Introducción al Trabajo de Campo
Este tutorial paso a paso guiará la construcción técnica del
instrumento Encuesta Salud Familiar directamente en la
plataforma KoboToolbox. Como parte de la formación en métodos de
investigación, bioestadística y epidemiología, el objetivo de este
ejercicio de aprendizaje activo es que dominen el constructor de
formularios (Form Builder) para digitalizar, optimizar y validar sus
instrumentos de recolección de datos antes de ir al terreno.
Paso 1: Creación del Proyecto y Entorno de Trabajo
- Ingresen a su cuenta de KoboToolbox (se recomienda utilizar la
versión para investigadores o humanitaria).
- Hagan clic en el botón azul “Nuevo” (New) y
seleccionen “Construir desde cero” (Build from
scratch).
- Asignen un título al proyecto (ej. “Encuesta de Salud Familiar -
Grupo 1”), una breve descripción de los objetivos del estudio y
seleccionen el sector relacionado a la Salud Pública.
- Hagan clic en “Crear proyecto”.
Trabajo en red: Conectivismo en la construcción del instrumento
El aprendizaje no ocurre en aislamiento. En cada grupo de 8 personas,
un solo estudiante (el coordinador) creará el proyecto
base y otorgará permisos al resto de sus 7 compañeros para construir y
validar el cuestionario de forma simultánea.
Pasos para el coordinador:
- Haz clic en “Nuevo” y selecciona “Construir
desde cero”. Ponle un título al proyecto (Ej. Diagnóstico
de Salud Familiar - Grupo A).
- Ve a la pestaña superior llamada Configuración
(Settings) y haz clic en Compartir (Sharing).
- Haz clic en el botón “Añadir usuario”.
- En el campo de texto, escribe exactamente el nombre de
usuario de KoboToolbox de tu primer compañero.
- Asignación de Permisos: Activa las siguientes
casillas para que tus compañeros puedan co-crear el instrumento:
- Ver formulario
- Editar formulario
- Añadir envíos (Para la recolección de datos en campo)
- Repite este proceso hasta agregar a los 7 integrantes. Ahora, todos
pueden entrar a sus propias cuentas y verán el proyecto compartido listo
para editarse.
Paso 2: Inserción de Preguntas y Tipos de Variables
Para garantizar la calidad de la base de datos que posteriormente
analizaremos en R, es crucial definir si una variable acepta una o
múltiples respuestas.
- En el lienzo en blanco, hagan clic en el botón “+”
(Añadir pregunta).
- Escriban el texto de la pregunta. Por ejemplo: “¿Cuáles bienes
posee la familia?”
- Hagan clic en “Añadir pregunta” y seleccionen el
tipo “Selección Múltiple” (Select Many), ya que el
instrumento puede requerir que el encuestado “Puede marcar varias
respuestas”.
- Añadan las opciones de respuesta correspondientes (Cultivo agrícola
propio, Aves de corral, etc.).
- Ejercicio colaborativo: Discutan en su grupo de
trabajo y repitan este proceso para las preguntas donde deba marcarse
una sola opción, como “¿Cuál es el principal combustible o energía
que utilizan para cocinar?”, asegurándose de elegir el tipo
“Selección Única” (Select One).
Paso 3: Configuración de la Lógica de Salto (Skip Logic)
Esta función evita sesgos de recolección y ahorra tiempo en el
abordaje comunitario, ocultando preguntas que no aplican según las
respuestas previas.
- Creen la pregunta filtro. Por ejemplo: “Situación de la
vivienda” (Ocupada / Desocupada).
- Creen la pregunta dependiente: “Si la vivienda está
ocupada:” (Con personas presentes / Con personas ausentes,
etc.).
- Pasen el cursor sobre la pregunta dependiente y hagan clic en el
ícono de Engranaje (Configuración) en el lado
derecho.
- En el menú izquierdo, seleccionen “Lógica de salto”
(Skip Logic).
- Hagan clic en “Añadir una condición”.
- Configuren la regla: Seleccionen la pregunta “Situación de la
vivienda”, el operador “=”, y elijan la respuesta
“Ocupada”. Esta segunda pregunta solo aparecerá en la pantalla
del dispositivo si la primera se responde afirmativamente.
Paso 4: Creación de Grupos de Repetición (Roster de Hogar)
Para encuestar a múltiples individuos en una misma vivienda sin crear
un formulario interminable, utilizamos grupos iterativos para la sección
“Datos de personas de la familia”.
- Añadan secuencialmente todas las preguntas correspondientes a un
individuo (Nombre, Sexo, Fecha de nacimiento, Parentezco, Nivel
educativo, etc.).
- Mantengan presionada la tecla Ctrl (o Cmd en Mac) y
hagan clic en cada una de estas preguntas sociodemográficas para
seleccionarlas simultáneamente.
- En la barra superior, hagan clic en el ícono de “Crear grupo
con las preguntas seleccionadas”.
- Pasen el cursor sobre el encabezado del grupo recién creado y abran
la Configuración (Engranaje).
- Marquen la casilla “Repetir este grupo si es
necesario” (Repeat this group if necessary). Al recolectar los
datos, la aplicación preguntará “¿Desea añadir otra persona?”
permitiendo ciclar el proceso para cada habitante.
Paso 5: Criterios de Validación (Constraints)
Para asegurar el rigor clínico de los datos biológicos y
antropométricos, es vital restringir los valores atípicos (outliers)
desde el momento de la digitación en campo.
- Creen una pregunta de tipo “Número” (Number) o
“Decimal”. Por ejemplo: “Valor de frecuencia
cardíaca”.
- Hagan clic en la Configuración de esta pregunta y
vayan a la pestaña “Criterios de validación”
(Validation Criteria).
- Hagan clic en “Añadir una condición”.
- Configuren el rango lógico. Por ejemplo: “Esta respuesta tiene
que ser mayor o igual a” (>=) 30, y hagan clic en
“Añadir otra condición” seleccionando “y tiene que
ser menor o igual a” (<=) 250.
- En el campo “Mensaje de error”, escriban: “Valor fuera
de los parámetros fisiológicos normales. Verifique la medición y la
digitación.”
- Ejercicio colaborativo: Apliquen criterios de
validación similares a variables como “Presión arterial
sistólica” o “Peso en libras”.
Paso 6: Guardado, Previsualización y Despliegue
- Hagan clic frecuentemente en el botón “Guardar”
(Save) en la esquina superior derecha para no perder su progreso.
- Usen el botón del “Ojo” (Preview form) para probar
el formulario. En esta fase, cada equipo debe verificar rigurosamente
que la lógica de salto, los grupos de repetición y las validaciones de
signos vitales funcionen correctamente, simulando diferentes escenarios
de llenado.
- Una vez superada la revisión metodológica, cierren el constructor y
hagan clic en el botón azul “Implementar” o
“Desplegar” (Deploy).
El instrumento optimizado está ahora activo en el servidor, listo
para ser descargado en KoboCollect para iniciar la recolección de
información con los sujetos de investigación.
Lógica y Estructura: Ejemplos de Configuración en el
Constructor
Para evitar datos vacíos o inconsistentes, utilizaremos dos
herramientas críticas: la Respuesta Obligatoria y la
Lógica de Salto.
Ejemplo A: Variable Demográfica Crítica (Obligatoria)
- Pregunta: Sexo de la persona (Selección
Única: Hombre / Mujer).
- Configuración: Al ser una variable fundamental para
estratificar indicadores epidemiológicos, no puede quedar vacía.
- Haz clic en el ícono de Engranaje de la
pregunta.
- En Opciones de la pregunta, marca la casilla
“Respuesta obligatoria” (Mandatory). Si el encuestador
olvida marcarla, KoboCollect no le dejará guardar el formulario.
Ejemplo B: Salud Reproductiva (Lógica de Salto Condicionada)
- Pregunta: ¿Está embarazada actualmente?
(Selección Única: Sí / No).
- Configuración: Esta pregunta representaría un error
metodológico si se le presenta a un hombre o a una infante.
- Haz clic en el Engranaje de la pregunta de embarazo
y ve a Lógica de Salto.
- Haz clic en “Añadir una condición” y establece la
primera regla: Sexo de la persona = Mujer.
- Haz clic de nuevo en “Añadir una condición” y
establece la segunda regla: Edad en años >= 10 (o
el rango etario definido metodológicamente en su protocolo).
- Asegúrate de que la opción superior diga: “La pregunta se
mostrará si se cumplen TODAS estas
condiciones”.
Buenas Prácticas de Etiquetado: Preparando el terreno para R y
RStudio
El mayor desafío en Bioestadística no es correr el modelo, sino
limpiar la base de datos. KoboToolbox permite separar el “texto que lee
el encuestador” del “código que exportará el programa”. Si configuramos
esto bien desde el inicio, la base de datos entrará impecable a nuestro
entorno de análisis.
A. Nombre de la Columna de Datos (Data Column Name)
Esta es la variable que aparecerá como el encabezado de tu columna en
el archivo Excel/CSV y que usarás en tus scripts de R.
- Regla de oro: Usa el formato
snake_case (todo en minúsculas, separando palabras con
guiones bajos).
- Prohibiciones absolutas: NO usar espacios, NO usar
mayúsculas, NO usar tildes, NO usar la letra “ñ” ni caracteres
especiales (
?, !, $,
%).
- Ejemplo Incorrecto:
¿Tienen vehículo para uso del hogar?
- Ejemplo Correcto (Configuración en Kobo): Ve al
engranaje de la pregunta y en “Nombre de la columna de datos” escribe:
tiene_vehiculo.
B. Valores XML de las Opciones de Respuesta (XML Values)
Cuando creas opciones de selección múltiple o única, KoboToolbox por
defecto asigna el texto completo a la celda. Esto complica la
recodificación de factores en R.
- La Práctica Correcta: Asignar códigos numéricos
simples o de texto corto a las opciones.
- Ejemplo en “Situación de la vivienda”:
- Texto visible: “Con personas presentes, pero rechazo”
- Valor XML (Código para R):
3
- Cómo hacerlo: Debajo de las opciones de respuesta
que has creado, haz clic en el ícono de engranaje de la opción para ver
el valor XML y reemplaza el texto largo por tu código numérico (ej.
1 para Sí, 0 para No).
Demostración del impacto en R
Al exportar los datos aplicando estas buenas prácticas de diseño
estructural y etiquetado XML, el procesamiento inicial en RStudio se
vuelve directo, evitando el uso excesivo de funciones de limpieza de
cadenas de texto (como stringr):
# Lectura de la base de datos exportada desde KoboToolbox
# Los nombres de las variables ya están optimizados en snake_case
datos_familia <- read.csv("diagnostico_salud_grupo_a.csv")
# Recodificación directa de la variable utilizando los valores XML numéricos predefinidos
datos_familia$tiene_vehiculo <- factor(datos_familia$tiene_vehiculo,
levels = c(0, 1),
labels = c("No", "Sí"))
# Tabulación rápida
table(datos_familia$tiene_vehiculo)