Investigación cuantitativa

Al final de esta lección podrás: Identificar en que consiste la investigación cuantitativa para la campaña de orgullo Explicar cómo la encuesta se puede utilizar para evaluar el impacto de su campaña (CAP) Describir la importancia del tamaño de la muestra Diseñar un muestreo representativo

Conceptos de base Qué estamos midiendo? Cual es la población meta? Muestra o censo? Sitio control Muestras representativas

Qué estamos midiendo con investigación cuantitativa? Las 11 preguntas de investigación Preguntas Métodos 8 de 11 Cambios de conocimiento, actitudes, comunicación interpersonal y práctica (estado de comportamiento) Encuestas pre y post campaña 9 de 11 Qué evidencia hay de que la estrategia de remoción de barreras está funcionando? Eventos y logros concretos (por ej. ordenanzas, # de firmas ARA, reuniones, etc). 10 de 11 Qué evidencia hay que las audiencias están cambiando de comportamiento? Encuestas pre y post campaña (CC) y logros concretos (por ej. kms zona riparia aislados, ha zonificadas, # usuarios pagando tarifa, etc) 11 de 11 Cuáles son los efectos sobre RA y RC? P.ej.: # ha bajo acuerdos de conservación, índices de calidad de agua, # incendios (RA), % de regeneración (RC), etc.

Qué estamos midiendo con la encuesta?

Cuál es la población meta? Cada audiencia es una población meta

Cuando no podemos encuestar a todos… Muestra o censo? Cuando no podemos encuestar a todos… Protocolo de Rare: si la audiencia meta tiene menos de 300 – 400 personas, se hace un censo.

CUIDADO CON LAS CORRELACIONES Sitio control Cigueñas Bebés “La disminución de bébés nacidos en alemania entre 1965 y 1980 es debido a la disminución de cigueñas.” Falso Verdad Remember that we measure the impact of Pride campaigns by doing pre-post surveys for our target populations. But if it appears we have an effect, how do we know that the Pride campaign was the CAUSE? We can’t at this stage, it would be purely correlational…See stork example above. CUIDADO CON LAS CORRELACIONES

Diseño experimental: Grupos de comparación Deforestación Intervención campaña then people over a wide area will be exposed to your campaign.

Selección del sitio control meta control Propietarios Usuarios Campaña de Orgullo The most important characteristic of the site is risk of exposure or contamination of your comparison. If the potential for exposure is very high, then that will not be a good comparison site.

Muestras representativas Muestra  representativa Variables a tomar en cuenta: Dónde vive Género Edad Ocupación Nivel socio económico Nivel de educación …… Representativo = cada persona en la población tiene la misma oportunidad de formar parte de la muestra. Lo importante es estar satisfecho que las personas en una unidad de muestreo son más o menos homogéneos (por ej en cuanto a nivel de educacion, socio economico)

Diseño de investigación Dónde hago la encuesta? Cuántas encuestas hago? Cómo selecciono a los encuestados?

Audiencia: usuarios domésticos Dónde hago la encuesta? Audiencia: usuarios domésticos A B C D Barrios A, B, C, D: unidades de muestreo Lista de unidades de muestreo (e.g. parroquias, comunidades, barrios, etc). Recopilar datos de censo para estimar cuantas personas viven en cada unidad de muestreo

Cuántas encuestas hago? Calculadora de tamaño de muestras http://www.surveysystem.com/sscalc.htm Parámetros necesarios: Tamaño de población (por audiencia) Intervalo de confianza: 5% Nivel de confianza: 95%

POBLACIÓN GENERAL DE USUARIOS Intervalo de confianza…qué es eso? (Sinónimo con “error de frecuencia”) 100% Muestra de Usuarios POR EJEMPLO: En la muestra, 45% de los usuarios domésticos son mujeres, con intervalo confianza ±5% Cuando se saca muestra, siempre habrá un “error” – este error es el intervalo de confianza. Inferencia: entre 40% y 50% de TODOS los Usuarios (no solo los encuestados) son mujeres 0% 100% POBLACIÓN GENERAL DE USUARIOS 40% 50% 45%

PORQUÉ ES IMPORTANTE PARA DEFINIR TAMAÑO DE MUESTRA? Más grande la muestra, menor es el error. Qué pasa cuando saco un tamaño de muestra con intervalo de confianza = 5%? LO MALO: Sólo saldrán estadísticamente significativos los cambios en % (entre pre y post campaña) mayores a 5 pp. Por ejemplo: 12% a 16% = no sig, pero 12% a 17% o más = sig. Talk about the overlap between pre and post % and how that affects significance. LO BUENO: Permite una muestra más pequeña = menos esfuerzo, costo, tiempo. Intervalo de Confianza de 5% es aceptable.

Se usa normalmente un Nivel de Confianza de 95% Expresa cuán probable es que el valor estimado sea representativo del valor de la población. Se usa normalmente un Nivel de Confianza de 95% . 0% 100% POBLACIÓN 40% 50% 45% Significativo al 95% = estamos 95% seguro que 45% ± 5% de los Usuarios en toda la población son mujeres No se entiende? No importa! Siempre usaremos un valor de 95%. Cuando decimos que “estamos 95% seguros que el valor verdadero se encuentra entre x e y” (intervalo de confianza) quiere decir que, al repetir la experiencia muchas veces, 95 veces sobre 100 el resultado estimado caerá dentro de este rango, y 5 veces sobre 100 estará fuera. “Significante al 95%” por lo tanto quiere decir que estamos seguros que 95 veces sobre 100, los valores observados y que han sido comprobados por chi cuadrado “significante” se deben a nuestro tratamiento, y no a la suerte.

Cuando usan la calculadora de número de muestras siempre elegirán: La buena noticia: Cuando usan la calculadora de número de muestras siempre elegirán: Nivel de Confianza = 95% Intervalo de Confianza = 5%

Cómo selecciono a los encuestados? En cada unidad de muestreo (p.ej. barrio) para cada audiencia: 2. Si en una casa solo hay una persona miembro de la audiencia meta, se la entrevista. 1. Selección al azar o sistemática (por ej. cada 3era casa). A veces esto no es posible, por ejemplo en pequeñas comunidades en cuenca alta. Recuerda que si hay menos de 300 – 400 personas, se hace censo! Si la casa tiene varios miembros de la audiencia meta, se tiene que elegir al azar entre ellos solo una persona (para evitar pseudo-replicación).

Colecta de datos Controlar contra el sesgo, para asegurar que la muestra sea representativa de la población en general. Fuentes de sesgo: Por omisión: encuestar solo a ciertos grupos (por horario, género, etc). Por inclusión: encuestar según conveniencia. Ask CMs to call out sources of bias.

Dónde voy para colectar los datos? Puerta en puerta Otro lugar específico (por ej. mercado) Un lugar pre-determinado (por ej. escuela) Lugar céntrico (por ej. plaza, iglesia) Es mejor puerta en puerta

Hagan copias de seguridad! HISTORIA VERDADERA: Un sociólogo trabajó 3 meses recogiendo 800 encuestas para su estudio de doctorado y los cargaba con él en el auto. Un día tuvo un accidente y el auto se quemó completamente, destrozando todas las encuestas. Pregunta: qué pasó después? Pasó la noche tomando y sacó a tiempo su tesis de doctorado. Se tiró de un puente Volvió a hacer todas las encuestas y su mujer lo dejó

Al final de esta lección podrás: Identificar en que consiste la investigación cuantitativa para la campaña de orgullo Explicar cómo la encuesta se puede utilizar para evaluar el impacto de su campaña (CAP) Describir la importancia del tamaño de la muestra Diseñar un muestreo representativo