Recopilación de datos para niños

Ejemplo de cómo se recogen datos en ciencias biológicas: los pingüinos Adelia se identifican y pesan cada vez que cruzan un puente de pesaje automático en su camino hacia o desde el mar.

La recopilación de datos es el proceso de juntar y medir información sobre cosas específicas que queremos estudiar. Esto nos ayuda a responder preguntas importantes y a entender mejor los resultados de una investigación. Recolectar datos es una parte fundamental de la investigación en casi todos los campos, como las ciencias naturales, las ciencias sociales, las humanidades y los negocios. Aunque los métodos pueden cambiar según el área, siempre es muy importante que la información se recoja de forma precisa y honesta. El objetivo principal es conseguir información de buena calidad para que los análisis nos den respuestas claras y confiables a las preguntas que nos hemos hecho.

¿Por qué es importante recolectar datos?

No importa qué estemos estudiando o si los datos son números o descripciones, recolectar información de forma precisa es clave para que la investigación sea confiable. Elegir las herramientas adecuadas para recoger los datos (ya sean existentes, modificadas o nuevas) y dar instrucciones claras sobre cómo usarlas, ayuda a evitar errores.

Tener un proceso organizado para recolectar datos asegura que la información sea clara y exacta. Así, las decisiones que se tomen basándose en lo que se descubrió serán válidas. Este proceso nos da un punto de partida para medir y, a veces, nos muestra qué cosas se pueden mejorar.

Existen 5 formas comunes de recolectar datos:

• Encuestas y cuestionarios con respuestas cerradas (como sí/no o elegir una opción).
• Encuestas y cuestionarios con respuestas abiertas (donde puedes escribir libremente).
• Entrevistas personales (uno a uno).
• Grupos de discusión (varias personas hablando sobre un tema).
• Observación directa (mirar y anotar lo que sucede).

¿Cómo asegurar que los datos sean correctos?

Es muy importante que los datos que recogemos sean correctos para poder confiar en los resultados de una investigación. A veces, pueden ocurrir errores al recolectar la información. Estos errores pueden ser sin querer (como equivocaciones al anotar) o, en casos muy raros, pueden ser intencionales.

Hay dos maneras principales de proteger la calidad de los datos y asegurar que los resultados de un estudio sean válidos:

• Aseguramiento de la calidad: Son todas las acciones que se hacen ANTES de empezar a recolectar los datos.
• Control de calidad: Son todas las acciones que se hacen DURANTE y DESPUÉS de recolectar los datos.

Aseguramiento de la calidad: Preparación antes de empezar

El aseguramiento de la calidad se enfoca en prevenir problemas. Es como preparar un buen plan antes de empezar un proyecto. Esto ayuda a que la recolección de datos sea confiable y eficiente. Una buena forma de hacerlo es estandarizar el proceso, es decir, crear un manual detallado con todos los pasos a seguir. Si las instrucciones no son claras, es más fácil que surjan problemas y errores en la investigación.

Algunos ejemplos de fallos que se pueden evitar con un buen aseguramiento de la calidad son:

• No saber cuándo, cómo o quién es el responsable de cada tarea.
• No tener una lista completa de todo lo que se necesita recolectar.
• Dar descripciones vagas de las herramientas en lugar de instrucciones paso a paso sobre cómo usarlas.
• No planear bien cómo entrenar al personal que va a recolectar los datos.
• Instrucciones poco claras para usar, ajustar o calibrar los equipos de recolección de datos.
• No tener un sistema para registrar los cambios que se hagan en los procedimientos durante la investigación.

Control de calidad: Revisión durante y después

Las acciones de control de calidad se realizan mientras se están recolectando los datos o después de haberlos recogido. Es muy importante documentar todos los detalles. Necesitamos tener una forma clara de comunicarnos para poder supervisar el proceso. Si la comunicación no es buena, es más difícil detectar errores. El control de calidad también se encarga de identificar qué acciones son necesarias para corregir problemas en la recolección de datos y evitar que ocurran de nuevo en el futuro. Si los procedimientos no están bien escritos o no se basan en la retroalimentación y el aprendizaje, es más probable que el equipo no se dé cuenta de la necesidad de hacer estas correcciones.

Algunos problemas en la recolección de datos que necesitan una acción rápida son:

• Errores que se repiten de forma constante.
• No seguir las reglas o el plan establecido.
• Errores en datos específicos.
• Problemas con el desempeño del personal o del lugar donde se recogen los datos.

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  Ejemplo de recopilación de datos en las ciencias biológicas: los pingüinos Adelia se identifican y pesan cada vez que cruzan el puente de pesaje automatizado en su camino hacia o desde el mar.

Véase también

En inglés: Data collection Facts for Kids

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