Laboratorio interactivo · Sesión 3
Seis estaciones, cada una con algo que manipular, algo que clasificar y preguntas con retroalimentación. El hilo es el de la sesión: un ítem de encuesta termina siendo un indicador de un tablero de personas, y cada decisión de diseño (constructo, redacción, cobertura, fiabilidad, validez) cambia lo que ese indicador puede decir. Puedes hacerlas en cualquier orden; el avance se guarda en este navegador. No hay registro ni nota.
Tiempo estimado: 45 a 60 minutos. Funciona sin conexión una vez cargado. Las referencias completas están en el apunte 3; la guía A0 muestra cómo obtener en JASP los estadísticos que aquí se simulan.
Un constructo es la variable del diseño diagnóstico (un concepto que no se observa directamente). Un indicador es algo observable que manifiesta el constructo. Un ítem es la pregunta concreta, con formato de respuesta, que mide uno de esos indicadores. Un dato administrativo es un registro que ya existe en la organización y que no requiere encuesta.
Los ítems provienen del cuestionario real de clima que se usa en el Control 3 y de los casos del curso. Para cada uno, elige el error principal. Algunos están bien redactados.
Clasifica cada pregunta según la información que busca. Recuerda la regla: solo los estados subjetivos exigen escalas multi-ítem.
El error total de encuesta tiene dos ramas (Groves et al., 2009). Representación: ¿a quién llegamos? Error de cobertura (quién no fue invitado) y de no respuesta (quién no contestó). Medición: ¿qué tan bien medimos? Error de validez (los ítems miden otra cosa), de medición (deseabilidad social, estilos de respuesta, ambigüedad; fiabilidad) y de procesamiento (codificación, inversos sin recodificar).
Encuesta de clima de TechNova por equipo. Fija el número mínimo de respuestas y la tasa de respuesta mínima para reportar una unidad por separado, y observa qué equipos quedan en el tablero y cuáles se agregan al nivel superior. La regla protege el anonimato (n mínimo) y la representatividad (tasa mínima).
Cinco áreas de una organización tienen un nivel verdadero de claridad de prioridades que no cambia entre olas (3,6; 3,8; 3,9; 4,1; 4,3 en una escala de 1 a 5). Lo que el tablero muestra es el promedio observado en cada ola, que contiene error de medición. El error típico de medida de una persona es DE × √(1 − fiabilidad); el del promedio de un área se reduce con √n. Cambia la fiabilidad del índice y el tamaño de las áreas, lanza una nueva ola y mira el semáforo (meta: 4,0) y el ranking.
La correlación entre dos escalas que se observa en los datos es menor que la correlación entre los constructos, porque cada escala tiene error de medición: r observada = r verdadera × √(fiabilidad 1 × fiabilidad 2). Mueve las fiabilidades y observa cómo se atenúa la relación entre claridad de prioridades e intención de salida en TechNova (r verdadera = −0,50).
La correlación verdadera entre los constructos es −0,50 en todos los casos. Lo que cambia es cuánto de ella sobrevive al error de medición de cada escala.
Tres escalas (CP claridad de prioridades, CR claridad de rol, IS intención de salida). Para cada matriz, decide qué muestra.
Una variable de encuesta se convierte en indicador de control cuando cumple condiciones de diseño (ítems ancla estables, comparabilidad entre olas, cobertura conocida por unidad, periodicidad, calidad de medición verificada) y de uso (n mínimo, reglas de consecuencia, devolución). Lee cada propuesta y marca todas las condiciones que faltan; luego comprueba.
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