Sociólogo Realizar Investigación de Encuestas
Los sociólogos estudian a las personas, que eligen, deciden, triunfan, fallan, dañan a los demás, se lastiman a sí mismas y se comportan de manera racional A menudo les he explicado a mis alumnos que si cogía una onza de gasolina y le colocaba una cerilla encendida, el gas tendría que quemarse. El gas no tiene otra opción así como la llama no tiene otra opción. Pero, si alguien te puso una cerilla encendida en tu brazo, o en el brazo de tu compañero de clase, tú o ellos podrían responder de muchas maneras. A la mayoría le resultaría dolorosa la experiencia. Algunos podrían disfrutarlo, otros podrían tomar represalias con violencia, y otros podrían sentir un vínculo emocional con quien los quemó. El sociólogo debe enfocarse en las definiciones subjetivas y percepciones que las personas colocan en sus elecciones y motivaciones. De hecho, los sociólogos explican muy bien la subjetividad humana en sus estudios de investigación. La forma más común de investigación sociológica de la familia es la investigación de encuestas.
Las encuestas son instrumentos de investigación diseñados para obtener información de individuos que pertenecen a un grupo, organización o sociedad más grande. La información recopilada se utiliza para describir, explicar y a veces predecir actitudes, comportamientos, aspiraciones y comportamientos previstos. Los tipos de encuestas incluyen encuestas políticas, encuestas de opinión, Censo nacional, papel, entrevista verbal, votación en línea y votación-convocatoria de audiencia (votos de American Idol) y encuestas. El Estudio Nacional de Familias y Hogares, las Encuestas Sociales Generales y otras encuestas a gran escala que abordan temas familiares son comunes.
Las encuestas suelen ser encuestas que recopilan opiniones (como a quién se podría votar en una elección, cómo se siente sobre el resultado de un tema controvertido o cómo se evalúa a un funcionario u organización pública. La Oficina del Censo (http://www.census.gov/) por mandato Constitucional debe contar a toda su población cada 10 años (Como el Censo de Estados Unidos 2010). La población es la totalidad de los miembros de un país, organización, grupo o categoría de personas a ser encuestadas (por ejemplo, población estadounidense = 305,000,000). Una muestra es solo una parte de la población pero no toda (por ejemplo, una Encuesta de la Comunidad Estadounidense de 35,000 ciudadanos estadounidenses de la Oficina del Censo de Estados Unidos Ver http://www.census.gov/acs/www/). Las encuestas pueden preguntar a una determinada categoría de personas de una sola vez; una Encuesta Transversal es una encuesta realizada una vez a un grupo de personas. Las encuestas también pueden pedir a las mismas personas que llenen una encuesta durante un número prolongado de años, una Encuesta Longitudinal es una encuesta que se da a las mismas personas más de una vez y normalmente durante un conjunto de años o décadas.
| Cuadro 1: Alumnos universitarios hipotéticos Población ABC Universidad con 10,000 estudiantes |
| Hembra (5000/ 50%) |
Macho (5000/ 50%) |
| Afroamericano (1000/ 10%) |
Afroamericano (1000/ 10%) |
| Hispano (1000/ 10%) |
Hispano (1000/ 10%) |
| Asiático (1000/ 10%) |
Asiático (1000/ 10%) |
| caucásico (1000/ 10%) |
caucásico (1000/ 10%) |
| Otras Carreras (1000/ 10%) |
Otras Carreras (1000/ 10%) |
Mira arriba el cuadro de la tabla 1 y utilizaremos esta hipotética población estudiantil universitaria ABC para comprender mejor el muestreo. Uno de los temas más importantes a la hora de realizar encuestas es asegurar una buena muestra científica. La muestra aleatoria es una porción de la población que se dibuja de tal manera que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado para la encuesta (por ejemplo, la oficina del Registrador de la Universidad ABC usa su software de computadora para seleccionar aleatoriamente a 1 de cada 10 estudiantes para una encuesta sobre las opiniones de los estudiantes a favor o en contra de conseguir un equipo de futbol). Muestra representativa es una muestra extraída de la población, cuya composición se asemeja mucho a la de la población. Normalmente esto se obtiene a través de una muestra aleatoria estratificada.
La Muestra Aleatoria Estratificada es una porción de la población que se dibuja de tal manera que cada miembro de la población y subcategorías importantes de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados para la encuesta, arrojando una muestra demográficamente similar a la población (por ejemplo, usando el tabla demográfica anterior, ABCU tomaría una muestra de 1 de cada 10 estudiantes o 1,000. También querrían que la mitad de esos alumnos fueran mujeres y mitad hombres. También querrían seleccionar para los grupos raciales. La estrategia más fácil para hacer esto sería que el Registrador programara la computadora para seleccionar solo los archivos de la alumna. Entonces harían que la computadora seleccionara solo los archivos afroamericanos y seleccionaran a 1 de cada 10 estudiantes hasta que tengan 100 seleccionados. Repetirían esto para todos los demás grupos raciales y luego harían lo mismo con los machos. Idealmente, cada estudiante respondería a la solicitud de realizar la encuesta y tendría una muestra de mil estudiantes que era _ femenina y _ masculina; con los 5 grupos raciales representados por igual (ver Tabla 2 a continuación, por ejemplo). Esto es a la vez ideal e hipotético, pero es típico del objetivo que tienen los tomadores de muestras de una muestra estratificada aleatoria y representativa y cuanto más se acercan a este ideal mejor es la muestra).
| Tabla 2: La composición hipotética de la muestra ABCU de 10,000 estudiantes (esto nunca sucede en el mundo real) |
| Números/proporciones totales del cuerpo estudiantil |
Muestra de números de cuerpo estudiantil |
Muestra de proporciones del cuerpo estudiantil |
Comparación porcentual de la población y proporciones de la muestra |
| Hembras (5000/ 50%) |
500 |
50% |
100% representativo |
| Machos (5000/ 50%) |
500 |
50% |
100% representativo |
| Afroamericano (2000/ 20%) |
100 Hembras/ 100 Machos |
10% Hembras/10% Machos |
100% representativo |
| Hispano (2000/ 20%) |
100 Hembras/ 100 Machos |
10% Hembras/10% Machos |
100% representativo |
| Asiático (2000/ 20%) |
100 Hembras/ 100 Machos |
10% Hembras/10% Machos |
100% representativo |
| caucásico (2000/ 20%) |
100 Hembras/ 100 Machos |
10% Mujeres/10% Hombres |
100% representativo |
| Otras Carreras (2000/ 20%) |
100 Hembras/ 100 Hombres |
10% Mujeres/10% Hombres |
100% representativo |
Una Muestra de Conveniencia es una porción de la población que NO se dibuja científicamente, sino que se recolecta porque es de fácil acceso (por ejemplo, un grupo de estudiantes de ABCU que esperan en una parada de autobús; un grupo de estudiantes de ABCU que responden a una encuesta web de un programa de entrevistas de radio; o un grupo de estudiantes de ABCU que tienen hijos y llevarlos a la guardería del campus). Las muestras de conveniencia arrojan resultados débiles. O como dijo una vez uno de mis Mentores, el doctor Tim Heaton, BYU, “Si empiezas la presentación de los resultados de tu investigación con que realmente no hicimos buena ciencia, pero esto es lo que encontramos... entonces pocos se quedarán o se preocuparán por lo que encontraste”.
También es importante tener en cuenta algunos otros principios científicos a la hora de realizar investigaciones de encuestas. Se necesita un número adecuado de encuestados. Tamaño de muestra es el número de encuestados que son designados para realizar la encuesta (30 mínimo para establecer confianza estadística en los hallazgos). También hay que obtener una Tasa de Respuesta relativamente alta, el porcentaje de la muestra original que completó satisfactoriamente la encuesta. Por ejemplo, en la universidad ABC, si nos propusimos encuestar a 1,000 del cuerpo estudiantil de 10,000 estudiantes, pero solo conseguimos 200 para realizar la encuesta, entonces nuestra tasa de respuesta corre el riesgo de ser demasiado baja. Se diría que 200/ 1,000=tasa de respuesta del 20 por ciento. Mientras que 750/1,000=tasa de respuesta del 75 por ciento. Una muestra de solo 200 probablemente no arrojaría suficiente diversidad en las respuestas para obtener una comprensión amplia de la reacción de todo el alumnado ante el tema del equipo de fútbol.
Con una tasa de respuesta suficientemente alta y una buena muestra científica, uno podría sentirse cómodo comparando los resultados de la muestra con lo que toda la población estudiantil podría haber dicho, si todos hubieran sido encuestados. Generalizabilidad significa que se puede suponer que los resultados de la muestra se aplican a la población con confianza (como si la propia población hubiera sido estudiada). También es importante la calidad de la propia encuesta como instrumento científico. Encuesta válida Las preguntas son preguntas que son precisas y miden lo que afirman que medirán (por ejemplo, Si la encuesta de fútbol hizo, “Cada campus necesita un equipo de fútbol” versus “Este campus se beneficiaría de un equipo de fútbol”. El primero carece de validez porque en realidad no está obteniendo la respuesta necesaria para el estudio, es buscar una opinión sobre los campus y los equipos de fútbol en general). Las preguntas confiables de la encuesta son preguntas de la encuesta que están relativamente libres de errores de sesgo que podrían contaminar los hallazgos. En otras palabras, las preguntas confiables de la encuesta son consistentes.
Componentes de Buenas Encuestas
Hay 2 tipos de preguntas de encuesta. Las preguntas de encuesta abierta son preguntas diseñadas para que los encuestados respondan con sus propias palabras (por ejemplo, “¿cuáles podrían ser los beneficios de tener un equipo de fútbol?” ________________________________ o “¿cuál podría ser una consecuencia negativa de tener un equipo de fútbol?” ________________________________).
Las preguntas cerradas de la encuesta son preguntas diseñadas para que los encuestados elijan de una lista de respuestas que les proporcionas (p. ej., ¿Acerca de cuántos partidos de fútbol universitario has asistido alguna vez? __1 __2 __3 __4 __5 __6 __7 __8 __9 __10+). Las preguntas de escala Likert son la escala de respuesta más común utilizada en encuestas y cuestionarios. Estas preguntas son declaraciones con las que se pide a los encuestados que estén de acuerdo o no estén de acuerdo (por ejemplo, Nuestro campus estaría profundamente herido por un equipo de fútbol). Los encuestados eligen de la siguiente escala para su respuesta:
1. Totalmente en desacuerdo 2. No estoy de acuerdo 3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo 4. De acuerdo 5. Totalmente de acuerdo
Las preguntas demográficas son preguntas que proporcionan la información categórica básica sobre su encuestado incluyendo edad, sexo, raza, nivel educativo, estado civil, fecha de nacimiento, lugar de nacimiento, ingresos, etc. Para poder realizar análisis estadísticos sobre los resultados de la encuesta, se deben ingresar los datos en Excel, Paquetes Estadísticos para las Ciencias Sociales (SPSS), o Software de Análisis Estadístico (SAS) para ejecutar análisis. La mayoría de las estadísticas se ejecutan en números. Al convertir las respuestas en números, se pueden analizar la mayoría de los resultados. Por ejemplo en el Desacuerdo... De acuerdo escala arriba uno usaría el número 1 en lugar de Fuertemente en desacuerdo. Las palabras pueden ser analizadas usando software de análisis de contenido. El análisis de contenido es el conteo y tabulación de palabras, oraciones y temas a partir de escritos, audio, video y otras formas de comunicación. El objetivo del análisis de contenido es encontrar temas comunes entre las palabras. Por ejemplo, si se formulara una pregunta abierta como esta, “¿cuál podría ser una consecuencia negativa de tener un equipo de fútbol?” entonces los resultados serían leídos cuidadosamente con tabulaciones de respuestas comunes. Cuando hicimos esta pregunta a nuestros estudiantes universitarios en una muestra aleatoria, la preocupación por los altos gastos requeridos para financiar al equipo y programa fue una de las consecuencias negativas más comunes reportadas.
Existen algunos tipos específicos de datos que se pueden analizar mediante medidas estadísticas. Los datos nominales son datos que no tienen valores numéricos estándar. Esto a menudo se conoce como datos categóricos (por ejemplo, ¿cuál es tu tipo de mascota favorita? __Reptil __Canino __Felino __Pájaro __Otro). No hay ningún valor numérico asociado con el reptil que lo haga más o menos valioso que una mascota canina u otro tipo. Otros ejemplos incluyen color favorito, direcciones de calles, ciudad en la que creciste o sabor a helado. Los datos ordinales son datos ordenados por rango que tienen valores numéricos estándar. Esto a menudo se conoce como datos numéricos. (por ejemplo, ¿Cuántas películas has visto en las últimas dos semanas? __0 __1 __2 __3 __4 __5). Los datos ordinales tienen la suposición de que ver 2 películas requirió el doble de esfuerzo que ver solo 1 película y ver4 películas fue el doble del esfuerzo de ver solo 2. Los valores están igualmente ponderados. Lo mismo podría decirse de cuántas A ganaste el semestre pasado, cuánto te pagan por hora en el trabajo, o cuántos autos maneja tu familia... son valores numéricos que se pueden comparar y contrastar. Ratio data=Datos que se muestran en comparación con otros datos. Por ejemplo, la relación Sexo=El número de varones por cada 100 mujeres en una sociedad. La proporción de sexos en EU se reporta de la siguiente manera el 5 de febrero de 2009: Alaska 107/100; US Total 97.1/100; Rhode Island 93.6/100 (estas fueron estimaciones de 2006 de http://factfinder.census.gov/servlet... &-format=US-30 Ratios proporcionan usos de información comparativa y podemos ver que en 2006 Alaska tuvo más machos que hembras, 7 extra por cada 100 hembras. Rhode Island tuvo casi 7 machos menos por cada 100 hembras.
Todos los ejemplos anteriores de preguntas relacionadas con equipos de fútbol se consideran variables. Las variables son preguntas de encuesta que miden alguna característica de la población (por ejemplo, si los estudiantes casados estaban más atados financieramente que los estudiantes solteros, uno podría encontrar que apoyaban más o menos a un equipo de fútbol en función de su percepción de cómo agregar un equipo de fútbol podría obstaculizar o apoyar sus necesidades personales. El estado civil como consideración al comparar los hallazgos de la encuesta se convierte en una variable por derecho propio). Se miden dos tipos de variables: variables dependientes e independientes. Las variables dependientes son variables de encuesta que cambian en respuesta a la influencia de variables independientes. La variable dependiente sería deseo u oposición para un equipo de futbol. Las variables independientes son variables de encuesta que cuando se manipulan estimulan un cambio sobre las variables dependientes (por ejemplo, al considerar a los estudiantes casados, viudos, divorciados, separados, convivientes y nunca casados, uno podría encontrar diferente apoyo/oposición a un equipo de fútbol ABCU).
Cuando se realizan estadísticas básicas sobre datos, a menudo llamamos medidas temáticas de tendencia central (Media, Mediana o Modo). Considera esta lista de números que representa el número de películas que 9 estudiantes separados de ABCU habían visto en las últimas 2 semanas:
0
1
1
1
3
4
4
5
8
La media es la puntuación aritmética de todos los números divididos por el número total de alumnos (p. ej., 27÷9=3). La mediana es el valor exacto del punto medio en la lista clasificada de puntuaciones (por ejemplo, 0, 1, 1, &1 caen por debajo y 4, 4, 5 y 8 caen por encima del número 3, por lo que 3 es la mediana). Modo es el número que más ocurre en una lista de números (por ejemplo, ,1 ocurre más, por lo que el modo es 1). El valor extremo es un número especialmente bajo o alto en la serie (por ejemplo, 8 películas en 2 semanas toma una cantidad excesiva de tiempo para un estudiante promedio. Observe que si eliminó la puntuación del noveno alumno y promedió solo las puntuaciones restantes, la media=2.375. Los valores extremos pueden desviar la media. Si quieres aprender más sobre la investigación de encuestas, entonces toma una clase de métodos de investigación. Lo más probable es que disfrutes asumiendo el papel de detective estadístico. Aquí hay una descripción general de preguntas simples para ver si está construyendo una buena encuesta.
- ¿Qué quieres lograr en esta encuesta?
- ¿A quién servirá tu encuesta?
- ¿Quién es el público objetivo de la encuesta?
- ¿Cómo se diseñará la encuesta?
- ¿Cómo obtendrá una muestra para la encuesta?
- ¿Cómo se administrará la encuesta?
- ¿Qué tan grande debe ser tu tasa de respuesta para dar credibilidad a tus resultados?
- ¿Cómo se analizarán los datos?
- ¿Cómo se presentarán los resultados?
- ¿Los humanos o los animales van a estar en riesgo de sufrir daños en la encuesta?
Los componentes de una buena encuesta incluyen un propósito claro para realizar la encuesta, una comprensión clara de los resultados deseados de la encuesta, una buena investigación que apoye el desarrollo y diseño de la encuesta, la técnica de muestreo adecuada al momento de recolectar la encuesta, la confiabilidad y validez en la encuesta y su pregunta y diseño, y una presentación clara y precisa de los resultados de la encuesta que sean apropiados para el tipo de encuesta utilizada.
¿Puede averiguar qué podría estar mal con estas preguntas de la encuesta?
1. ¿Alguna vez has asistido a un partido universitario de fútbol o basquetbol? __Sí __No
2. ¿Estás a favor de gastar todo el dinero de ABCU en un programa de fútbol caro? __Sí __No
3. ¿No te opones a apoyar un programa de futbol? __Sí __No
4. Creo que la administración de la ABCU presta demasiada atención al servicio comunitario.
1 Muy Desacuerdo 2 En Desacuerdo 3 No sé 4 De acuerdo 5 Muy De acuerdo
5. Sería fiducialmente incompetente iniciar las proyecciones de relación costo-beneficio para un equipo de futbol.
1 Muy Desacuerdo 2 En Desacuerdo 3 No sé 4 De acuerdo 5 Muy De acuerdo
1. Pregunta de doble cañón... hace dos preguntas en una y no se puede responder con claridad.
2. Pregunta sesgada... usa lenguaje cargado emocionalmente que podría cambiar la respuesta.
3. Doble negativo... crea confusión.
4. Pregunta irrelevante para la encuesta sobre el interés estudiantil en un equipo de futbol.
5. Demasiadas palabras técnicas que la persona promedio no entendería... crea confusión.
Mejores versiones de las mismas preguntas
1. ¿Alguna vez has asistido a un partido de fútbol universitario? __Sí __No
2. ¿Alguna vez has asistido a un partido de basquetbol universitario? __Sí __No
3. ¿Estás a favor de que ABCU gaste las cuotas de los estudiantes en un programa de fútbol? __Sí __No
4. ¿Estás a favor de un programa de fútbol? __Sí __No
5. Creo que la administración de la ABCU debería realizar foros con estudiantes sobre el tema de un futuro programa de fútbol.
1 Muy Desacuerdo 2 En Desacuerdo 3 No sé 4 De acuerdo 5 Muy De acuerdo
6. Me preocupa que un nuevo programa de futbol sea demasiado caro.
1 Muy Desacuerdo 2 En Desacuerdo 3 No sé 4 De acuerdo 5 Muy De acuerdo
¿Qué categorías de respuestas son útiles para qué pregunta de la encuesta? ¡Depende de la Pregunta!
1. 1 ___Sí 0___No
2. 4 Excelente 3 Bueno 2 Feria 1 Pobre
3. 5 Muy probable 4 Algo probable 3 Ninguna preferencia 2 Improbable 1 Muy improbable
4. 0 Nunca 1 Rara vez 2 A menudo 3 Regularmente
5. 1 Muy En desacuerdo 2 En desacuerdo 3 No sé 4 De acuerdo 5 Muy De acuerdo
6. 1 Fuertemente desaprobado2 Desaprobar 3 No sé 4 Aprobar 5 Aprobar fuertemente
7. 3 Mejor 2 Acerca de lo Mismo 1 Peor
Al hacer investigación sociológica ayuda si entiendes el Paradigma SMART
S amples
M etodos
Una ttitud de escepticismo
Sesgo de R esearcher
Thorough comprensión de la literatura
Las muestras tienen que ser aleatorias y representativas. Si no los resultados son bastante inútiles. Uno de mis profesores de posgrado explicó que si comienzas una oración con, “en realidad no hicimos un buen muestreo científico, pero esto es lo que encontramos”. A la mayoría de las personas no les importarán tus hallazgos después de que sepan que tu ciencia era débil. Lo comparo con este hipotético incidente. Tu auto se averió a altas horas de la noche en una parte peligrosa de la ciudad. Un transeúnte se detiene a ayudar y dice: “No sé cómo arreglar los autos, pero iré a preguntar a esas personas que pasan el rato en la parada del autobús. Regresa 10 minutos después y explica que a 3 de las personas allí alguna vez se les averiaron sus autos y cada vez eran sus bujías. Entonces te recomiendo que cambies tus bujías”. Créeme, sé que este es un ejemplo cursi, pero transmite el punto. Preguntar a tres personas en una parada de autobús es una muestra de conveniencia de personas (ni siquiera mecánicos). Es cierto que sí se ve y se siente como una encuesta, pero es una muestra terrible.
Esto lo veo todo el tiempo en las noticias de televisión donde algunas personas en la calle dan sus opiniones; las encuestas en Internet donde las personas que visitan ciertos sitios web dan sus opiniones; y los programas de entrevistas de radio donde se cuentan los votos entre quienes son seleccionados para comentar al aire son tratados como si ellos de alguna manera representan a todas las personas en todas Las personas inteligentes siempre comprueban la representatividad de la muestra y la selección aleatoria.
Los métodos suelen incluir experimentos, observaciones participantes, observaciones no participantes, encuestas y análisis secundarios.
Los experimentos son estudios en los que los investigadores pueden observar fenómenos mientras mantienen constantes otras variables o las controlan.
En experimentos, el grupo Experimental obtiene el tratamiento y el grupo Control no recibe el tratamiento. A pesar de que los sociólogos rara vez realizan encuestas experimentales, es importante comprender los rigores que se requieren para ejecutar este tipo de investigación. En este ejemplo supongamos que los investigadores están probando el efecto de un medicamento llamado XYZ. Entre los enfermos de Herpes, XYZ puede ayudar a repeler completamente un brote. Pero, ¿cómo se puede discernir si fue la medicina o simplemente que la mejoría del paciente vino porque estaban en el estudio? Necesitaríamos algún tipo de control/controles. En el diagrama a continuación se puede ver cómo los científicos podrían administrar un estudio experimental. Si tomaron 300 pacientes y los asignaron aleatoriamente al Grupo A, que era un control inerte solo con goma, al Grupo B que era el control de goma y azúcar (sí, a veces se necesitan 2 grupos de control), o al Grupo B que es la goma experimental XYZ atada.
Supongamos que los pacientes masticaron sus respectivas gomas de mascar durante 11 meses luego se recogieron los resultados médicos. Mira el siguiente diagrama a continuación para ver un conjunto de resultados hipotéticos. El grupo A fue el grupo único de chicle de control y mostraron una mejoría del 5 por ciento. El grupo B fue el grupo de goma de control y azúcar y mostraron una mejoría de 7 por ciento. El grupo C fue el grupo experimental/de tratamiento y mostraron una enorme mejoría del 27 por ciento. Ahora un estudio como este no hace un medicamento aprobado por la FDA. Pero, los resultados son prometedores. Curiosamente, se trata de un estudio farmacéutico, médico... no un estudio de sociología. Casi todos los experimentos están muy controlados y muchos ocurren en laboratorios o bajo supervisión clínica profesional. Los sociólogos rara vez estudian en laboratorios. Los científicos que sí realizan experimentos pueden sacar conclusiones causales. Para establecer la causa debe haber 3 criterios que se cumplan, una correlación, ordenamiento del tiempo (uno precedido al otro); y no correlaciones espurias. En el caso de la educación y la delincuencia estos 3 no se cumplen. La causalidad significa que un cambio en una variable conduce o causa un cambio en otra variable, (por ejemplo, el chicle XYZ causa menos brotes de Herpes).
Los sociólogos realizan estudios que permiten conclusiones de investigación de correlación. Hay tres tipos de correlaciones. Correlación directa lo que significa que las variables cambian en la misma dirección (por ejemplo, cuanta más educación tengas, más dinero ganas). Correlación inversa lo que significa que las variables cambian en direcciones opuestas (por ejemplo, cuanta más educación tengas, menos actividad delictiva te atrapan haciendo). Correlación espuria que es una relación aparente entre dos variables que indica su relación con una tercera variable y no entre sí (por ejemplo, cuanta más educación tenga, mayor será el nivel de vida de su familia y menor será su probabilidad de participar en actividades delictivas). En otras palabras, hay otros factores correlacionados que influyen en el comportamiento delictivo que simultáneamente están en juego.
A veces los sociólogos realizan experimentos de campo son estudios que utilizan diseño experimental pero que se inician en entornos cotidianos y no de laboratorio. Por ejemplo, un sociólogo podría manipular los niveles de iluminación para estudiar cómo se ve afectado el rendimiento laboral de la fábrica (Google Hawthorn Effect). Algunos otros métodos son a veces utilizados por los sociólogos. La Observación Participante es un método de investigación donde la investigadora participa en actividades y asume más o menos la pertenencia al grupo que estudia. El análisis de contenido ocurre cuando el investigador describe sistemática y cuantitativamente los contenidos de alguna forma de medios. El Análisis Secundario es el análisis de datos que ya han sido recabados por otros. Los estudios de investigación familiar suelen ser estudios de encuestas, observaciones clínicas, observaciones participantes, análisis secundario de datos existentes o entrevistas cualitativas de miembros de la familia.
Una de las encuestas sociales más grandes realizadas en Estados Unidos han sido las Encuestas Sociales Generales recopiladas casi todos los años desde 1972. Ha proporcionado 27 muestras nacionales con más de 50,000 encuestadores y miles de variables a partir de 2008 (ver http://en.Wikipedia.org/wiki/General_Social_Survey recuperado el 5 de febrero de 2010). Estos grandes volúmenes de datos y variables permiten a los investigadores estudiar la familia a una escala que la mayoría nunca podría alcanzar si se les deja financiar y recopilar los datos por sí mismos. Recientemente publiqué un artículo sobre la difícil situación financiera de las ancianas viudas en EU. Las mujeres casadas tenían recursos financieros mucho más altos que las solteras. En general las mujeres tenían menos recursos que los hombres (ver Hammond et al. 2008, Variaciones de recursos y estado civil entre adultos mayores de la vida, JACS Vol2 #1, páginas 47-60). Por cierto, mis cuatro coautores en ese artículo fueron Estudiantes Mayores en nuestro departamento aquí en la UVU.
En Gran Bretaña, la Encuesta de Recursos Familiares comenzó en 1992 y ha proporcionado información muy necesaria sobre las necesidades y el funcionamiento de estas familias (Buscar en http://www.natcen.ac.uk/ para estudios de investigación familiar en línea). En China, un equipo estadounidense de investigadores realizó un estudio de investigación de encuesta llamado Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (recuperado el 5 de febrero de 2009 de http://en.Wikipedia.org/wiki/China_H...trition_Survey). Se recolectaron numerosos datos familiares y de salud para su estudio. En Irak, se realizó una encuesta médica familiar por parte de la Organización Mundial de la Salud y funcionarios iraquíes en la que se encuestaron a más de 9,000 hogares (ver http://en.Wikipedia.org/wiki/Iraq_Fa... _Salud_Survey). El foco aquí estuvo en los estragos que la guerra en curso había cobrado a las familias y las redes sociales.
Los estudios de observación clínica generalmente se llevan a cabo en consejería, centros médicos, de tratamiento residencial o centros comunitarios. Quizás dos de los investigadores clínicos más destacados de la familia han sido los doctores Judith Wallerstein y John Gottman. El doctor Wallerstein estudió hijos de divorcio a lo largo de 25 años y ha realizado un estudio exhaustivo de los impactos que el divorcio ha tenido en estos hijos y sus matrimonios adultos y experiencias de vida (ver libros basados en la investigación: The Good Marriage (1995 HM); Second Chances: 1996 HM); Surviving the Breaking ( 1996 HC); y El legado inesperado del divorcio (2000H)).
El Dr. John Gottman estudió a fondo a las parejas grabándolas en apartamentos clínicamente controlados “love labs” donde observó sus patrones de interacción diaria y analizó cuidadosamente las imágenes de sus patrones de interacción. Su investigación condujo a los “Cuatro jinetes del divorcio” y la clasificación de 4 aspectos de matrimonios profundamente problemáticos: Defensividad, muro de piedra, crítica y desprecio (ver libros basados en la investigación: La cura de la relación (2002 TRP); Por qué los matrimonios triunfan o fracasan (1995 FP); Siete principios (2007 TRP); y Diez Lecciones para transformar tu matrimonio (2007 TRP).
Las observaciones de los participantes son mucho menos comunes que las encuestas y los estudios clínicos. Básicamente son estudios en los que el investigador vive, pertenece o participa en la experiencia familiar muy social que se está estudiando. Leí de un investigador que se sentó en una silla en el hogar de padres de niños recién adoptados con discapacidad que hacen sus ajustes del nuevo miembro de la familia en el sistema familiar. Este y otros estudios similares tienden a tomar muchas horas y arrojar mucha información sobre una pregunta de investigación muy estrecha y específica.
La Encuesta Nacional de Familias y Hogares se recopiló a principios de la década de 1990 donde se entrevistó a fondo a más de 13 mil familias para obtener información de la encuesta (Search Web for “Bumpass and Sweet NSFH”). Este conjunto masivo de datos ahora existe en forma electrónica y puede ser analizado por cualquiera que busque mirar preguntas de investigación específicas que pertenecen a muchos aspectos diferentes de la experiencia familiar en los Estados Unidos en ese momento. Cuando un investigador analiza datos existentes se denomina Análisis Secundario. Esto se aplicaría a una investigación que examina cualquiera de las encuestas mencionadas anteriormente, el Censo de Estados Unidos, o incluso los datos mundiales de Population Reference Bureau disponibles gratuitamente en www.prb.org.
Finalmente, los miembros de la familia pueden ser entrevistados a través de entrevistas cualitativas en profundidad diseñadas para capturar los matices de sus experiencias. Esto es lo que hizo la doctora Judith Wallerstein cuando escribió el libro, El buen matrimonio (1995). Entrevistó cuidadosamente a 50 parejas felizmente casadas que fueron consideradas por quienes las rodeaban tenían un matrimonio realmente bueno. Su trabajo fue publicado en una era de investigación familiar que se inundó de estudios sobre el divorcio y la disfunción familiar. El Buen Matrimonio inició, en mi estimación, un giro de los acontecimientos que hizo más aceptable estudiar el funcionamiento positivo y el lado de las experiencias familiares en EU.
Solo por diversión he agregado una encuesta interesante que mis alumnos y yo desarrollamos para estudiar patrones de citas aquí en UVU en 2006. Algunos de mis alumnos estaban interesados en por qué nos atraen las personas con las que salimos y qué factores nos llevan a mantenernos juntos o romper.
