La Recogida de Datos

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Visualización Jerárquica de Recogida de datos

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A continuación se examinará el significado.

¿Cómo se define? Concepto de Recogida de datos

Véase la definición de Recogida de datos en el diccionario.

La recogida de datos es el proceso de recopilación y medición de información sobre variables de interés, de una forma sistemática establecida que permite responder a las preguntas de investigación planteadas, probar hipótesis y evaluar resultados. El componente de recogida de datos de la investigación es común a todos los campos de estudio, incluidas las ciencias físicas y sociales, las humanidades, la empresa, etc.

Recogida de datos

Aunque los métodos varían según la disciplina, el énfasis en garantizar una recopilación precisa y honesta sigue siendo el mismo.

La importancia de garantizar una recogida de datos precisa y adecuada

Independientemente del campo de estudio o de la preferencia por definir los datos (cuantitativos, cualitativos), una recogida de datos precisa es esencial para mantener la integridad de la investigación. Tanto la selección de instrumentos de recogida de datos adecuados (existentes, modificados o de nueva creación) como unas instrucciones claramente delineadas para su uso correcto reducen la probabilidad de que se produzcan errores.

Las consecuencias de una recogida de datos incorrecta son:

• incapacidad para responder con precisión a las preguntas de la investigación,
• incapacidad para repetir y validar el estudio,
• resultados distorsionados, con el consiguiente despilfarro de recursos,
• inducir a otros investigadores a seguir vías de investigación infructuosas,
• comprometer decisiones de política pública, y
• causar daños a los participantes humanos y animales.

Aunque el grado de repercusión de una recogida de datos defectuosa puede variar según la disciplina y la naturaleza de la investigación, existe la posibilidad de causar un daño desproporcionado cuando los resultados de estas investigaciones se utilizan para apoyar recomendaciones de política pública.

Cuestiones relacionadas con el mantenimiento de la integridad de la recopilación de datos

La razón principal para preservar la integridad de los datos es apoyar la detección de errores en el proceso de recopilación de datos, tanto si se cometen intencionadamente (falsificaciones deliberadas) como si no (errores sistemáticos o aleatorios).

Varios investigadores describen la “garantía de calidad” y el “control de calidad” como dos enfoques que pueden preservar la integridad de los datos y garantizar la validez científica (el grado en que un instrumento mide realmente lo que pretende medir, en este caso en el ámbito científico) de los resultados del estudio. Cada enfoque se aplica en distintos momentos de la investigación:

• Garantía de calidad: actividades que tienen lugar antes de que comience la recopilación de datos.
• Control de calidad: actividades que tienen lugar durante y después de la recogida de datos.

Garantía de calidad

Dado que la garantía de calidad precede a la recogida de datos, su principal objetivo es la “prevención” (es decir, evitar problemas en la recogida de datos). La prevención es la actividad más rentable para garantizar la integridad de la recogida de datos. La mejor prueba de esta medida proactiva es la normalización del protocolo desarrollado en un manual de procedimientos exhaustivo y detallado para la recogida de datos. Los manuales mal redactados aumentan el riesgo de no detectar problemas y errores en una fase temprana de la investigación.

Estos fallos pueden demostrarse de varias maneras:

• Incertidumbre sobre el calendario, los métodos y la identidad de la(s) persona(s) responsable(s) de revisar los datos.
• Lista parcial de los elementos que deben recogerse.
• Descripción vaga de los instrumentos de recogida de datos que se utilizarán en lugar de instrucciones rigurosas paso a paso sobre la administración de las pruebas.
• Falta de identificación de contenidos y estrategias específicas para formar o reciclar al personal encargado de la recogida de datos.
• Instrucciones poco claras para utilizar, ajustar y calibrar el equipo de recogida de datos (si procede).
• Ausencia de un mecanismo identificado para documentar los cambios en los procedimientos que puedan evolucionar en el transcurso de la investigación .

Un componente importante de la garantía de calidad es el desarrollo de un plan de contratación y formación riguroso y detallado. La formación lleva implícita la necesidad de comunicar eficazmente a los alumnos el valor de una recogida de datos precisa (según una amplia literatura). El aspecto de la formación es especialmente importante para abordar el problema potencial del personal que puede desviarse involuntariamente del protocolo original. Este fenómeno, conocido como “deriva”, debe corregirse con formación adicional, una disposición que debe especificarse en el manual de procedimientos.

Dada la variedad de estrategias de investigación cualitativa (observación no participante/participante, entrevista, archivo, estudio de campo, etnografía, análisis de contenido (una técnica utilizada en el análisis cualitativo para estudiar material escrito dividiéndolo en unidades significativas mediante reglas cuidadosamente aplicadas), historia oral, biografía, investigación discreta) es difícil hacer afirmaciones generalizadas sobre cómo se debe establecer un protocolo de investigación para facilitar la garantía de calidad. Ciertamente, los investigadores que realizan observación no participante/participante pueden tener sólo las preguntas de investigación más amplias para guiar los esfuerzos iniciales de investigación. Dado que el investigador es el principal dispositivo de medición en un estudio, muchas veces hay pocos o ningún otro instrumento de recogida de datos. De hecho, puede ser necesario desarrollar instrumentos sobre el terreno para adaptarse a hallazgos imprevistos.

Control de calidad

Aunque las actividades de control de calidad (detección/seguimiento y actuación) se producen durante y después de la recogida de datos, los detalles deben documentarse cuidadosamente en el manual de procedimientos. Una estructura de comunicación claramente definida es una condición previa necesaria para establecer sistemas de seguimiento. No debe haber ninguna incertidumbre sobre el flujo de información entre los investigadores principales y los miembros del personal tras la detección de errores en la recogida de datos. Una estructura de comunicación mal desarrollada fomenta un seguimiento laxo y limita las oportunidades de detectar errores.

La detección o supervisión puede adoptar la forma de observación directa del personal durante las visitas a los centros, conferencias telefónicas o revisiones periódicas y frecuentes de los informes de datos para identificar incoherencias, valores extremos o códigos no válidos. Aunque las visitas in situ pueden no ser apropiadas para todas las disciplinas, el hecho de no auditar regularmente los registros, ya sean cuantitativos o cualitativos, dificultará que los investigadores verifiquen que la recogida de datos se está realizando de acuerdo con los procedimientos establecidos en el manual. Además, si la estructura de comunicación no está claramente delineada en el manual de procedimientos, la transmisión de cualquier cambio en los procedimientos a los miembros del personal puede verse comprometida

El control de calidad también identifica las respuestas o “acciones” necesarias para corregir las prácticas de recopilación de datos erróneas y minimizar su repetición en el futuro. Es menos probable que estas acciones se lleven a cabo si los procedimientos de recogida de datos están redactados de forma imprecisa y no se aplican las medidas necesarias para minimizar la recurrencia a través de la retroalimentación y la educación.

Algunos ejemplos de problemas en la recogida de datos que requieren una actuación rápida son:

• errores en elementos de datos individuales,
• errores sistemáticos,
• violación del protocolo,
• problemas con el rendimiento individual del personal o del centro,
• fraude o mala conducta científica.

En las ciencias sociales y del comportamiento en las que la recogida de datos primarios implica a sujetos humanos, se enseña a los investigadores a incorporar una o más medidas secundarias que puedan utilizarse para verificar la calidad de la información que se recoge del sujeto humano. Por ejemplo, un investigador que realice una encuesta podría estar interesado en conocer mejor la incidencia de comportamientos de riesgo entre los adultos jóvenes, así como las condiciones sociales que aumentan la probabilidad y frecuencia de estos comportamientos de riesgo.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Para verificar la calidad de los datos, se puede preguntar a los encuestados sobre la misma información, pero en distintos momentos de la encuesta y de distintas maneras. También podrían utilizarse medidas de “deseabilidad social” para obtener una medida de la honestidad de las respuestas. Hay dos puntos que deben plantearse aquí:

• las comprobaciones cruzadas dentro del proceso de recopilación de datos y
• la calidad de los datos es tanto una cuestión de nivel de observación como una cuestión de conjunto de datos.

Así pues, la calidad de los datos debe abordarse para cada medición individual, para cada observación individual y para todo el conjunto de datos.

Cada campo de estudio tiene su conjunto preferido de instrumentos de recogida de datos. El sello distintivo de las ciencias de laboratorio es la documentación meticulosa del cuaderno de laboratorio, mientras que las ciencias sociales, como la sociología y la antropología cultural, pueden preferir el uso de notas de campo detalladas. Independientemente de la disciplina, la documentación exhaustiva del proceso de recogida antes, durante y después de la actividad es esencial para preservar la integridad de los datos.

Revisor de hechos: CL

Características de Recogida de datos

Recursos

Traducción de Recogida de datos

Inglés: Data collection
Francés: Collecte de données
Alemán: Datenerhebung
Italiano: Raccolta dei dati
Portugués: Recolha de dados
Polaco: Gromadzenie danych

Tesauro de Recogida de datos

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Véase También

• Downloading
• Proceso de carga por teleproceso
• Telecarga
• Teledetección
• Utilización de las tierras
• Método de investigación
• Satélite
• Cartografía

Análisis de contenido
Validez

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