IDL-47210

En ambos casos, el procesamiento de los datos implica:
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Módulo 13
• categorizar los datos;
• codificarlos;
• resumirlos en hojas maestras, compilarlos manualmente sin hojas maestras,
o registrarlos y verificarlos en computadora.
1. Categorización
Debe decidir cómo categorizar las respuestas.
Para las variables categóricas que se investigaron mediante preguntas cerradas
u observaciones (por ejemplo, la observación de la presencia o la ausencia de
letrinas en los hogares), las categorías se determinan con anterioridad.
En las entrevistas, las respuestas a las preguntas abiertas (por ejemplo, “¿Por
qué acude usted al centro de salud?”) pueden precategorizarse en cierta medida,
dependiendo del conocimiento que se tenga de las posibles respuestas. Sin
embargo, siempre debe haber la categoría “Otros, especifique…”, que sólo podrá
categorizarse después.
Estas respuestas deben ingresarse en una lista y colocarse en categorías que sean
una continuación lógica de las categorías ya establecidas. Las respuestas difíciles
o imposibles de categorizar pueden separarse en una categoría residual llamada
“otros”, pero ésta no debe contener más de 5% de las respuestas obtenidas.
En cuanto a las variables numéricas, muchas veces los datos se recogen mejor
sin ninguna precategorización. Si al recopilar su muestra usted no conoce con
exactitud el rango y la dispersión de los distintos valores de estas variables (por
ejemplo, la distancia entre el hogar y la clínica para los pacientes ambulatorios o
los de nuevo ingreso), puede ser prematuro decidir cómo categorizar y codificar
los datos desde que está usted desarrollando sus herramientas. Si al analizar los
datos, se da cuenta de que se equivocó al escoger sus categorías, ya no podrá
reclasificar los datos.
Por ejemplo, en un estudio del uso de los servicios de salud, el equipo de investigación
quería establecer si el uso y el ingreso estaban relacionados. Precodificaron
el ingreso en tres categorías y cuando analizaron los datos descubrieron que
más de 80% caía en la categoría más baja. En retrospectiva hubieran preferido
una escala de cinco puntos para distinguir entre los distintos grados de pobreza,
pero como no se registraron los datos sin categorizar, fue imposible clasificarlos,
y la variable fue casi inservible.
2. Codificación
Si los datos van a ingresarse en una computadora para su procesamiento y análisis
subsecuentes, es esencial desarrollar un sistema de codificación.