Análisis de una característica a partir de cuestionarios con SPSS

Siempre partiendo de un muestreo aleatorio simple (aunque se puede utilizar uno por conglomerados o estratificado, según resulte más conveniente a nuestro estudio), se facilita un cuestionario web online, utilizando  como soporte la plataforma Google Forms, o de la que se disponga para llevar a cabo la batería de items tipo Likert, sobre la que los/as usuarios/as responden a cuestiones relacionadas con la caracteristica (componente/dimensión) sobre la que se realiza el estudio (ejemplos: engagement, calidad, satisfacción, interés, opinión, etc).

Fiabilidad/Confiabilidad de los Items

Se procede a realizar un análisis estadístico de fiabilidad de la batería de items en su totalidad y por dimensiones o componentes. Para el análisis de la fiabilidad de la escala se utiliza el coeficiente de fiabilidad del Alfa de Cronbach, una de las principales herramienteas en Psicometría, que valora la consistencia de la escala de manera conjunta, y que es la medida más utilizada (Hair, Anderson, Tatham y Black, 2004) en las investigaciones en Ciencias Sociales. Se consideran lo suficientemente importante unos valores a partir de 0,7, aunque puede incluso bajar a 0,6 en algunas investigaciones exploratorias (Hair, 2004).

Análisis de Correlaciones

Coeficiente de correlación de Spearman, en el caso de correlaciones entre variables (items) tipo Likert, esto es, en escala ordinal (1: Muy en desacuerdo, 2: Desacuerdo, 3: Ni acuerdo ni desacuerdo, etc). En el caso del cruce de  variables numéricas, se recurre al coeficiente de correlación lineal de Pearson, que el SPSS proporciona por defecto.

Variable dependiente media de los Items de la dimensión/componente en estudio

La media de los Items se considera un estimador insesgado, centrado, consistente de uniformemente mínima varianza (se demuestra de manera matemática). Se puede calcular desde Excel con la función promedio() o desde el propio SPSS en Transformar + Calcular variable:

Normalidad de la variable dependiente MEDIA DE LOS ITEMS

Se procede a pasar el Test de Normalidad a la variable generada media de los items, Si no resulta significativo (p-value mayor que 0,05) se trabaja desde un punto de vista paramétrico con la T de Student de comparativa de 2 medias. o con la Tabla Anova de más de 2; si la prueba resulta significativa, se realizan los contrastes equivalentes no paramétricos, esto es la U de Mann-Whitney de igualdad de medianas (2), o Kruskal-Wallis (+ de 2 medianas), sustituto del Anova en situación de ausencia de normalidad de la variable de respuesta ‘promedio de los items’, siempre y cuando el tamaño muestral no supere los 50 individuos/casos.

Test de Hipótesis sobre los parámetros poblacionales

En función de que se cumpla o no el supuesto de normalidad de la variable de respuesta dependiente, se procede a realizar el test más conveniente en función de la escala de las variables, y de la independencia o dependencia de las muestras, para extrapolar los resultados a la población, en función de los resultados del p-valor asociado al estadístico del contraste, más conveniente en cada caso.

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