Ajuste Estadistico De Datos

AJUSTE ESTADISTICO DE LOS DATOS:

Esto consiste en una ponderación, redefinición de variables y transformación de escalas. Estos ajustes no siempre son necesarios pero pueden mejorar la calidad del análisis de datos

Ponderación:

En la ponderación, se asigna un valor relativo a cada caso o entrevistado en la base de datos a fin de reflejar su importancia relativa para otros casos o entrevistados. El valor 1.0 representa el caso no ponderadlo. El efecto de la ponderación es el aumento o reducción del número de casos en la muestra que presentan ciertas características.

La ponderación se usa sobre todo para que los datos de muestreo sean más representativos de una población meta acerca de las características más específicas. La ponderación también se utiliza para ajustar la muestra, de modo que se atribuya mayor importancia a los entrevistados con ciertas características. Si se conduce un estudio a fin de determinar que modificaciones deben hacerse es un producto existente, tal vez el investigador quiera asignar un valor relativo mayor a las opiniones de usuarios asiduos del producto.

EJEMPLO:

Determinación del valor de los consumidores de comida rápida

En el área de Long Beach, Los Ángeles, se llevó a cabo una encuesta por correo a fin de determinar la preferencia del consumidor a restaurantes de comida rápida. La composición de la muestra resultante difería, en nivel educativo, de la distribución de la población del área según se compilo de datos de censos recientes. Por tanto, la muestra se ponderó para que fuera representativa en términos de nivel educativo. Los valores relativos aplicados se determinaron al dividir el porcentaje de población entre el porcentaje de la muestra correspondiente. En la tabla siguiente se presenta la distribución del nivel educativo y de la población, así como los valores relativos aplicados.

Años de educación Porcentaje de la muestra Porcentaje de la población Valor relativo

Escuela Primaria

0 a 7 años

8 años

2.49

1.26

4.23

2.19

1.70

1.74

Bachillerato

1 a 3 años

4 años

6.39

25.039

8.65

29.24

1.35

1.15

Universidad

1 a 3 años

4 años

5 a 6 años

7 años ó mas

22.33

15.02

14.94

12.18

29.42

12.01

7.36

6.90

1.32

0.80

0.49

0.57

Totales 100.00 100.00

Las categorías que no se representaron en forma adecuada en la muestra recibieron valores relativos más altos, en tanto que las categorías que se representan en exceso recibieron valores relativos inferiores. De modo que, los datos para un entrevistado con 1 a 3 años de educación universitaria se sobre ponderarían al multiplicar por 1.32, en tanto que los datos para un entrevistado con 7 o más años de educación universitaria se subponderarían al multiplicarlos por 0.57.

REDEFINCIÓN DE VARIABLES:

La redefinición de variables implica la transformación de los datos para crear nuevas variables o modificar variables existentes. El propósito de la redefinición es crear variables que sean consistentes con los objetivos de estudio. Por ejemplo, suponga que la variable original era el uso del producto, con 10 categorías de respuestas. Estas podrían dividirse en cuatro categorías; usuarios asiduos, medios, esporádicos y no usuarios. O bien, el investigador puede crear variables nuevas que se componen de otras variables. Por ejemplo, el investigador puede crear un índice de búsqueda de información, que es la cantidad de información que los clientes buscan de los distribuidores, materiales promocionales y fuentes independientes.

TRANSFORMACIÓN DE LA ESCALA:

Comprende la manipulación de los valores de la escala para asegurar la compatibilidad con otras escalas, o de lo contrario, hacer que los datos sean adecuados para en análisis. Con frecuencia, se emplean distintas escalas para medir variables diferentes. Por ejemplo, las variables de imagen pueden medirse con base en una escala de diferencial semántico de siete puntos, las variables de actitud con base en una escala de calificación continua y las variables de estilo de vida con base en una escala de Likert de cinco puntos. Por tanto, no tendría sentido realizar comparaciones de todas las escalas de medición para ningún entrevistado. A fin de comparar las calificaciones de actitud con las calificaciones de estilo de vida o imagen, sería necesario transformar las distintas escalas. Incluso si se emplea la misma escala para todas las variables, quizá los distintos entrevistados la utilicen de manera diferente.

• Escala de Likert. La escala de Likert mide actitudes o predisposiciones individuales en contextos sociales particulares. Se le conoce como escala sumada debido a que la puntuación de cada unidad de análisis se obtiene mediante la sumatoria de las respuestas obtenidas en cada ítem.

La escala se construye en función de una serie de ítems que reflejan una actitud positiva o negativa acerca de un estímulo o referente. Cada ítem

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