Análisis cuantitativo del análisis y retroalimentación de la información

Provee información segura ya que puede ser medido y ponderado. Por su parte, entre las populares herramientas cuantitativas se incluyen las siguientes:

Medias, desviaciones estándar y distribuciones de frecuencia. Una manera, económica de sumar los datos cuantitativos obtenidos en la investigación es calcular una media y desviación estándar de cada concepto o variable medida, lo cual representa el “score” promedio de personas que respondieron así como la dispersión o variabilidad de las respuestas, respectivamente.

La fórmula para calcular la media es la siguiente:

Formula para la Media
Donde X número de elementos o unidades muéstrales consideradas y n el número total de esos elementos.

La desviación típica estándar de la población se calcula como a continuación se indica:

Desviación típica estándar

La cual también puede ser llamada “desviación media geométrica“. Además, como es la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las desviaciones de la media, utiliza las mismas unidades de medida que los datos originales.

– ¿Ha realizado el investigador todos los análisis re levantes? ¿Ha examinado todas las variables apropiadas?

– ¿Es posible que la correlación observada entre dos variables fuera causada por una tercera variable, que convirtiera las relaciones observadas en fraudulentas o “espurias”?

– ¿Han sido utilizadas las pruebas de significancia estadística? Si es así, ¿han sido interpretadas correctamente?

Reportando datos:

– ¿Han incluido el investigador su proyecto en el contexto de investigaciones previas acerca del tema?

– ¿Esta investigación añade, modifica, contradice o refutar estudios previos?

– En general, ¿ha reportado el investigador todos los detalles del estudio?

– ¿El investigador ha reportado alguna falla u omisión en el diseño del estudio o en su ejecución? ¿Ha hecho algunas sugerencias para mejorar las futuras investigaciones sobre el tema?

Estos dos resultados pueden ser comparados a través de diferentes medidas o subgrupos.

En la siguiente tabla se representa un ejemplo determinado:

Ejemplo determinado
En este ejemplo se muestra a la media y la desviación estándar de seis preguntas en una encuesta realizada entre 100 empleados acerca del valor que para ellos tienen las recompensas o reconocimientos organizacionales. Se basó en una escala de 1 a 5 en la que: 1 (muy bajo) y 5 (muy alto).

Los datos sugieren que los dos factores iniciales (cambiar de trabajo a otro puesto y pago) son los más importantes para los encuestados. El bono adicional al sueldo y un viaje para vacaciones no son altamente considerados.

Los reconocimientos monetarios y otorgamiento de días de descanso tampoco. Aun así, el cálculo de la media puede no ser tan representativo como único aspecto a considerar, puesto que sólo describe el promedio de las respuestas pero no muestra la distribución de esas respuestas.

Puede darse el caso de que diferentes patrones o distribuciones de respuesta arrojen el mismo resultado en cuanto a la media.

Por ello se requiere de otro indicador que arroje resultados más representativos la desviación estándar, la cual muestra el número de veces que se repitió una misma respuesta. Por ejemplo, en la tabla anterior se puede apreciar que tanto la respuesta referente a “acumular diplomas” como la concerniente a “otorgamiento de becas de capacitación arrojan un resultado de 4.0, pero al considerar la desviación estándar se aprecia que esta medida es muy diferente, .50 y 2.43 respectivamente.

En términos generales se puede decir que cuando la desviación estándar es alta, existe un considerarle desacuerdo entre las respuestas de los encuestados, pues algunos pueden estar a favor y otros en contra de determinada cuestión.

Al contrario, cuando la desviación estándar es pequeña, significa que las respuestas fueron muy similares con respecto a un indicador determinado.
En el ejemplo anterior existe un gran desacuerdo en los indicadores “otorgamiento de becas para capacitación” y “bono para vacaciones”.

Coeficientes de correlación. Es un número que suma o totaliza los datos en un histograma, cuyo rango de valor oscila entre + 1.0 y -1.0.
Un coeficiente de correlación de 1.0 significa que existe una relación perfecta, positiva entre dos variables; por ejemplo, entre el número de estudiantes de carreras profesionales y la situación socioeconómica de los mismos.

Por el contrario, un coeficiente de correlación de -1.0 significa una relación negativa perfecta entre 2 variables; por ejemplo, los estudiantes de un colegio de clase alta y los que viven en determinada colonia de la ciudad.
Una correlación de 0 significa que no hay ninguna relación entre dos variables.

A continuación se representan gráficamente cada una de las correlaciones mencionadas. Se pueden aplicar diferentes cuestionarios en diferentes momentos para corroborar la llamada confiabilidad y validez de los resultados.

Fritz Heider, en su conocido Modelo de atribución, sostiene que “si es posible entender la manera en que las personas asignan causas a lo que ven, entonces se contará con mejores posibilidades para predecir y afectar su comportamiento futuro”, esto es, si las personas a determinarlo hecho le atribuyen una causa puede darse el caso de que al pretender aplicárseles un cuestionario piensen que podría ser utilizado para fines muy diferentes a los que persigue la alta dirección.

Ejemplo:

La intención de la alta dirección podría ser: “Es una herramienta de retroalimentación que sirve para detectar las necesidades del personal.”

Sin embargo, el personal puede suponer que la alta dirección desea aplicar el cuestionario para decidir a quién despedir.

Se puede apreciar que la intención que percibe cada una de las partes involucradas es totalmente diferente.

El cuestionario (denominado “bloqueos”) debería presentarse con una orientación “positiva”, en el sentido de que ahora se denominan “apoyos”. Así, la información que arrojaría sería exactamente la misma, pero el personal eliminaría sus suspicacias.

Cuando se pretende aplicar el cuestionario bajo el título de “bloqueos”, la alta dirección, de manera casi automática, cuestiona la finalidad d el mismo. La situación cambia cuando se lo presenta bajo la denominación de “apoyos”.

Es por ello que se presentan los dos enfoques.

Representación gráfica de la correlación entre variables

Representación gráfica de la correlación entre variables

Fuente: Apunte de Desarrollo Organizacional de la UNIDEG

Publicado en Desarrollo organizacional

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