Cultura política de la democracia en El Salvador, 2010

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Cultura política de la democracia en El Salvador, 2010: Apéndices campo era descargada diariamente, lo cual permitía verificar la cantidad y calidad de las encuestas que se estaban tomando. El procesamiento de la información se realizó de forma automática. En primer lugar se hizo el proceso de sincronización de la palm con la computadora para luego ejecutar el vaciado de información. Posteriormente la información recopilada era trasladada automáticamente al “Statistical Package for Social Science” (SPSS). Análisis estadístico Se utilizaron métodos de análisis estadístico relativamente simple. Para establecer la asociación entre dos variables numéricas se usa el coeficiente de correlación de Pearson. Este tiene valores de 0 a 1. Cuando hay perfecta correspondencia entre dos valores el coeficiente es igual a la unidad. Mientras que para establecer la asociación entre una variable continua y otra categórica se utiliza el análisis de variancia. Para establecer si hay una relación estadísticamente significativa entre dos variables categóricas, se utilizó el test de chi cuadrado. Para integrar la información de varias preguntas sobre un mismo tema se construyeron escalas así construidas se utiliza el coeficiente Alfa de Cronbach. Coeficientes de 0.70 o más se consideran confiables y consistentes, pero en algunos casos se usaron escalas cuyos coeficiente están por debajo de dichos valores. También se utilizó el análisis factorial para determinar el número de dimensiones o factores implícitos en una serie de preguntas sobre el mismo tema. En repetidas ocasiones se estimaron modelos lineales de regresión múltiple por mínimos cuadrados ordinarios. Usualmente la variable dependiente en estos modelos es algún índice construido con varios reactivos. Los coeficientes de regresión de estos modelos (y su significancia) permiten valorar de manera concisa los co-factores que “explican” estos índices. Aunque a veces nos referimos a estos co-factores como “determinantes, en realidad, con la información disponible no es posible establecer relaciones de causalidad. Únicamente se tienen “asociaciones”. En los modelos de regresión también se presentan los coeficientes de regresión estandarizados “Beta”. Estos son útiles para valorar la importancia relativa de los distintos factores explicativos en el modelo, pues miden los efectos de unidades estándar. Como indicador de la bondad de ajuste del modelo en su conjunto se uso el coeficiente de determinación “R cuadrado”. Este coeficiente informa de la proporción de variancia explicada por el modelo en su conjunto, en comparación con la explicación que se obtendría con un modelo “nulo” (variable dependiente estimada simplemente por su promedio). También se utilizaron modelos de regresión logística binaria cuando la variable dependiente es dicotómica en sus valores. En estos casos, se utilizó el “R cuadrado” de Nagelkerke como indicador de la variancia explicada por el modelo. Precisión de los resultados Toda encuesta por muestreo está afectada por dos tipos de errores: los errores de no muestreo y los errores de muestreo. Los errores de no muestreo son aquellos que se cometen durante la recolección y procesamiento de la información, estos se pueden controlar construyendo un adecuado instrumento de medición, entrenando a los encuestadores para una correcta aplicación del instrumento, supervisando el trabajo de campo, creando un programa de captura de datos eficiente, revisión de cuestionario y adecuada codificación, así como una limpieza del archivo, entre otras. Estos errores se pueden controlar pero no se pueden cuantificar. Sin embargo la comparación de los resultados de la muestra con los de la población da una idea de si esos errores han generado sesgos que restan representatividad a la muestra. Los errores de muestreo, por otro lado, son producto del azar y resultan del hecho de entrevistar una muestra y no el total de la población. Cuando se selecciona una muestra esta es una de las tantas muestras posibles a seleccionar de la población. La variabilidad que existe entre todas éstas posibles muestras es el error de muestreo, el cual podría medirse si uno dispusiese de todas esas muestras, situación obviamente irreal. En la práctica, lo que se hace es estimar este error sobre la variación obtenida a partir de la misma muestra. Para estimar el error de muestreo de un estadístico (promedio, porcentajes, diferencias y totales), se calcula el error estándar que es la raíz cuadrada de la variancia poblacional bajo las mismas condiciones. Para el cálculo de este error es muy importante considerar el diseño con el que se selecciono la muestra. ©LAPOP: Página 224
Cultura política de la democracia en El Salvador, 2010: Apéndices El efecto del diseño, EED, indica la eficiencia del diseño empleado en relación a un diseño de muestra irrestricto aleatorio (MIA). Un valor de 1 indica que la variancia obtenida por ambos diseños (complejo y MIA) es igual, es decir el muestreo complejo es tan eficiente como uno MIA con el mismo tamaño de muestra. Si el valor es menos a 1, indica que la variancia obtenida con el muestreo complejo es menor a la obtenida con el MIA. ©LAPOP: Página 225
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