Estudio transaccional, transeccional o transversal

¿Es mi estudio transaccional o longitudinal? 

Hace pocos días, una alumna que está por sustentar su tesis me preguntaba preocupada si el diseño de su estudio era transaccional o longitudinal. La duda había surgido a raíz de que la asesora le dijera que quitara el cuadro explicativo de la población, compuesta por dos grupos de estudiantes, ya que ella no los había evaluado simultáneamente.

Traté de explicarle que un estudio no se convierte en transaccional por evaluar a todos los integrantes de la población o muestra al mismo tiempo, sino por hacerlo una sola vez en el período delimitado por el investigador. Período que debe ser relevante para el estudio.

Argumentó que todos debían ser evaluados a la vez, ya que el diseño transaccional es como una foto que se toma en un determinado momento. Esa había sido la interpretación que hizo de su libro de Metodología: "Los diseños de investigación transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Es como tomar una fotografía de algo que sucede." (Fernández, Hernánde y Batista, p.151, 2010).

El libro presenta ejemplos que aclaran la idea de "momento" y que nos hacen ver que no debemos tomar la referencia a "la foto" al pie de la letra. En realidad, se trata de un período de tiempo en el que se recolectan datos de la población o muestra sin hacerles un seguimiento, ya que un seguimiento y segunda evaluación lo convertiría en longitudinal. Por ejemplo: 

Me interesa conocer y describir las características de los estudiantes que abandonaron los estudios en el primer año de la carrera de marketing de una universidad. El abandono de cada uno de los integrantes de la población en estudio no se hizo en el mismo momento  sino durante un período de tiempo. Adicionalmente, el cuestionario a emplearse, en caso que este sea el instrumento para la obtención de información, por lógica, será completado cuando lo determine el investigador y muy difícilmente eso podrá hacerse en un solo día. No obstante, he evaluado a cada uno de los componentes de la población una sola vez durante un determinado período de tiempo, por lo tanto, se trata claramente de un diseño transaccional.

Para que terminara de convencerse de lo que le decía, le recomendé un par de libros con muy buenos ejemplos de lo que es un "cross-sectional study". Los libros están en inglés y las direcciones son las siguientes:

https://books.google.com.pe/books?id=cO8lh0omJtMC&pg=PA44&dq=what+is+a+cross+sectional+study&hl=es&sa=X&redir_esc=y#v=onepage&q=what%20is%20a%20cross%20sectional%20study&f=false


https://books.google.com.pe/books?id=G9gTZLV50u4C&pg=PA68&dq=cross+sectional+study+definition&hl=es&sa=X&redir_esc=y#v=onepage&q=cross%20sectional%20study%20definition&f=false

Puede verse también una página fácil de entender como la siguiente:

http://www.ehowenespanol.com/metodos-investigacion-transversal-info_232819/

Estadística Descriptiva Cuantitativa

Estadística Descriptiva Cuantitativa

La estadística descriptiva cuantitativa se basa principalmente en la construcción de tablas de frecuencia. Veamos  un ejemplo.

Ejemplo

En la clase de matemáticas compuesta por 15 estudiantes se tomó una prueba de razonamiento matemático obteniéndose los resultados que se muestran a continuación:

José                      05

Matías                   12

Luis                       16

Carmen                 18

Lucila                     11

Pablo                     19

Samuel                  15

Susana                  07

Adrián                    03

Ángel                     20

Ramón                  04

Tomás                  14

Mónica                  20

Felipe                   10

Elena                    13

Siendo la nota mínima 00 y la máxima 20.

En una tabla de frecuencia se agrupan los resultados de modo tal que se pueda obtener una idea del nivel de los estudiantes en forma rápida. ¿Qué nos interesa saber? Se desea saber si la mayoría de los estudiantes se encuentra en un nivel bajo, medio o alto.

Agrupando de la siguiente manera:

00 – 06                  bajo

07 – 13                  medio

14 – 20                  alto

Empezamos a contar cuántos estudiantes obtuvieron calificaciones entre 00 y 06. Vemos que en ese grupo se encuentran José, Adrián y Ramón, es decir tres estudiantes.

Matías, Lucila, Felipe, Susana y Elena obtuvieron calificaciones medias, es decir 5 estudiantes se encuentran en el nivel medio con puntajes entre 07 y 13, mientras que Luis, Carmen, Pablo, Samuel, Ángel, Tomás y 

Mónica alcanzaron notas altas entre 14 y 20 puntos.

Organizando el conteo que hemos hecho en una tabla obtenemos la tabla de frecuencias:

Rango	Nivel	Frecuencia	Porcentaje
00 – 06	Bajo	3	20%
07 – 13	Medio	5	33%
14 – 20	Alto	7	47%
TOTAL		15	100%

Se ha añadido una columna de porcentajes en la cual se indica qué porcentaje del total de alumnos se encuentra en cada nivel. El porcentaje se obtiene dividiendo la frecuencia respectiva entre el número total de alumnos.

 Los resultados obtenidos pueden mostrarse de manera gráfica a través de un histograma como el que se presenta a continuación:

En el gráfico de arriba se muestran las frecuencias correspondientes a cada nivel. En vez de indicarse las frecuencias podrían indicarse los porcentajes:

La tabla de frecuencias tendría una apariencia diferente si decidimos dar otra denominación a los resultados obtenidos. Por ejemplo, digamos que la nota aprobatoria se encuentra entre 11 y 20 mientras que un puntaje inferior es desaprobado. Se tiene lo siguiente:

00 – 10                  aprobado

11 -20                    desaprobado

En el primer grupo hay 5 estudiantes, mientras que en el segundo se encuentran 10. Construimos la siguiente tabla:

Rango	Nivel	Frecuencia	Porcentaje
00 – 10	Desaprobado	5	33%
11 – 20	Aprobado	10	67%
TOTAL			100%

Los niveles y rangos a emplearse dependerán de la decisión que tome el investigador para hacer su descripción.

Rangos para una escala de Likert

EJEMPLO 2

Supongamos un instrumento con cinco categorías en la escala de Likert con las siguientes valoraciones:

Nunca = 1

Casi nunca = 2

A veces = 3

Casi siempre = 4

Siempre = 5

Supongamos además que el instrumento está compuesto por 50 ítems que evalúan a una variable compuesta a su vez por cuatro dimensiones. La primera dimensión corresponde a los ítems que van de 1 a 10, la segunda de 11 a 25, la tercera de 26 a 40 y la cuarta de 41 a 50.

Se quiere hacer una descripción del comportamiento de la variable agrupando los resultados obtenidos en bajo, medio y alto.

PRIMERA DIMENSIÓN

Aquí se tienen 10 ítems, cada uno de los cuales pueden obtener una calificación mínima de un punto al responder nunca y una máxima de 5 puntos al responder siempre. Por lo tanto el mínimo puntaje para la dimensión será de 10 puntos en el caso en que todas las respuestas sean nunca y un máximo de 50 en el caso en que todas las respuestas sean siempre. Las múltiples combinaciones de respuesta que puedan darse quedan dentro de ese rango, es decir, entre 10 y 50.

¿Qué rango corresponde a bajo, cuál a medio y cuál a alto? La forma más simple de establecer los rangos es agrupando los posibles resultados en tres grupos:

50 menos 10 = 40

40 dividido entre 3 = 13.3

Por lo tanto los rangos serán:

Bajo: de 10 a 23.3, incluye el 10 pero no el 23.3 o lo que es igual a [10 – 23.3)

Medio de 23.3 a 36.6 Incluye el 23.3 pero no el 36.6, igual a [23.3 – 36.6)

Alto de 36.6 a 50 Incluye el 36.6 y también el 50, que es el máximo puntaje posible a ser obtenido. Igual a [36.6 - 50]

Y dado que los resultados serán siempre números enteros, esto se puede expresar de la siguiente manera:  

Bajo: [10 – 24)

Medio: [24 – 37)

Alto: [37 – 50)

SEGUNDA DIMENSIÓN

Aquí se tienen 15 ítems, cada uno de los cuales pueden obtener una calificación mínima de un punto al responder nunca y una máxima de 5 puntos al responder siempre. Por lo tanto el mínimo puntaje para la dimensión será de 15 puntos en el caso en que todas las respuestas sean nunca y un máximo de 75 en el caso de que todas las respuestas sean siempre. Las múltiples combinaciones de respuesta que puedan darse quedan dentro de ese rango, es decir, entre 15 y 75.

¿Qué rango corresponde a bajo, cuál a medio y cuál a alto? Una vez más la forma más simple de establecer los rangos es agrupando los posibles resultados en tres grupos:

75 menos 15 = 60

60 dividido entre 3 = 20

Por lo tanto los rangos serán:

Bajo: de 15 a 35, incluye el 15 pero no el 35 o lo que es igual a [15 – 35)

Medio de 35 a 55 Incluye el 35 pero no el 55, igual a [35 – 55)

Alto de 55 a 75 Incluye el 55 y también el 75, que es el máximo puntaje posible a ser obtenido. Igual a [55 - 75]

Y esta vez no tenemos decimales.

Los rangos para la tercera dimensión serán iguales a los de la segunda, ya que tienen el mismo número de ítems, mientras que para la cuarta dimensión serán iguales que para la primera.

VARIABLE

En cuanto a la variable comprendida por las cuatro dimensiones deberá efectuarse el mismo procedimiento anterior considerando los 50 ítems.

El mínimo puntaje será 50 y el máximo 250.

Luego 250 menos 50 es igual a 200.

200 dividido entre tres = 66.7, por lo tanto:

Bajo: [50 – 116.7)

Medio: [116.7 – 183.4)

Alto: [183.4 – 250.1)

Que en enteros quedará del siguiente modo:

Bajo: [50 – 117)

Medio: [117 – 184)

Alto: [184 – 250]

Cómo definir los rangos del instrumento de investigación

Cuando hacemos una investigación cuantitativa descriptiva y queremos mostrar resultados en porcentajes a través de tablas de frecuencia e histogramas, por lo general necesitamos agrupar los resultados en niveles que van de lo más bajo a lo más alto.

Muchos investigadores construyen un instrumento de investigación, como cuestionarios o escalas de Likert,  con relativa facilidad, pero tienen dificultades para establecer los rangos correspondientes a niveles del tipo bajo, medio y alto.

La forma más simple de hallar dichos niveles es a través de las categorías de respuesta. Por ejemplo, en un cuestionario dicotómico las respuestas serán puntuadas con cero o uno, mientras que en una escala de Likert frecuentemente se encontrarán puntajes de uno a cinco. Naturalmente hay categorías de uno a tres, de uno a siete o más. Aquí pondremos como ejemplo cómo hallar los niveles de un instrumento dicotómico y una escala de Likert.

EJEMPLO 1

Se tiene un cuestionario de 33 preguntas que pueden ser respondidas sí o no. A cada respuesta afirmativa se le asigna un punto y a cada negativa cero puntos. Esto quiere decir que el máximo puntaje que se puede obtener en el cuestionario es de 33 puntos y el mínimo de 0 puntos.

Adicionalmente la variable a ser medida está compuesta por 3 dimensiones. La dimensión uno es medida por las preguntas que van de 1 a 11, la segunda dimensión por preguntas de la 12 a la 22 y la tercera dimensión por preguntas de la 23 a la 33. Con esto se tiene que el máximo puntaje en cualquiera de las tres dimensiones es de 11 puntos, en el caso en que el participante haya respondido sí a todas las preguntas y el mínimo 0, en el caso en que haya respondido no a todo. Por lo general las respuestas serán una mezcla de afirmaciones y negaciones.

RANGOS DE LAS DIMENSIONES

Si queremos hallar los rangos correspondientes a los niveles bajo medio y alto tendremos que dividir los posibles puntajes entre tres.

Los posibles puntajes serán:

0: todas las respuestas son negativas

1: solo hay una respuesta afirmativa

2: hay dos respuestas afirmativas

Y así sucesivamente hasta llegar a 11 respuestas afirmativas, con lo cual las posibilidades son:

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11

Hay 12 posibilidades de respuesta que repartiremos en tres grupos.

0, 1, 2 y 3: nivel bajo

4, 5, 6 y 7: nivel medio

8, 9, 10 y 11: nivel alto

Como puede verse, las posibilidades han sido repartidas equitativamente en tres grupos de cuatro elementos cada uno, quedando los rangos de la siguiente manera:

[0 - 3]   Bajo

[4 - 7]   Medio

[8 - 11]  Alto

Si bien los puntajes son exactos y deberían ir entre llaves en vez de corchetes, es decir, no hay una continuidad entre los extremos, el investigador puede decidir tratar a la variable como continua y establecer los respectivos niveles como rangos de la forma mostrada en el ejemplo.

El ejemplo para una escala de Likert lo veremos en una siguiente entrada.