| Etapa | Descripción |
|---|---|
| Respuestas brutas | Total de registros en Qualtrics |
| Consentimiento aceptado | Aceptaron participar en el estudio |
| Validación aprobada | Pasaron controles de atención |
| Casos finales válidos | Base de datos final para análisis |
| Nota: El número específico de casos en cada etapa varía por ola. |
11 Chequeos de Validación y Control de Calidad
Cada ola incorpora mecanismos sistemáticos de control de calidad orientados a identificar y filtrar respondientes con baja atención o patrones de respuesta inválidos. Estos mecanismos son esenciales para preservar la integridad de los datos, especialmente en paneles online donde el riesgo de respuestas automáticas o descuidadas es mayor que en encuestas presenciales.
11.1 Mecanismos Implementados
Los controles de calidad incluyen:
Ítems de atención (attention checks): Preguntas con instrucciones explícitas sobre cómo responder (ejemplo: “Para mostrar que está leyendo con atención, por favor seleccione la opción ‘Muy en desacuerdo’”). Fallar estos ítems indica falta de atención.
Tiempo de respuesta: Se monitorea el tiempo dedicado a cada página/módulo, identificando respondientes que avanzan excesivamente rápido (indicativo de respuestas sin lectura) o excesivamente lento (posible multitasking o interrupción).
Patrones de respuesta invariantes: Detección de “straight-lining” (seleccionar la misma opción repetidamente en baterías de ítems) o patrones de alternancia mecánica. Estos patrones sugieren respuesta automática sin procesamiento de contenido.
Inconsistencias lógicas: Identificación de respuestas mutuamente contradictorias (ejemplo: reportar nunca haber tenido contacto policial pero luego evaluar la calidad de ese contacto).
11.2 Procedimiento de Exclusión
Cuando los controles indican falta de atención del encuestado, la encuesta se finaliza automáticamente mediante lógica programada en la plataforma de encuestas. Esto previene que respondientes no atentos completen el cuestionario y contaminen la base de datos.
Los registros que no superan estos controles se excluyen de la base final de datos, con el fin de resguardar la validez de las estimaciones y la calidad general de la información. Se mantiene un registro separado de casos excluidos para análisis de control de calidad y para evaluar si los patrones de exclusión difieren sistemáticamente entre olas o subgrupos, lo que podría indicar problemas en el diseño del cuestionario o en procedimientos de campo.
11.3 Justificación Metodológica
La exclusión de respondientes no atentos es una práctica estándar en investigación con encuestas online, fundamentada en evidencia empírica que muestra que incluir estos casos:
- Atenúa relaciones bivariadas y multivariadas (reduciendo poder estadístico)
- Incrementa varianza de error (reduciendo confiabilidad de mediciones)
- Sesga estimaciones de parámetros poblacionales
- Compromete validez de constructo de escalas psicométricas
Si bien la exclusión reduce el tamaño muestral efectivo, preservar calidad de datos es prioritario sobre maximizar cantidad de casos. No obstante, se monitorea la tasa de exclusión en cada ola para identificar si supera umbrales esperables (típicamente <5-10% en paneles de calidad), lo que podría indicar problemas sistémicos que requieren ajustes en diseño o procedimientos.
11.4 Procesamiento de Información
Al tratarse de una encuesta online, una vez finalizado el trabajo de campo se descarga la base de datos desde la plataforma Qualtrics. Esta base incluye tanto las encuestas correctamente completadas como aquellas incompletas.
Criterios de Validación
Para efectos del procesamiento y análisis, solo se consideran casos que cumplan:
- Aceptación del consentimiento informado
- Aprobación de preguntas de validación (attention checks)
- Completitud mínima del cuestionario
Depuración de Casos
11.5 Recomendaciones para usuarios de los datos
- Considerar la atrición: Al realizar análisis longitudinales, evaluar si la atrición puede sesgar los resultados.
- Usar ponderadores: Aplicar los ponderadores disponibles para análisis representativos.
- Reportar tamaños muestrales: Siempre indicar el n efectivo en cada análisis.
- Comparar muestras: Verificar si los resultados difieren entre panel y refrescos.