ASPECTOS METODOLOGICOS DE LAS ENCUESTAS ORGANIZACIONALES

por Héctor Diomede

i. INTRODUCCION

Por Encuestas Organizacionales entendemos aquí tanto las encuestas al personal relacionadas con la opinión, satisfacción y el clima en el trabajo como las propiamente organizacionales, que incluyen los temas de cambio, cultura, procesos, calidad, satisfacción del servicio y del cliente, etc., y donde la unidad de análisis puede ser tanto los miembros de la organización como las mismas organizaciones.

De modo que son Encuestas Organizacionales (EO) las que cumplen el requisito de ser: - Administradas interna o por terceros - Cualitativas o cuantitativas - Tener como unidad de análisis la organización o sus miembros

Las EOs son una herramienta valiosa de conocimiento de la realidad, si se ejecutan bajo las reglas del arte, es decir, si cubren adecuadamente las etapas de diseño, medición y acciones de mejora, asegurando al mismo tiempo la confidencialidad, el anonimato y participación voluntaria.

Posibles Objetivos:

ii. TIPOS DE ENCUESTAS

Como es conocido las investigaciones sociales pueden circunscribirse básicamente a cuatro tipos de diseño, a saber:

a) Exploratoriob) Descriptivoc) Explicativo, yd) Predictivo

De ello se deriva el siguiente cuadro de alternativas-tipo de EO

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Contar con una herramienta para la dirección

Gestionar la mejora continua

Conocer la satisfacción de los empleados

Evaluar la gestión organizacional

Monitorear el impacto de programas vigentes

Visualizar el alineamiento de la misión, visión y valores

Alentar el Involucramiento, el compromiso y el trabajo en equipo.

Fortalecer el liderazgo y el management

Si entramos por la variable Diseño, tenemos dos grandes grupos de Encuestas: las Descriptivas y las Explicativas. Las primeras incluyen las llamadas “on the self” de cuestionario estándar factible de ser aplicado a distintas organizaciones y unidades de análisis y las “customized” (hechas a la medida) donde el cuestionario es diseñado en función de las necesidades específicas de una organización. Por otra parte las de segundo tipo, pueden organizarse a partir de la metodología de ecuaciones estructurales (encuestas de carácter predictivo) o sino usando sistemas estadísticos avanzados como las diferentes alternativas que ofrece el análisis multivariado.

Como se muestra en el gráfico, una Encuesta a medida puede ser la base también, para utilizar análisis multivariado.

iii. Escalas de Medición. Escala Likert

Para “medir” usamos escalas. Estas escalas están divididas en métricas y no-métricas, y solo las “métricas” nos permiten realizar operaciones algebraicas, muy importante para su aplicación en algunas variables. Por ejemplo, resumir los valores de las respuestas de los ítems o preguntas con su Dimensión o trabajar con análisis multivariado.

Métricas_Razón (ej.: Escala Celsius)_Intervalos (ej. Escala Fahremheit)

No Métricas_Ordinal (ej.: Soldado, Cabo, Sargento…)_Nominal (ej.: Casado, Viudo, Divorciado…)

En general, las Encuestas de Clima Organizacional usan preferentemente escalas Likert. Lo que no quiere decir que no puedan usarse otras. Hay una discusión académica si las Escalas Likert son o no escalas métricas1, tema que no profundizaremos aquí. Solo diremos que se las trata como tales. Si bien las más usuales son de cinco puntos, puede ser de tres, de cuatro, de siete y hasta de diez puntos.

1 Para mayor aclaración ver mi libro “Encuestas Organizacionales”, Héctor Diomede (2002)2

En el gráfico precedente puede verse la correspondencia entre los valores numéricos de la escala con los valores semánticos.

Podemos ver el siguiente cuadro:

Totalmente en En Ni Acuerdo Totalmente deDesacuerdo Desacuerdo Ni Desacuerdo De Acuerdo Acuerdo

1 2 3 4 5

18 32 45 85 31 N= 2118,5% 15,2% 21,3% 40,3% 14,7% 100,0%

21,3%Neutro

3,37

23,7%% 55,0%Desfavorable Favorable

((8,5*1)+(15,2*2)+(21,3*3)+(40,3*4)+(14,7*5))/100=

El que nos permite tres lecturas posibles:

1) Los valores absolutos y los correspondientes porcentajes para cada uno de los cinco puntos de la escala (Totalmente en Desacuerdo, En Desacuerdo, etc.). Esta lectura tiene la dificultad al momento de comparar varios ítems entre si.

2) La lectura de la “favorabilidad”, que consiste en el agregado de los resultados en Desvaforable, Neutro y Favorable. La favorabilidad es un buen dato, pero como queda fuera de la consideración “lo Desfavorable + el Neutro”, perdemos una parte de información valiosa. Aun así, es la medida más usual en Encuestas.

3) Hay una medida más representativa, que es la resultante del promedio ponderado de la escala, que en el ejemplo es de 3,37. La dificultad en este caso, es asociar el resultado numérico con el contenido semántico de la escala.

Quizás la mejor solución de compromiso es mostrar el “grado de favorabilidad” junto con el “promedio ponderado”, p.e., Favorable 55% (3,37). Nótese lo siguiente: podría darse el caso que

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para un mismo valor de Favorable, el valor del promedio ponderado podría ser mayor o menor, según se distribuyan distintos los porcentajes de Desfavorable y Neutro.

iv. Análisis e Interpretación de Datos

Como escriben Selltiz C. et al. (1965): “El propósito del análisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma tal que proporcionen respuestas a los interrogantes de la investigación. El objetivo de la interpretación es buscar un significado más amplio a las respuestas mediante una trabazón con otros conocimientos disponibles”.

El análisis de la información crece en complejidad cuando pasamos de diseños exploratorios a descriptivos y de éstos a explicativos. Aunque el término “explicación” es multicomprensivo y podemos referirnos a distintos tipos de explicación: nomológica-deductiva, hipotética-deductiva, potencial, conceptual, funcional, etc. (ver Diomede H. 1999) cuando hablamos de un diseño explicativo en ciencias sociales por lo general nos referimos a la explicación causal y estadística.

1. El análisis Univariable

Recordemos que el diseño descriptivo se fundamenta en analizar las características distintivas de las variables consideradas en una población o una muestra de una población determinada. Metodológicamente un diseño descriptivo nos lleva al análisis de datos de una variable por vez, por eso se llama análisis univariable. Lo que llamamos “descripción” puede asumir una forma literal o numérica. Otro dato importante a considerar es -tratándose de una muestra- que cumpla las condiciones de representatividad para poder inferir a la población total. Aquí para simplificar, no entraremos en el análisis e interpretación que conlleven muestras, por dos razones, la primera es la gran mayoría de EOs se toman en cuenta a la población (dotación total considerada), y la segunda que exigiría un mayor desarrollo estadístico.2

A continuación mostraremos un gráfico de frecuencias donde visualizamos por ejemplo, la variable “Empleador de Preferencia” abierto por las distintas Sucursales (S1, S2, S3, S4 y S5) de una Organización, como una forma de análisis univariable:

2 Para mayor aclaración ver Diomede, H. (2002) Encuestas Organizacionales, donde hay un desarrollo más amplio sobre el tema.

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2. Análisis Bivariable

Muchas veces deseamos conocer si dos variables están relacionadas en sí. Podríamos preguntarnos si la altura y el peso de las personas de una población están relacionas o técnicamente mejor expresado: ¿Están asociadas la altura y el peso de las personas? Lo que vamos a ver a continuación es la forma y requisitos necesarios para su determinación.

El cálculo de los coeficientes de correlación no ofrece dificultad desde el punto de vista de las matemáticas, ya que como se verá a continuación en la mayoría de los casos el simple cálculo aritmético es suficiente. Existe sí algunos pocos casos, donde el proceso de cálculo es engorroso por la cantidad de operaciones, situación fácilmente subsanable hoy en día por el uso de la hoja de cálculo de la computadora o por programas estadísticos específicos. Sin embargo lo que se requiere es de ciertos conocimientos conceptuales a fin de elegir correctamente el coeficiente de correlación en función de las dimensiones o variables en juego. Los requisitos y determinantes para la elección del coeficiente dependen de:

(a) Tipo de Variables-Categóricas (Medible por escalas nominal y ordinal)-Contínuas (Medible por escalas de razón y de proporción)

(b) Tipo de Medida-Simétrica (Cuando se busca la existencia de asociación o no)-Asimétrica (Cuando la relación es entre variable independiente y variable dependiente)

(c) Tipo de Tabla(Según la cantidad de filas o columnas)

(d) Interpretación (Rango de variación del coeficiente de correlación)

En términos generales al aplicar un coeficiente de correlación lo que buscamos conocer es:

(a) La existencia o no de asociación (b) Si la hubiera, la intensidad de la asociación(c) Su dirección(d) Su naturaleza

De los muchos posibles traemos uno a modo de ejemplo, esperando con ello graficar un caso de análisis bivarible entre “Satisfacción y Productividad”:

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Utilizamos para ello el coeficiente de correlación Gamma (por tratarse de cuadro de 3x3), que nos arroja un valor positivo de =0,757 un valor mediamente alto ya que el máximo es igual a 1.

3. Análisis Multivariable

La realidad social se nos presenta siempre como un todo complejo, un universo de variables multidimensionales que se relacionan entre sí, que aun cuando hacemos un recorte con el objetivo de reducir las variables en juego en torno de algún fenómeno específico (v.g. una organización), todavía el número de variables sigue siendo significativamente alto.

García Ferrando (1998) citando a R.B.Cattell señala las ventajas del análisis multivariable de base matricial sobre el análisis bivariable clásico en los siguientes puntos: “ 1) Economía en el almacenamiento de datos, 2) Mayor consistencia en la inferencia estadística, 3) Desarrollo de conceptos teóricos más adecuados, y 4) Mayor precisión y perspectiva conceptual”.

El siguiente cuadro muestra las posibles relaciones entre variables en las cuales es posible operar con este potente recurso estadístico:

1. RELACION DEPENDENCIA

Predictor (Independiente) Criterio (Dependiente)

Correlación Canónica Una - Mëtrica Varias - MétricasAnálisis Multivariable Una –no Métrica Varias - MétricasCorrelación Canónica (Ficticia) Varias Varias – No Métricas

Regresión Múltiple Varias Una - Métrica

Análisis Discriminante Varias Varias – No Métricas

Ecuaciones Estructurales Varias Varias

2. RELACION INTERDEPENDENCIA

TIPO DE ANALISIS Relación entre: Como son:

Análisis Factorial VariablesConglomerados (Cluster) CasosAnálisis Multidimensional Objetos MétricosAnálisis Multidimensional Objetos No MétricosAnálisis de Correspondencia Objetos

TIPO DE ANALISIS VARIABLES

Es una herramienta requiere el no solo conocimiento avanzado de matemática estadística sino de algún “programa estadístico”, tales como el SPSS, el STATGRAPHICS, etc.

Los relaciones más usuales en Encuestas, son la Regresión Múltiple, el Análisis Factorial y las Ecuaciones Estructurales.

v. Paradigmas Organizacionales

Los paradigmas nos posibilitan contar con un marco teórico y heurístico para comprender el mundo complejo de las organizaciones. A veces podemos sumar más de uno de estos paradigmas para lograr una visión ampliada de las cuestiones bajo análisis. Aunque siempre se busca un paradigma, un modelo, un perspectiva que logre analizar e interpretar la realidad a partir de un esquema con elementos más simples y con la mayor potencia posible.

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1. La cultura organizacional según Schein

Schein ha desarrollado un paradigma que ha logrado imponerse con el tiempo, define cultura organizacional en estos términos:

“Un patrón de supuestos básicos compartidos que el grupo aprende en la medida que resuelve sus problemas de adaptación externa e integración interna, que los ha trabajado lo suficiente para ser considerados como válidos y, por lo tanto, dignos de ser enseñados a los nuevos miembros como la forma correcta de percibir, pensar y sentir en relación con esos problemas” (Schein, 1992). “

A partir de este esquema:

Se hace visible y requiere de interpretación en las organizaciones, lo que él llama artefactos y productos de la cultura de una organización, dependen de los valores organizacionales y éstos a su vez, en las presunciones básicas y creencias que son asumidas por los líderes de una organización, aunque en cierto modo permanece semi-ocultas aun por sus mismos portadores.

Así según Schein, de un modo más analítico es dable comprobar el escalamiento desde las ideas al comportamiento:

Comportamientos. Donde indirectamente es posible comprobar el grado de congruencia de las acciones y decisiones con las ideas y valores culturales de la organización (entre lo que piensan y lo que hacen)

Políticas. Normas escritas sobre criterios y procedimientos que regulan entre persona y organización.

Tradición. Modo en que se ejecutan ciertas prácticas históricamente y se vinculan con a la identidad de la organización

Ceremonias. Es un despliegue de celebraciones, conmemoraciones y/o anuncios especiales donde tienen lugar ciertos rituales organizacionales.

Ritos. Acciones de representación de los valores y la expresión simbólica de las creencias organizacionales, solo ejecutadas por una autoridad competente garantiza su impacto.

Mitos. Relatos y leyendas de hechos excepcionales que persisten a lo largo de la historia referida a la organización, los pioneros y los líderes que refuerzan tanto los valores como las creencias.

Valores. Son la base de evaluación de las acciones prácticas y conductas que se llevan a cabo dentro de la organización.

Creencias. Postulados asertivos de las personas. La organización y su vínculo con el contexto. Ideas. Premisas conceptuales sobre las cuales se justifica a la naturaleza social del hombre y de la

organización.

El analista organizacional a través de una serie de entrevistas exhaustivas y semi-estructuradas puede recolectar información valiosa, sobre una determinada organización.

2. Cultura y Clima Organizacional en Stringer

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Stringer tiene la particular visión de que el clima es parte de la cultura organizacional y define a esta última como:

“La cultura enfatiza las premisas no verbalizadas que subyacen en una organización..” (Stringer, 2002) y presenta el siguiente esquema:

Donde puede apreciarse la importancia que le otorga al Clima Organizacional, donde actúan variables intervinientes como el Liderazgo (la más importante), el Contexto, la Estrategia, la Organización y la Historia.

Para Stringer el clima “hace foco sobre las percepciones más accesibles de la organización, especialmente las que se relacionan con la motivación e impactan en la performance”

Una mirada gráfica a la cultura y al clima organizacional

3. Satisfacción Laboral

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La satisfacción laboral es la relación que existe entre las expectativas y la realidad percibida sobre la condición laboral.

SATISFACCION LABORAL

EXPECTATIVAS CONTEXTUALES

EXPECTATIVAS PERSONALES

SATISFACTORES RELATIVOS AL

TRABAJO

SATISFACTORES RELATIVOS A LA

GRH

SATISFACCION LABORAL

EXPECTATIVAS CONTEXTUALES

EXPECTATIVAS PERSONALES

SATISFACTORES RELATIVOS AL

TRABAJO

SATISFACTORES RELATIVOS A LA

GRH

En el gráfico vemos la satisfacción depende de cuatro dimensiones: la relativa al trabajo en sí y la relativa a gestión de los recursos humanos por un lado, y por otro, las expectativas contextuales y las expectativas personales. De modo que podría leerse, si las expectativas contextuales son tales que producen desempleo, y mis expectativas personales son normales (ni altas ni bajas) la satisfacción en el trabajo y en la GRH tiende a verse mejor. Por lo cual puede decirse, que en contextos desfavorables, la satisfacción laboral aumenta.

4. Cultura, Clima y Satisfacción

Integrando cultura y clima organizacional con la satisfacción laboral, tenemos:

5. Compromiso y Resultado del Negocio

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Otro paradigma es el que considera a la variable Clima y la Satisfacción teniendo impacto sobre el Compromiso del Empleado y si a vez, tenemos una variable interviniente (condición necesaria) como la Gestión de los Recursos Humanos, redundará en un Resultado del Negocio.

vi. Dimensiones e Ítems

Existe una especie de mito organizacional, alimentada por la mala práctica, que el Cuestionario no es más que el resultado buena literatura, antes que de las variables que entran en juego y necesitamos conocer y medir. A esas variables o temas de exploración, las llamamos Dimensiones.

Pero lo primero que debemos conocer alrededor de qué Dimensiones se va a mover nuestra Encuesta3.

Ello implica un proceso de indagación4, que generalmente conlleva la lectura de datos secundarios (historia de la organización, misión, visión y valores, etc.) entrevistas clave y focus groups, para pasar luego a las Dimensiones que dé lugar y al Cuestionario.

A esto lo llamamos el paso de lo cualitativo a lo cuantitativo.

3 Aprovechemos para diferenciar entre “Encuesta” y “Cuestionario”, generalmente usado como términos intercambiables. Encuesta es el método y el proceso completo (diseño, administración, procesamiento, análisis e interpretación, devolución, planes de acción y seguimiento). mientras que Cuestionario, se refiere a los ítems con su respectiva escala.4 Cuando se trata de la primera Encuesta.

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1. Ejemplo de Dimensiones e Items

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2. Preguntas abiertas y cerradas

Más información en:

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