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# 6.3: Recopilación de datos

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Objetivos de aprendizaje

• Describir cómo se debe registrar una variable como la altura
• Elegir una buena escala de respuesta para un cuestionario

La mayoría de los análisis estadísticos requieren que tus datos estén en forma numérica en lugar de verbal (no puedes introducir letras en tu calculadora). Por lo tanto, los datos recabados en forma verbal deben ser codificados para que estén representados por números. Para ilustrar, considere los datos en la Tabla$$\PageIndex{1}$$.

Tabla$$\PageIndex{1}$$: Datos de ejemplo
Nombre del alumno Color de Cabello Género Mayor Altura Experiencia en Computación
Norma Marrón Hembra Psicología 5'4” Lotes
Ámbar Rubios Hembra Ciencias sociales 5'7” Muy poco
Paul Rubios Macho Historia 6'1” Moderado
Christopher Negro Macho Biología 5'10” Lotes
Sonya Marrón Hembra Psicología 5'4” Little

¿Se pueden realizar análisis estadísticos sobre los datos anteriores o hay que volver a codificarlos de alguna manera? Por ejemplo, ¿cómo se va a calcular la estatura promedio de los$$5$$ alumnos? No puedes ingresar las alturas de los estudiantes en su forma actual en un programa estadístico; la computadora probablemente te daría un mensaje de error porque no entiende notación como$$5’4”$$. Una solución es cambiar todos los números a pulgadas. Entonces,$$5’4”$$ se convierte$$(5 \times 12 ) + 4 = 64$$, y$$6’1”$$ se vuelve$$(6 \times 12 ) + 1 = 73$$, y así sucesivamente. De esta manera, estás convirtiendo la altura en pies y pulgadas a simplemente altura en pulgadas. A partir de ahí, es muy fácil pedir un programa estadístico para calcular la altura media en pulgadas para los$$5$$ alumnos.

Usted puede preguntar: “¿Por qué no simplemente pedir a los sujetos que escriban su altura en pulgadas en primer lugar?” Bueno, la regla número uno de la recolección de datos es pedir información de tal manera ya que será reportada con mayor precisión. La mayoría de la gente conoce su altura en pies y pulgadas y no puede convertirla de manera rápida y precisa en pulgadas “sobre la marcha”. Entonces, para preservar la precisión de los datos, lo mejor es que los investigadores realicen las conversiones necesarias.

Tomemos otro ejemplo. Supongamos que desea calcular la cantidad media de experiencia informática para los cinco alumnos que se muestran en la Tabla$$\PageIndex{1}$$. Una manera sería convertir las descripciones verbales a números como se muestra en la Tabla$$\PageIndex{2}$$. Así, “Muy Poco” se convertiría en "$$1$$" y “Poco” se convertiría en "”$$2$$.”

Tabla$$\PageIndex{2}$$ : Conversión de descripciones verbales a números.
1 2 3 4 5
Muy poco Little Moderado Lotes Muy Lotes

Ejemplo$$\PageIndex{1}$$: How much information should I record?

Digamos que eres voluntario en una reunión de pista en tu universidad, y tu trabajo es registrar el tiempo de cada corredor a medida que pasan la línea de meta para cada carrera. Sus tiempos se muestran en grandes números rojos en un reloj digital con ocho dígitos a la derecha del punto decimal, y se le dice que registre el número entero en su tableta. Pensar ocho decimales es un poco excesivo, solo registras los tiempos de los corredores a un decimal. Comienza el encuentro de pista, y el corredor número uno termina con un tiempo de$$22.93219780$$ segundos. Usted debidamente registra su tiempo en su tableta, pero sólo a un decimal, es decir$$22.9$$. La carrera número dos termina y grabas$$32.7$$ para el corredor ganador. El tiempo más rápido en la Carrera número tres es$$25.6$$. Carrera número cuatro tiempo ganador es$$22.9$$, Carrera número cinco es... ¡Pero espera! De pronto te das cuenta de tu error; ¡ahora tienes un empate entre el corredor uno y el corredor cuatro por el título de Corredor general más rápido! Debió haber grabado más información del reloj digital —esa información ahora se pierde, y no se puede retroceder en el tiempo y registrar los tiempos de ejecución a más decimales.

El punto es que debes pensar con mucho cuidado sobre las escalas y especificidad de la información necesaria en tu investigación antes de comenzar a recopilar datos. Si crees que podrías necesitar información adicional más adelante pero no estás seguro, mídala; siempre puedes decidir no usar algunos de los datos, o “contraer” tus datos a escalas más bajas si lo deseas, pero no puedes expandir tu conjunto de datos para incluir más información después del hecho. En este ejemplo, probablemente no necesitaría registrar ocho dígitos a la derecha del punto decimal. Pero registrar solo un dígito decimal es claramente muy poco.

Ejemplo$$\PageIndex{2}$$

Finge por un momento que estás enseñando a cinco niños en la secundaria (¡Ay!) , y estás tratando de convencerlos de que deben estudiar más para obtener mejores calificaciones. Para demostrar tu punto, decides recolectar datos reales de sus exámenes de matemáticas recientes y, hacia este fin, desarrollas un cuestionario para medir su tiempo de estudio y las calificaciones posteriores. Podría desarrollar un cuestionario que tenga el siguiente aspecto:

1. Por favor escriba su nombre: ____________________________
2. Por favor indica cuánto estudiaste para este examen de matemáticas:
3. Por favor, circule la calificación que recibió en el examen de matemáticas:$$A\; B\; C\; D\; F$$

Dado el cuestionario anterior, sus datos obtenidos podrían tener el siguiente aspecto:

John Little C
Alexander Lotes A
Thomas Little B

Mirando los datos, parece como si los niños que estudiaron más recibieron mejores calificaciones, pero es difícil de decir. “Poco”, “lotes” y “$$B$$,” son términos imprecisos, cualitativos. Podrías obtener información más precisa preguntando específicamente cuántas horas estudiaron y su puntaje exacto en el examen. Los datos entonces podrían verse de la siguiente manera: