Annie Pettir de Peanut Labs dio una breve pero profunda presentación sobre la calidad de los datos desde la perspectiva del diseño de las encuestas en linea. Como investigadores constantemente estamos involucrados en la aplicación de encuestas y queremos asegurarnos de que las respuestas que recopilamos sean lo más precisas posibles. Esto requiere un buen ojo para reconocer la calidad de la informacion.
Veamos algunas preguntas de control de calidad que podemos utilizar fácilmente en nuestras encuestas.
- Pistas falsas: pueden tomar la pregunta de selección simple, selección múltiple o escalas de calificación. La clave para aplicar esta pregunta es colocar algunos datos falsos, por ejemplo poner nombres falsos en una lista de marcas. Annie recalca que cuando vayas a eliminar encuestados solo debes de considerar a aquellos que seleccionaron dos o más nombres falsos. Esta técnica también requiere que el investigador confirme a través de un buscador que los nombres falsos realmente lo sean o tengan una incidencia extremadamente baja.
- La selección múltiple de alta incidencia es otro tipo de pregunta que puedes considerar: una selección múltiple con una larga lista de conductas comunes o de alta incidencia. Debes de marcar a los encuestados que no seleccionen varios comportamientos. De hecho puedes calcular el promedio de respuestas seleccionada y luego marcar a quienes por alguna razón seleccionaron menos del promedio.
- La selección múltiple de baja incidencia es a la inversa. Las categorías deben de estar conformadas por conductas, como enfermedades poco comunes, en estas preguntas los encuestados que seleccionen más de una de las conductas serán marcados. Esto va a captar a los encuestados que están tratando de no ser descartados para ser candidatos al incentivo. El siguiente ejemplo aprovecha las condiciones médicas poco comunes.
Las siguientes son conductas que hay que vigilar:
- Hacer clic en demasiadas respuestas en las preguntas de selección múltiple es un gran preocupación. Por ejemplo, si el número promedio de elementos seleccionados es 7 debes marcar a los encuestados que seleccionaron todas o casi todas las respuestas.
- Las personas que no sigan las instrucciones deben ser marcadas. Un ejemplo común en la selección múltiple es pedirle a los encuestados que seleccionen solamente dos o tres respuestas. Infórmale a tu equipo de programación que los encuestados deben ser capaces de seleccionar la cantidad de respuestas que ellos quieran, ya que queremos rastrear la conducta real de los encuestados.
- Utilizar demasiado las opciones NA (no aplica) o No sé también es una preocupación. Podemos marcar a los encuestados que utilicen demasiado la opción «No sé». Aunque un buen diseño de encuesta incluye la opción » no sé», los participantes que sobre utilizan esta opción es porque no entienden la naturaleza del tema de la encuesta.
- Responder en línea recta es una táctica común de los encuestados que se cansan. Debemos de incluir en la red algunas declaraciones negativas, distribuidas al azar, para detener a los encuestados y darles una razón para pensar sobre sus respuestas. También debemos de limitar el número de elementos en la red, para que los encuestados respondan a la pregunta general de la investigación de la mejor manera posible.
La conclusión es que el mejor indicador de calidad es que los encuestados respondan a la encuesta con su conducta natural. Utiliza varias preguntas de control de calidad a lo largo de la encuesta para marcar a los encuestados. Podemos marcar a los encuestados después de que completen la encuesta en lugar de eliminarlos mientras la están respondiendo.
