c) Muestras por conglomerados. Esta técnica tiene utilidad cuando el universo que se requiere estudiar admite ser subdividido en universos menores de características similares a la del universo total. Cuando es posible asumir esta alternativa se procede a subdividir el universo en un número finito de conglomerados. Entre ellos se pasará a elegir algunos que serán los únicos que se procederá a investigar. Esta elección puede realizarse ya sea por el método del azar simple o del azar sistemático. Una vez cumplida esta etapa puede realizarse una segunda selección dentro de cada uno de los conglomerados elegidos, para llegar a un número aún más reducido de unidades muestrales. La ventaja de esta técnica es que obvia la tarea de confeccionar el listado con todas las unidades del universo, lo cual, es imposible de hacer en muchos casos. Su desventaja es que, al efectuarse el muestreo en dos etapas, los errores muestrales de cada una se van acumulado dando un error mayor que en los otros métodos. d) Muestras estratificadas Este método supone que el universo puede desagregarse en subconjuntos menores, homogéneos internamente, pero heterogéneos entre si. Es como fragmentar el universo en estratos o categorías de unidades, diferenciándolos de acuerdo a alguna variable que sea de interés para la investigación. Cada uno de estos estratos se toma luego como un universo particular, ya de tamaño más reducido, y sobre él se seleccionan muestras según cualquiera de los procedimientos ya indicados. Por ejemplo: si quisiéramos estudiar las inclinaciones ideológicas de los estudiantes universitarios, podríamos subdividirlos en estratos de acuerdo al tipo de disciplinas que estudien. MEDICION Y ESCALAS Sea cual sea el problema planteado, aún en los más teóricos, es necesario tener en cuenta los problemas de medición de los conceptos involucrados. Necesitamos algún criterio para evaluar en concreto el comportamiento de las variables, lo cual equivale a un problema de medición que no es en esencia diferente al que se presenta cuando queremos medir, por ej., la longitud de un objeto físico. La idea de medición, de medida, es intrínsecamente comparativa. Medir algo es determinar cuantas veces una cierta unidad de medición, llamada patrón de medida, cabe en el objeto a medir. Para medir la longitud de un objeto físico nosotros desplazamos una regla graduada sobre el mismo, observando cuantas unidades ( centímetros o metros) abarca del objeto en cuestión. Comparamos el objeto con nuestro patrón de medición para determinar cuantas fracciones del mismo incluye . La medición de variable no físicas resulta un proceso idéntico al descripto. La dificultad reside en que las variables no físicas no pueden medirse con escalas tan sencillas como las lineales y que no existen para su comparación, patrones de medida universalmente definidos y aceptados. Asi, por ejemplo, si quisiéramos medir el grado de autoritarismo de conducción de una institución , no existe una escala generalmente reconocida, por lo que es necesario o bien usar las que otros hayan usado en otros estudios, o construir una adaptada a la investigación específica. Este tipo de variables no son simples como el peso o la longitud, por lo que es preciso definir las dimensiones que la integran, encontrar los indicadores y entonces construir una escala apropiada. Una escala puede concebirse como un continuo de valores en forma correlativa, que puede admitir un punto inicial y otro final. Si quisiéramos medir el grado de aceptación o rechazo sobre una medida gubernamental, o sobre la mayor o menor adecuación del diseño de viviendas de un barrio “X” a los hábitos de los usuarios, o sobre el reglamento académico de los estudiantes de una determinada carrera universitaria, asignaremos el valor cero a una de las opciones extremas y el valor 3,o 5, o 10 o 50 o 100 ( de acuerdo a como decidamos construir la escala y a la cantidad de opciones intermedias que hayamos determinado) a la opción extrema. Con estos dos valores tendríamos marcados los límites de la escala, estableciendo puntajes a los diferentes valores intermedios. Así, por ejemplo, si decidiéramos medir la adecuación de diseño ,partiríamos de la inadecuación total, a la que asignaríamos un valor 0, y en el otro extremo a la adecuación a la que asignaríamos un valor 100. Para establecer los valores intermedios, debemos tener claras las dimensiones y los indicadores a medir del concepto de adecuación ; si es funcional en relación a la organización espacial de las actividades, si las superficies responden a lacomposición de los núcleos familiares, si se evidencia sentido de pertenencia, etc. Si a todos estos los consideramos indicadores de la variable adecuación ,la suma en positivo de todos ellos nos dará el máximo de la variable citada; la falta de uno o más de los indicadores, irán marcando distintas graduaciones de la adecuación, a los que deberemos asignarles un valor dentro de la escala 0 a 100, para poder luego construir los índices y porcentuales de la variable adecuación. Para que una escala pueda considerarse como capaz de aportar información objetiva Debe reunir dos requisitos básicos: confiabilidad y validez. La confiabilidad se refiere a la consistencia interior de la escala, a su capacidad para discriminar en forma constante entre un valor y otro; es decir, debe ser capaz de producir los mismos resultados en forma constante al aplicarla a la misma muestra. La validez indica la capacidad de la escala para medir las cualidades para las cuales ha sido construida y no otras parecidas. Otra característica que debe tenerse en cuenta en relación a la construcción de las escalas, es que los intervalos que marquemos deben ser mutuamente excluyentes, de modo que cada dato recogido pueda ser incluido en una y sólo una de todas sus categorías. Tiene además que ser exhaustiva, es decir que en ella puedan ubicarse todos los valores posibles de la variable a medir. Tipos de escalas Existen diferentes tipos de escalas de acuerdo al rigor con que han sido construidas y al propio comportamiento de las variables. Se pueden clasificar en escalas nominales, ordinales, de intervalos iguales y de cocientes o razonesNominales: son aquellas en que sólo se manifiesta una equivalencia de categorías entre los diferentes puntos que asume la variable. Es como una simple lista de diferentes posiciones que puede adoptar la variable, pero sin que se discrimine ningún tipo de orden o de relación. Ordinales: distinguen los diferentes valores de la variable, jerarquizándolos de acuerdo a un rango. Establecen que existe una gradación Entre uno y otro valor de la escala, de modo que cualquiera de ellos es mayor al precedente y menor al que le sigue, pero no dejan en claoro cuál es la distancia entre un valor y otro. De intervalos iguales: además de poseer la equivalencia de categorías y el ordenamiento interno entre ellas, como en el caso de las ordinales, tienen la característica de que la distancia entre sus intervalos está claramente determinada y que éstos son iguales entre si. Ejemplo típico de estas escalas está dado por las escalas termométricas; también las escalas de test psicológicas son de este tipo. La limitación que poseen es que no definen un cero absoluto, que exprese realmente la ausencia completa de la cualidad medida; por ello no se pueden establecer equivalencias matemáticas como las de proporcionalidad. De cocientes o razones: en ellas se conservan todas las propiedades de los casos anteriores, pero añade la existencia de un valor cero real, con lo que se posibilitan las operaciones aritméticas como la obtención de cocientes . Otra característica que debe tenerse en cuenta en relación a la construcción de las escalas, es que los intervalos que marquemos deben ser mutuamente excluyentes, de modo que cada dato recogido pueda ser incluido en una y sólp en una de sus categorías. Tiene además que ser exhaustiva, es decir que en ella puedan ubicarse todos los valores posibles de la variable a medir..