Mejorando la calidad de la investigación por medio de encuestas en los países en democratización

• Autores: Mitchell A. Seligson
• Localización: Revista de ciencias sociales, ISSN 0482-5276, ISSN-e 2215-2601, Nº. 108, 2005 (Ejemplar dedicado a: Innovative categories in social science), págs. 79-90
• Idioma: español
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  • español

    El aumento de las democracias en los países en vías de desarrollo ha producido un “boom” en el campo de encuestas de opinión pública.  Desafortunadamente, los investigadores, tanto los académicos como los que trabajan con ciencia aplicada, asumen en muchos casos de manera incorrecta,  que los datos de encuestas que se generan en los países en vías de desarrollo son de la misma calidad que los de las fuentes del primer mundo. Como lo demuestra este artículo, existen serias razones para dudar de la calidad de los datos surgidos de muchas de esas encuestas. Utilizar datos de mala calidad lleva inevitablemente a una mayor incidencia de errores de “Tipo II” por los cuales una hipótesis nula (por ejemplo, que no existe una relación significativa entre un conjunto determinado de variables) se acepta de manera falsa.  La comunidad de investigación por encuestas debe realizar tres pasos para superar esos problemas: establecer normas, insistir en archivar los datos y en la formación  de cuadros en esta área de investigación.

  • English

    The rise of democracies in the developing world has produced a boom in the field of survey research. Unfortunately, researchers in both scholarly and applied settings often incorrectly assume that the data being generated in the developing world are of the same quality as that from first world sources. In fact, as this article shows, there is reason to be very concerned about the quality of the data emerging from those surveys. Using poor quality data inevitably leads to a greater incidence of “Type II” errors by which a null hypothesis (i.e., that there exists no significant relationship among a given set of variables) is falsely accepted.  The survey research community must take three steps to overcome these problems:  set standards, insist on archiving of data sets, and form greater human capital.