RESULTA DOS
8. TÉCNICA DE ANÁLISIS DE DATOS
8.5. EJEMPLO DE CÁLCULO
Se presentan los esquemas de cálculo detallado de las variables en un lenguaje que aunque se puedan tachar de poco logrado desde el punto de vista estrictamente matemático, son para mí, y supongo que para todo aquel que esté un poco apartado del rigor de los lenguajes formalizados, mucho más sugerentes a la hora de hacer los cálculos utilizando una hoja de cálculo o un programa estadístico como el SPSSls.
Se utilizaron dos procedimientos para el análisis de las variables escogidas. Por una parte, unas variables eran dicotómicas es decir que sólo tenían dos posibilidades de respuesta "Si" o"No", y por otra parte, otras variables se convirtieron en dicotómicas de la siguiente forma :
Para definir la pregunta 19 sobre el tamaño del club, se disponía de 5 respuestas posibles:
o Estimación real = "Sin ínformación"
o Estimación real ="Hasta 100 miembros"
v Estimación real ="De 10^ a 300 miembros"
o Estimación real ="De 301 a 1000 míembros"
v Estimación real ="Más de 1000 miembros"
1. En cada pregunta se otorga a cada respuesta una puntuación ascendente de 1 a 5( ó a 4,^ ó a 6; según cada caso), o sea, que lo mejor es Ilevar un 5 y lo peor un 1. En este caso, se entiende que el número total de miembros es mejor cuanto mayor sea, ya que el
15 Un procedimiento que facilitó notablemente esta fase, caracterizada por numerosos cálculos, consistió en trabajar simultáneamente con el programa SPSS 10 y con el pn^grama Excel, de manera que en este programa se realizaban los cálculos matemáticos (sumas, porcentajes, fórmulas, etc) mientras que los análisis estadísticos se hacfan en SPSS. Este procedimiento agilizó el tratamiento de los datos y la posterior explotación de los mismos, al mismo tiempo que servfa para detectar y validar pequeños errores en la fase de grabación.
.
impacto social de una asociación, su credibilidad, su confianza, su adecuación de la oferta a los intereses de la comunidad significa que disponga de un mayor número de afiliados. De esta manera, cada intervalo recibe un valor:
➢ "Sin información" ^ 1
➢ "Hasta 100 míembros" -^ 2
^➢ "De 101 a 300 miembros" ^ 3
➢ "De 301 a 1000 miembros" -^ 4
-➢ "Más de 1000 miembros" ^ 5 ^
2. Se normalizan las puntuaciones ( de 0 a 1). La escala original 1,2,3,4,5 queda 1/5, 2/5, 3/5, 4/5, 5/5 en la escala de las nl, n2, ..., n6. De este modo:
➢ "Sin información" ^ 1 = 1/5 = 0.2
➢ "Hasta 100 míembros" ^ 2= 2/5 = 0.4
➢ "De 101 a 300 miembros" ^ 3= 3/5 = 0.6
➢ "De 301 a 1000 miembros" -^ 4= 4/5 = 0.8
➢ "Más de 1000 míembros" -^ 5= 5/5 = 1
EI valor que aparece serviría como un índice de calidad, esto quiere decir que si una observación tiene un 0,4 será mucho mejor que otra que tenga 0,07.
Este valor se anota en la casilla correspondiente de la hoja de cálculo, de manera que cada uno de ^los 383 clubes dispone de una cifra que indica el peso que tiene la variable estudiada.
3. Se suman todos los valores obtenidos de los 383 clubes obteniendo una cantidad determinada. En este caso: 181,8
4.- Se obtiene la frecuencia^ relativa, es decir, la suma de todos los valores normalizados se pondera dividiendo su valor entre 383 que es el número de casos. Ponderación (^ =181,8/383 = 0.4747
PARTE III. ELECCIÓN DE LA METODOLOGÍA, TÉCNICAS E INSTRUMENTOS
5.- Se aplica la fórmula In(1/,^ ^ Logaritmo neperiano (l / 0.4767) y se
^ obtiene 0.7451
6.- EI índice final se obtiene multiplicando el valor normalizado por el valor obtenido con la fórmula ln(1/,^, y dividirlo por la suma de índices obtenidos. La fórmula sería la siguiente: Q(i) _(z^, wl)
Por ejemplo, si un club tiene 60 miembros, el valor normalizado de la respuesta es 0.40 que multiplicado por el valor obtenido en la operación 5 daría un resultado de 0.2980 en proporción de "1"
(que sería el valor máximo).
Para el caso de ÍNDICES COMPUESTOS por varios indicadores el procedimiento es similar. A continuación puede ob^ervarse un ejemplo para el cálculo para la segunda dimensión: Personas vinculadas con la entidad.
Esta dimensión trata de valorar si la política de afiliación al club es abierta para todos los colectivos sociales y se dispone de un buen sistema de información.
Presenta dos componentes que se han denominado
"subdimensiones":
❑ una subdimensión NIVEL DE CONOCIMIENTO DE LA DEMANDA (B1) dispone de 7 variables de carácter dicotómico que analizan el grado de conocimiento de las personas que forman parte de la demanda de la entidad: clasificación número, género, edad, porcentaje de personas que practican deporte habitualmente, grado de conocimiento de la
^ demanda y utilización de sistemas informáticos de gestión.
❑ La segunda subdimensión: CARACTERÍSTICAS DE LA DEMANDA ( B2) establece 6 variables de respuesta mediante intervalos para valorar si las personas de la entidad
.
pertenecen a un sector específico de población o bien existe . una política de integración de colectivos diferentes. La información acogida consiste en el número de categorías de miembros (4 intervalos), el número de socios (5 intervalos), el número de abonados (5 intervalos), el equilibrio en la proporción de personas por sexo Varón ^/ Mujeres (6 intervalos), la atención a los diferentes grupos de edad (6 intervalos), y el nivel de personas que practican deporte
habitualmente (5 intervalos). ^
Esto significa que la agregación de las 6 variables nos dará una valoración de la subdimensión "características de la demanda". La anexión de las dos subdimensiones proporcionará un indicador sobre la dimensión 2. Y posteriormente, la agregación de las 10 dimensiones facilitará el índice de calidad final.
EI cálculo de B1^ nivel de conocimiento de la demanda se realiza a través de la siguiente fórmula: ^
B1= (B1.1 * ln(1/ Suma B1.10) + B1.2 * ln(1/ Suma B1.2 ^+ B1.3 * ln(1/ Suma B1.3 0) + B1.4 * ln(1/ Suma B1.4,^ + B1.5 * ln(1/ Suma B1.S n) + B1.6 * ln(1/
Suma B1.6 n) + B1.7 * ln(1/ Suma B1.7 ^) / SUMA ( ln(1/ Suma B1.1 ^: in(1/
Suma B1.7 0))
1.- A cada una de las variables dicotómicas (B1.1 a 6.1.7) de la su^bdimensión "Nivel de conocimiento de la demanda" se otorga^el valor "1" si posee información sobre el aspecto analizado y el valor
"0" si no ofrece información.
2.- Se suman los indicadores de^ los 383 clubes en cada uno de los siete indicadores obteniendo para cada caso una cantidad determinada que será la frecuencia relativa.
PARTE III. ELECCIÓN DE LA METODOLOGÍA, TÉCNICAS E INSTRUMENTOS
3.- Se obtiene la frecuencia relativa, es decir, la suma de todos los índices normalizados se pondera dividiendo su valor entre 383 que es el número de casos.
4.- Se aplica la fórmula ln(1/,^
5.- EI índice final se obtiene multiplicando el valor normalizado por el valor obtenido con la fórmula ln(1/^, y dividirlo por la suma de índices obtenidos. La fórmula sería la siguiente: Q(ij =(^1 wl)
EI cálculo de B2^ Características de la demanda se efectúa
mediante la fórmula: .
B2 =(B2.1 * ln(1/ Suma BZ.1 n) + B2.2 * ln (1/ Suma B2.2II) + B2.3 * ln (1/ Suma B2.3 0) + B2.4 * In (1/ Suma B2.4 n) + B2.5 * ln (1/ Suma B2.5 0) + B2.6 * ln (1/
Suma B2.6 ^) / SUMA (ln (1/ Suma B2.1 n): In (1/ Suma B2.6 0))
Se siguió el mismo procedimiento que en el ejemplo del tamaño del club que consistía en colocar todos los valores entre el ^^0" y el ^^1".
Para cada variable ser realizaron las mismas operaciones.
Los resultados obtenidos de la suma de los valores normalizados para cada una de las variables se puede observar en la Tabla 6.
Cada total se ha dividido por el número de casos y más tarde se ha calculado su logaritmo neperiano.
^ ^uma de Valores (
62.1.- Núm. de categorías de miembros 221,25 0,5777 0,5487 ^
^ Variables
:^_-_ __^__^_^
B2.2: Número de socios ij 181,80
^ --- - -- -."_ _^ ! _
B2.3.-Núm. de abonados
^ , ,
^, _.^_. _J L__._._ ^______^^
98,60 0,2574 1,3570
^ B2.4.- Equilibrio hombres / mujeres ^?^ ^^ 162,33
^ _ --- ---- - _ __. ^ v_ _ B2.5.- Atención a los grupos de edad 118,16
!^B2.6.- Nivel de practicantes deportivos ( ! 215,4
^-"-_ _- --- -- . ;^ Tabla 6. Resultados obtenidos en la subdimensión ^Características de la demanda"
•
En el caso de un club concreto con los siguientes valores normalizados ( Tabla 7):
Tabla 7. Resuliados obtenidos en las subdimensiones de las "Características de la demanda°.
La aplicación de la fórmula sería la siguiente:
B2 = [(0.4 * 0. 5487) + (0.2* 0.7451)+ (0.5* 1.3570) + (0.33* 0.8584)+ (0.83*
1.1759) + (0.8* 0.05755) ] / 5.2607 = 0.49
EI valor para este club es de 0.49 en proporción de "1" (que sería el valor máximo).
Finalmente se sumaron B1 más B2 y se dividió entre 2. Ya se disponía de un índice que representaba la atención a la demanda.
En definitiva, la información de los 383 clubes entrevistados se fue transformando entre el valor "0" y "1" para calcular cada indicador.
7451
4747 I 0
0
PARTE III. ELECCIbN DE LA METODOLOG(A, TÉCNICAS E INSTRUMENTOS
La agrupación de indicadores proporcionaba un nueva medida para cada subdimensión. La incorporación de los valores de las subdimensiones facilitaba un nuevo dígito para cada dimensión. Y por último, la agrupación de cada dimensión solucionaba el índice final de calidad organizativa.
Este índice admite comparar unos clubes con otros, calcular el índice de calidad de grupos de clubes determinados, bien sea en
modalidad o territorio.
-PARTE IV
LOS RESULTADOS DEL CUESTIONARIO SOBRE CLUBES DEPORTIVOS
PARTE IV. LOS RESULTADOS DEL CUESTIONARIO SOBRE CLUBES DEPORTIVOS
9. LOS RESULTADOS DEL CUESTIONARIO SOBRE CLUBES