensión de la red de alcantarillado, índice de inflación, monto de la deuda
externa pública y privada, etc.). En cambio, el metaanálisis recopila estudios efectuados
por otros sobre el planteamiento del problema, los evalúa y puede volver a analizar sus
datos e integrarlos en una base mayor de información; o bien, adicionarlos y
compararlos.
Krysik (2005) considera tres tipos de datos secundarios: datos obtenidos del nivel
“micro”, datos agregados y datos cualitativos micro.

a)   Datos obtenidos del nivel “micro”: derivados de unidades de análisis individuales
como personas, organizaciones u hogares (número de habitantes por vivienda,
número de trabajadores de la empresa, preferencias electorales, satisfacción
laboral de los trabajadores, etc.). La mayoría de las veces los datos se recolectan
por medio de encuestas. Por ejemplo, los censos económicos (vistos en el capítulo
de encuestas o surveys de este CD) generan esta clase de datos, al igual que los de
población.
    La encuesta nacional de adicciones (implementada anualmente en varios
países latinoamericanos) es otro caso y recolecta —entre otros datos— los
siguientes:1

1. Personas económicamente activas en el sistema familiar.
2. Distribución del tiempo libre del estudiante.
3. Convivencia del alumno en el hogar (padres y otros parientes).
4. Estructura del sistema matrimonial de los tutores del estudiante (padres
casados, divorciados, separados, etcétera).
5. Ocupación de las personas económicamente activas en el hogar.
6. Persona(s) con quien(es) los estudiantes se comunican más dentro del
hogar.

1  Por ejemplo, en México la publica periódicamente el Consejo Nacional Contra las Adicciones (CONADIC).

74

7. Actividades deportivas del estudiante (tipos y periodicidad de cada
actividad deportiva, tiempos de dedicación, entre otros).
8. Conducta de fumar (inicio, frecuencia de la conducta de fumar, consumo
diario de cigarrillos).
9. Ingesta de alcohol (inicio, periodicidad, consumo semanal).
10. Percepción proyectiva del consumo de estupefacientes o drogas ilegales
(se responde a la pregunta: ¿A cuántos de tus compañeros de escuela has
visto consumir droga?, ¿a cuántos de tus amigos, fuera de la escuela?).
11. Conocimiento del tipo de droga que se consume (cuestionamiento: Señala
la droga que sabes consumen en este plantel… Señala la droga que sabes se
consume en tu vecindario…).
12. Preferencia de consumo en el entorno inmediato por tipo de
estupefaciente (fuera de la escuela).
13. Percepción del encuestado respecto de si es un problema el consumo de
estupefacientes.
14. Percepción respecto de si se pueden conseguir las drogas o
estupefacientes dentro de la escuela.
15. Percepción respecto de si se consume droga o sustancias ilegales dentro
de la escuela.
16. Percepción respecto de si el consumo de estupefacientes es un problema
en su entorno externo.
17. Preferencia de consumo por tipo de estupefaciente en la escuela.
18. Actitud ante el consumo de estupefacientes por una amistad.
19. Manifestación de haber consumido algún estupefaciente.
20. Edad de inicio de consumo.
21. Figura que invitó a experimentar el consumo.
22. Tipo de estupefaciente o droga consumida por primera vez.
23. Consumo de diferentes clases de estupefacientes.
24. Preferencia individual de consumo por tipo de estupefaciente.
25. Periodicidad del consumo.
26. Motivo(s) del consumo.

75

27. Acciones recomendadas por los encuestados para reducir el consumo,
evitarlo o prevenirlo.
28. Conciencia del consumo de estupefaciente.
29. Fuente más impactante de conocimiento del problema social que implica
el consumo de estupefacientes.
30. Comentarios abiertos (cualitativo).

Pero el investigador, aunque no generó estos datos, tiene acceso directo a ellos (a
la información individual y original; a los cuestionarios, registros, etc.) y, por lo tanto,
los puede volver a analizar (incluso a veces puede identificar a los encuestados o sus
perfiles).

b)  Datos agregados: Consisten en datos individuales que ya se han procesado y
conjuntado con otros en cifras estadísticas, tablas o cuadros. En éstos, las
características de las unidades de análisis no pueden ser identificadas (por
ejemplo: el investigador recibe el dato sobre el promedio de satisfacción laboral
en una escala o la tasa de desempleo y obviamente no puede reanalizar los datos,
sólo utilizarlos para los fines que convengan).
  Estos datos se pueden obtener de:

1.   Oficinas y agencias gubernamentales y oficiales (Ministerio de Educación,
Ciencia y Tecnología de Argentina; Ministerio de Educación y Ciencia de
España; Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales de Colombia;
Instituto Nacional de Estadística de Bolivia; Ministerio de Industria,
Turismo, Integración y Negociaciones de Perú; Banco Central de
Venezuela; etcétera).
2.   Organizaciones privadas (Cámara de Comercio de Santiago de Chile,
Consejo de Fundaciones Privadas de Guatemala, Fundación Cultural
Española para el Fomento de la Artesanía, Centro de Estudios Económicos
del Sector Privado en México, Fundación Ford, entre otras).
Algunas bases de datos privadas contienen archivos periodísticos, como
por ejemplo: U.S. News Archives on the Web (periódicos en Estados

76

Unidos), Reuters y Europrensa (Universidad Complutense de Madrid), etc.
Los periódicos más importantes del mundo generalmente poseen su
propia base de datos.
3.   Organizaciones no gubernamentales (Agencia de Cooperación en
Ingeniería Ambiental o ACIA, Pro Amazonia "Selva Para la Vida", Alianza
Cívica en México, Red 2002 de Barcelona para el apoyo de enfermos de
SIDA, y otras).
4.   Organizaciones internacionales (Comisión Económica para América Latina
y el Caribe; Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la
Ciencia y la Cultura, UNESCO; Organización Mundial de la Salud, OMS;
Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia, UNICEF; Fondo Monetario
Internacional, FMI; etcétera).

Las primeras tres fuentes genéricas varían en cada país, por lo que
resultaría impráctico intentar mencionarlas. Por ello, cada estudiante o
profesor debe tener en mente cuáles son y qué tipo de información pueden
proporcionar.2
De los datos resulta fundamental conocer:3

 El nombre y la filiación institucional de quien recolectó los datos.
 El periodo de recopilación de los datos.
 La muestra (método de selección, tamaño, características…).
 El método de recolección de los datos, incluyendo el
instrumento, procedimiento, confiabilidad y validez, etcétera.
 Localización (disponibilidad).

Y de ser posible:

 Procedimientos de codificación.
 Análisis practicados.
 Sugerencias para el análisis.

2
Para el caso de España recomendamos a Berganza y García (2005) y a Corbetta (2003) y la siguiente
página web:
http://www.typicallyspanish.com/html/castellano/sociedad/gobierno/organizaciones_no_gubernament
a
les/. Para las organizaciones no gubernamentales latinoamericanas, por ejemplo, en el caso del medio
ambiente, la siguiente dirección en internet incluye una gran cantidad de ellas:
http://www.ecoportal.net/content/view/
full/158
3
  Aplica también a los datos “micro”.

77

c) Datos cualitativos micro: producidos por una persona y recabados por otra. Al
investigador le llega el dato (cartas recopiladas por otros, transcripciones de
entrevistas hechas por psicólogos, grabaciones de las llamadas de pasajeros que
iban en los aviones secuestrados por terroristas en los atentados a las torres
gemelas del World Trade Center en Nueva York, etc.). Tales datos pueden volver a
ser analizados por el investigador.
Las ventajas de los datos secundarios residen en que su costo es generalmente
el más barato de todos los métodos de recolección y a veces son la única opción
para el investigador (Smith, 2008; Sieppert, McMurtry y McClelland, 2005),
además pueden replicarse estudios con base en ellos. Gran cantidad de datos
secundarios se localiza mediante internet. Sus desventajas potenciales consisten
en que a veces no son accesibles, no están estandarizados, pueden haberse
omitido variables importantes para nuestro estudio y es factible que den una falsa
impresión de ciertos subgrupos (los promedios de ingreso nacional per cápita, por
ejemplo, suelen resultar engañosos).
El proceso para utilizar datos secundarios en una investigación se resume en la
figura 7.14, adaptado de Sieppert et al. (2005) y Krysik (2005).

78

Analizar la relación entre el
planteamiento del problema y
Evaluar la calidad de los datos:
los datos secundarios:

‐ Muestra
‐ ¿Son pertinentes para el
‐ Confiabilidad
estudio?
‐ Validez
‐ ¿Representan
‐ Método de recolección
adecuadamente una
‐ Fuente de origen
operacionalización de nuestras

variables?

En el caso de datos
estadísticos, verificarlos
Preparar los datos para su preferentemente en al menos
análisis. dos fuentes confiables
(validación cruzada).

Figura 7.14 Proceso esencial para utilizar datos secundarios

Para el manejo de archivos se recomienda consultar a Webb, Campbell y Schwartz
(2000).

El metaanálisis
Esta clase de procedimiento de recolección y análisis de los datos implica sintetizar
resultados de investigación por medio de un número de estudios que consideran el
mismo planteamiento y variables (Wiersma y Jurs, 2008).
Los pasos de un metaanálisis son muy similares a los de otros estudios, con la
salvedad de que ahora la unidad de análisis ya no es el participante o caso, sino la
investigación realizada por otro(s) investigador(es). El reto es resumir los datos a partir
de los diferentes estudios de manera muy bien estructurada, que evite errores y facilite
su ulterior análisis.
Cabe señalar que el metaanálisis será más preciso entre más homogéneos sean los
estudios que se consideran, en cuanto a la pregunta de investigación, variables, método,
instrumentos de medición y análisis estadístico. Por lo tanto, el primer paso consiste en
ponderar si es posible combinarlos (nos referimos únicamente a estudios cuantitativos).

79

Tal consideración nos puede llevar a un sinfín de opciones, desde descubrir que hay
varios estudios que son totalmente compatibles y pueden mezclarse, hasta contrastar,
aquellos que sólo tienen un ítem en sus cuestionarios que nos sea de utilidad.
Existen diferentes propuestas para conjuntar estadísticamente los resultados de
distintos estudios, destacan tres fundamentalmente, que se conocen con el nombre de
modelo de efectos fijos, modelo de efectos aleatorios y, por último, el modelo bayesiano
(Molinero, 2003).
En el modelo de efectos fijos, los estudios se combinan y se asume que no existe
heterogeneidad entre ellos, que por lo tanto todos constituyen estimaciones de un
efecto real, cuya magnitud se desea conocer. Así pues, la inferencia realizada se
condiciona a los estudios efectuados.

En el modelo de efectos aleatorios la inferencia se fundamenta en suponer que los
estudios incluidos en el análisis constituyen una muestra aleatoria del universo de
estudios posibles, y sus resultados son más conservadores al tener en cuenta una
fuente extra de variación, ya que se incluyen dos fuentes de variación potenciales: la
existente dentro de los estudios y la variación entre los estudios (Molinero, 2003, p. 3).

La utilización de modelos bayesianos requiere de modelos estadísticos complejos
de varianza.
El metaanálisis constituye un intento de resolver contradicciones entre los
resultados de diferentes investigaciones y evaluar patrones comunes en distintos
estudios. Es un método sumamente importante para generar teoría.
Como todo método inferencial, tiene sus problemas y limitaciones. Uno de los
principales problemas es que al ser un estudio que generalmente se ejecuta de forma
retrospectiva, tiene una posibilidad mayor de introducir sesgos (error sistemático).
Otros retos son los que se derivan del procedimiento de combinar datos de múltiples
estudios, entre los cuales pudiera haber diferencias en cuanto a método y muestreo
(Smith, 2008).
El procedimiento general de un metaanálisis es similar al de los datos
secundarios, pero se agregan algunos elementos como el análisis mismo (figura 7.15).

80

Evaluar si el Definir los criterios de Analizar la relación entre el
metaanálisis puede selección de los estudios planteamiento del problema y los
responder al que deben ser incluidos estudios:

planteamiento del en el análisis (criterios de
problema
inclusión y exclusión) ‐ ¿Son pertinentes los estudios para
la investigación planteada?
‐ ¿Qué tan homogéneos o
heterogéneos resultan y en qué sí
pueden conjuntarse y en qué no?

a) Elegir los aspectos, dimensiones
y/o variables en las cuales van a
conjuntarse o compararse.
Preparar los Seleccionar los estudios b) Evaluar la calidad de los estudios:

datos para su que habrán de incluirse ‐ Muestra

análisis ‐ Confiabilidad
‐ Validez
‐ Método de recolección
‐ Fuente de origen

Otros parámetros: vea el último
Analizar los capítulo del CD

datos

Figura 7.15 Proceso esencial del metaanálisis

Algunas recomendaciones para el metaanálisis las proporcionan Céspedes (1995)
y Harpe (2009):

1. Seleccionar investigadores independientes que lean, clasifiquen, codifiquen,
cuantifiquen y finalmente evalúen y elijan el grupo de estudios que serán
incluidos en el metaanálisis (MA).
2. Elaborar una guía de los datos que deben ser recolectados de los estudios
escogidos para ser procesados en el MA.
3. Combinar los resultados obtenidos y asegurar la calidad de los datos y su
procesamiento estadístico adecuado.
4. Preferentemente utilizar datos provenientes de muestras aleatorias.

81

El análisis estadístico general para el modelo de efectos fijos (no existe hetero‐
geneidad, hay homogeneidad o las investigaciones que se estiman muestran un efecto
uniforme, debido al uso de un mismo tratamiento), se utiliza el método de Mantel‐
Haentzel‐Peto.
            Si los estudios son heterogéneos al mostrar el efecto ante un tratamiento
(modelo de efectos aleatorios), se utiliza el método de Cochran‐Dersimonian‐Laird
(Céspedes, 1995).
En general, se obtiene para las estadísticas calculadas, el tamaño del efecto
(Nugent, 2009, Wiersma y Jurs, 2008, y Glass, 1976), el cual se revisó en el capítulo 10
del libro. Recordamos que es una medida de la “fuerza” de la diferencia de las medias u
otros valores considerados (Creswell, 2005). Resulta ser una medida en unidades de
desviación estándar. Su cálculo fue ejemplificado con la prueba t.
Existen diversos programas computacionales para el metaanálisis, entre los cuales
se encuentran los siguientes:

‐ Easy MA [M. Cucherat]. Lyon, France:
University of Lyon. http://www.spc.univ‐lyon1.fr/~mcu/easyma
‐ RevMan®: The Cochrane Collaboration’s Review Manager. The Cochrane
Collaboration: http://www.cc‐ims.net/RevMan
‐ BUGS y WinBUGS: http://www.mrc‐bsu.cam.ac.uk/bugs
‐ SAS® (programa ya comentado, en su página existe un programa para
metaanálisis). http://www.sas.com
‐ STATA ®. http://www.stata.com
‐ Meta Win: http://www.metawinsoft.com

Y otros muchos que puede buscar vía disparador (o motor de búsqueda) en
internet. Recuerde que las direcciones electrónicas pueden cambiar en cualquier
momento.

82

EJEMPLOS DE ESTUDIOS
BASADOS EN DATOS SECUNDARIOS

Shu‐li et al. (2008) efectuaron una investigación para desarrollar un modelo que
predijera la permanencia de personas ancianas en su hogar (en lugar de acudir a asilos,
por ejemplo), utilizando datos secundarios de 9 879 individuos de la base de datos
pública de Estados Unidos: “The National Home and Hospice Care Survey 2000 (NHHCS
2000)”. Descubrieron que el principal predictor de la permanencia es que la persona
viva con familiares. Asimismo, Smith (2009) se fundamentó en análisis de datos
secundarios para estudiar las inequidades en la educación británica, específicamente la
exclusión de escuelas.
Hernández Sampieri et al. (2008) realizaron un estudio de mercado utilizando
datos secundarios con la finalidad de indagar sobre la conveniencia de abrir clínicas de
cirugía estética y plástica en México. Buscando en diversas fuentes de internet, medios
impresos (revistas y diarios de circulación nacional) y bases de datos, lograron ubicar a
las principales clínicas que operaban a nivel nacional y en las regiones y ciudades más
pobladas del país (Ciudad de México, Monterrey, Guadalajara, Tijuana, Puebla),
establecer los precios de sus servicios, determinar el mercado potencial y sus
características (por ejemplo, número de cirugías que se practicaron durante el último
año, interés por practicarse una cirugía plástica, preocupación por la estética
personal…), evaluar las apelaciones de su publicidad y otras cuestiones. Haber realizado
una encuesta hubiera sido más preciso, pero también más costoso, de tal modo que se
hizo una investigación de acuerdo con el presupuesto del inversionista español. Incluso
le proveyeron de un análisis del marco jurídico mexicano para abrir y operar tales
clínicas.

Estudio para el diagnóstico municipal
En las anteriores ediciones de esta obra, se integraba un ejemplo para diagnosticar y
caracterizar a un municipio, con el fin último de elaborar su plan de desarrollo.
Regularmente estos diagnósticos son estudios mixtos, pero una parte muy importante
de sus insumos lo constituyen los datos secundarios, que se generan con base en
indicadores, los cuales se han desarrollado por diferentes organizaciones dedicadas a la

83

investigación municipal (por ejemplo: el Instituto Vasco de Estadística; el Centro de
Investigación y Desarrollo Económico de México (CIDE); el Instituto de Estadística de la
Comunidad de Madrid; el Sistema Nacional de Indicadores Municipales (SINIM) de la
Unidad de Información Municipal del Gobierno de Chile; el Instituto Nacional de
Estadística, Geografía e Informática en México (INEGI); el Instituto Brasileiro de
Geografia e Estadística; el Sistema Nacional de Información Municipal, CEDEMUN, de la
Secretaría de Gobernación de México; la Federación Nacional de Departamentos de
Colombia; el Departamento de Estadística del Ayuntamiento de Barcelona; etcétera).
Algunos indicadores se aplican a cualquier municipio y son relevantes para todas
las entidades poblacionales (número de habitantes, ingreso per cápita, ingresos totales
del municipio, gasto total del municipio, inversión total, etc.), mientras que otros
indicadores resultan importantes sólo para ciertos municipios (por ejemplo, los
indicadores relativos a la producción agrícola son irrelevantes para un municipio
completamente urbano). Por ello, en cada diagnóstico municipal deben elegirse los
indicadores (datos secundarios) significativos para la entidad en cuestión.
También, cada provincia, departamento, región o estado genera indicadores a su
nivel; lo mismo que las naciones.
En este CD: Material complementario→ Documentos→ Documento 1:
“Indicadores”, se incluyen ejemplos de indicadores secundarios municipales que
pudieran recolectarse para un diagnóstico de un municipio, con el fin de que los
estudiantes que apenas comienzan en estos menesteres de la metodología de la
investigación los puedan comprender sin mayores complicaciones (se cubren unas
cuantas áreas, pero desde luego, no en su totalidad ni mucho menos). No son los únicos,
ya que hay miles de ellos. Están agrupados por áreas generales (las cuales también
pueden fluctuar según el autor u otros criterios). Determinados indicadores pueden
formar parte de dos o más áreas. Sin polemizar (porque cuando se sopesan pueden
generar discusiones severas), se presentan a continuación como muestras de datos
secundarios y fueron en particular desarrollados para un municipio del Estado de
México, México. Sería interesante como ejercicio que en cada institución se propusieran
los que serían los más adecuados para su municipio.

84

Errores en las mediciones
Esta parte se escribe porque es una pregunta que se nos ha hecho constantemente
sobre los tipos de errores en la medición.
En cualquier instrumento de medición se tiene un grado de error (recordemos lo
señalado en el capítulo 9 del libro y al inicio de este capítulo).
Imaginemos que realizamos la evaluación de la autoestima en un grupo de
estudiantes. Si la mido un día y la vuelvo a medir al día siguiente, y posteriormente a la
semana; podemos esperar que las puntuaciones sean las mismas en las tres mediciones.
La autoestima como otros atributos no varían a través del tiempo, a menos que “algo”
los haga variar (un estímulo, la maduración de la persona, un suceso de vida, entre
otros). Es decir, si los estudiantes obtuvieron puntuaciones diferentes en las pruebas, su
desempeño se debió a la influencia de otro motivo distinto a su propia autoestima. Estas
otras razones provocan error. El grado en que un instrumento se encuentra libre de
error indica su confiabilidad. Entre más fiable resulta un instrumento, el investigador
puede acercarse a una verdadera estimación del atributo considerado. Tal “exactitud” se
obtiene al minimizar las fuentes de error en la medida de lo posible y con la estimación
del grado de error que permanece. Pues bien, hay dos tipos de errores que pueden
ocurrir: sistemáticos y no sistemáticos. Los primeros maximizan o minimizan el
desempeño de un instrumento y afectan a la validez (Mertens, 2005). En el ejemplo de
la autoestima, un método para desarrollarla o fortalecerla (por ejemplo, motivacional o
terapéutico) puede ser visto como una influencia sistemática en la variable o atributo. El
efecto del error sistemático en las respuestas es constante y puede predecirse. Pero los
errores no sistemáticos (que conciernen a los investigadores) varían de situación en
situación (aplicaciones distintas) y en consecuencia no pueden predecirse (o es
sumamente complejo), pero sí prevenirse.
Estos errores pueden caer en tres categorías: a) personales (dependen de cada
individuo, como el estrés, el cansancio o la motivación), b) condiciones de
administración del instrumento (instrucciones distintas a los respondientes,
temperatura ambiental, lenguaje, etc.) y c) modificaciones en los instrumentos o tareas
(por ejemplo, cambios en ítems o las conductas a observar). Normalmente, la
confiabilidad es calculada mediante una estadística que compara el desempeño de los
mismos individuos en tiempos diferentes o partes distintas del instrumento y que oscila

85

entre cero y uno, su fin es precisamente ayudar al investigador a identificar el grado de
error que se presenta en la medición, en su consistencia interna; mediante la fiabilidad y
un análisis del investigador se deben hacer transparentes las fuentes de error.

BIBLIOGRAFÍA

Gall , M. D., Gall, J. P. y Borg, W. R. (2003). Educational research: An introduction (7a.
Ed.). Boston, MA, EE. UU.: Allyn and Bacon.
Lopez S. J. y Snyder, C. R. (2003). Positive psychological assessment : A handbook of
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Roid, G. H. (2003). StanfordBinet intelligence scales (5a. Ed.). Itasca, IL, EE. UU.:
Riverside Publishing.
Weller, S. C. y Romney, A. (1990). Metric scaling: correspondence analysis. Thousand
Oaks, CA, EE. UU.: Sage.

86

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