Programa del curso

Encuestas Sociales para Contextos Diversos

Autor/a

Gabriel Sotomayor

I. Identificación

Curso Encuestas Sociales para Contextos Diversos
Traducción Social Surveys for Diverse Contexts
Sigla SOL-314
Créditos 10
Módulos 3 módulos (2 de cátedra y 1 de ayudantía a la semana)
Requisitos SOL208
Carácter Optativo
Tipo Cátedra
Formato Presencial
Calificación Estándar
Palabras clave Encuestas sociales, Diseño metodológico, Cuestionarios, Error total.
Nivel formativo Pregrado
Docente Gabriel Sotomayor
gasotomayorl@uc.cl
Ayudante Amanda Vieira
amanda.vieira@uc.cl

Integridad Académica y Código de Honor

La Universidad tiene un compromiso con la construcción de una cultura de respeto e integridad. Quienes participen de este curso se adscriben al Código de Honor UC y adquieren el compromiso de aportar a la construcción de una cultura de Integridad Académica, actuando en consonancia con los valores de veracidad, confianza, respeto, justicia, responsabilidad y honestidad en todo el trabajo académico.

II. Descripción del curso

En este curso el estudiante aplicará un conjunto de principios de los métodos de encuesta que forman la base de las prácticas en este campo de investigación. Mediante cátedra, estudio de casos y aprendizaje basado en problemas, el estudiante revisará y analizará las principales encuestas de hogares y de establecimientos en Chile, identificando sus principales características y las particularidades de los distintos diseños metodológicos. También evaluará la influencia de diferentes fuentes de error en la calidad de los datos recolectados. Las evaluaciones consideran el desarrollo de informes y presentaciones orales individual y grupal.

III. Resultados de Aprendizaje

  1. Relacionar los conceptos de calidad y ética que se utilizan en investigación con encuestas con sus distintas etapas de implementación práctica.
  2. Explicar las principales características de las encuestas de hogares y de establecimientos para desarrollar protocolos de aplicación adaptados a las diversas particularidades de cada una.
  3. Aplicar herramientas de investigación social en el desarrollo de un proyecto de investigación aplicado.
  4. Distinguir diferentes técnicas de evaluación que se pueden implementar en el proceso de diseño de cuestionarios de encuestas.

IV. Contenidos

Unidad 1. Fundamentos para la producción de encuestas

  • 1.1 Uso de encuestas en sociología e investigación social aplicada
  • 1.2 El error total de encuesta (TSE)
  • 1.3 Modelo Genérico del Proceso Estadístico (GSBPM)

Unidad 2. Especificación de necesidades y diseño muestral

  • 2.1 Especificación de necesidades
  • 2.2 Marcos muestrales y cobertura
  • 2.3 Diseño muestral complejo

Unidad 3. Construcción y validación de instrumentos

  • 3.1 El proceso de respuesta a encuestas
  • 3.2 Construcción de escalas y operacionalización
  • 3.3 Métodos de pretesteo

Unidad 4. Recolección y calidad de la información

  • 4.1 Modos de administración y trabajo de campo
  • 4.2 Seguimiento del terreno e indicadores AAPOR
  • 4.3 No respuesta y ajustes

Unidad 5. Análisis, calidad y diseminación

  • 5.1 Análisis de encuestas complejas
  • 5.2 Calidad de datos y procesamiento
  • 5.3 Publicación y control de divulgación

V. Estrategias Metodológicas

El curso combina cuatro estrategias pedagógicas articuladas a lo largo del semestre:

  • Cátedras. Clases expositivas que presentan los marcos conceptuales (TSE, GSBPM) y los contenidos técnicos centrales de cada unidad. Constituyen el formato base.

  • Talleres aplicados en clase (aprendizaje basado en problemas). En sesiones específicas, las y los estudiantes trabajan en grupos pequeños sobre encargos simulados que reproducen problemas reales de la práctica profesional. Cada taller exige aplicar contenidos de la unidad correspondiente para resolver una tarea concreta, desde la definición de objetivos y necesidades de información hasta el diseño de elementos del instrumento o del plan de campo, recurriendo a marcos metodológicos internacionales y a casos del sistema estadístico chileno. Los talleres alternan contextos de producción públicos, académicos y comerciales.

  • Talleres computacionales (laboratorios). Sesiones específicas del semestre introducen el uso de herramientas profesionales aplicadas a microdatos reales mediante el software R, abarcando análisis con diseño muestral complejo, validación de consistencia en levantamientos y procesamiento de paradata para reportes de terreno.

  • Charlas con invitados e invitadas profesionales. Tres sesiones con expositores externos que representan los principales regímenes de producción de encuestas: una del sector público (oficinas de estadística o ministerios), una del ámbito académico (centros con producción propia, como paneles longitudinales) y una del campo de estudios de mercado y opinión pública. Funcionan como anclas empíricas que permiten contrastar las decisiones metodológicas reales tomadas en cada régimen.

VI. Estrategias Evaluativas

La evaluación del curso se estructura en torno a tres componentes complementarios: un trabajo grupal integrador que constituye la columna vertebral del aprendizaje, tareas individuales aplicadas vinculadas a talleres específicos, y controles breves sobre la bibliografía obligatoria.

Componente Ponderación
Proyecto grupal 50%
Tareas aplicadas 20%
Controles de lectura en sala 30%

1. Proyecto grupal: análisis crítico y propuesta de mejora (50%)

En grupos pequeños, las y los estudiantes desarrollan durante el semestre un análisis metodológico crítico de una encuesta social existente y una propuesta fundamentada de mejora para una versión futura de la misma. El trabajo aplica los marcos del Error Total de Encuesta (TSE) y del Modelo Genérico del Proceso Estadístico (GSBPM) para diagnosticar las decisiones metodológicas en cada fase del ciclo de producción, especificación de necesidades, diseño muestral, construcción del instrumento, recolección, procesamiento, análisis y diseminación, y para fundamentar la propuesta. La evaluación se distribuye en tres entregas escalonadas, lo que permite a los estudiantes recibir retroalimentación formativa oportuna:

Entrega Descripción Ponderación
Entrega 1 Análisis crítico inicial centrado en marco conceptual, necesidades de información y diseño muestral. 10%
Entrega 2 Análisis del instrumento, recolección y procesamiento, e identificación del problema metodológico que la propuesta abordará. 15%
Entrega 3 Reporte final integrado con propuesta de mejora fundamentada y presentación oral grupal. 25%

2. Tareas aplicadas (20%)

Cuatro tareas breves, individuales o en pares, vinculadas a talleres específicos del semestre. Cada tarea aplica los contenidos y herramientas trabajados en el taller correspondiente y exige una decisión metodológica argumentada acompañada de un producto entregable. Cada tarea pondera 5%.

3. Controles de lectura en sala (30%)

Dos controles breves realizados en sala, sobre la bibliografía obligatoria correspondiente a la primera y a la segunda mitad del semestre, respectivamente. Combinan preguntas de comprensión conceptual y de aplicación breve. Cada control pondera 15%.

Importante

Requisito de asistencia a clases para aprobar el curso: 70%

VII. Programación de clases

Las sesiones son los viernes, en dos bloques. El semestre tiene 15 sesiones, entre el 7 de agosto y el 27 de noviembre.

Semana Fecha Bloque 1 Bloque 2
1 07-08 Presentación del curso 1.1 Uso de encuestas en sociología e investigación social aplicada
2 14-08 1.2 El error total de encuesta (TSE) 1.3 Modelo Genérico del Proceso Estadístico (GSBPM)
3 21-08 2.1 Especificación de necesidades Taller aplicado 1: encargo simulado de necesidades
4 28-08 2.2 Marcos muestrales y cobertura 2.3 Diseño muestral complejo (introducción)
5 04-09 2.3 Diseño muestral complejo (cierre) Charla 1
6 11-09 3.1 El proceso de respuesta a encuestas 3.2 Construcción de escalas y operacionalización
7 25-09 3.3 Métodos de pretesteo Taller aplicado 2: evaluación de preguntas reales
8 09-10 Control de lectura 1 (Unidades 1–3) Retroalimentación transversal de la Entrega 1 y avance del proyecto en grupos
9 16-10 4.1 Modos de administración y trabajo de campo Charla 2
10 23-10 4.2 Seguimiento del terreno e indicadores AAPOR Taller computacional 1: paradata y tasas AAPOR en R
11 30-10 4.3 No respuesta y ajustes Charla 3
12 06-11 5.1 Análisis de encuestas complejas Taller computacional 2: estimación con diseño complejo y calidad de las estimaciones
13 13-11 5.2 Calidad de datos y procesamiento 5.3 Publicación, confidencialidad y evaluación de la ronda
14 20-11 Control de lectura 2 (Unidades 4–5) Sesión de trabajo del proyecto: consultas de la Entrega 3
15 27-11 Presentaciones orales del proyecto Presentaciones orales, discusión comparativa y cierre del curso
Nota

Viernes sin clases: 18 de septiembre (receso de docencia y feriado) y 2 de octubre (suspensión de actividades desde las 13:30).

Calendario de evaluaciones

Evaluación Se asigna Vence Ponderación
Tarea 1 Semana 3 · 21-08 Semana 4 · 28-08 5%
Entrega 1 — Semana 6 · 11-09 10%
Tarea 2 Semana 7 · 25-09 Semana 8 · 09-10 5%
Control de lectura 1 — Semana 8 · 09-10, en sala 15%
Tarea 3 Semana 10 · 23-10 Semana 11 · 30-10 5%
Entrega 2 — Semana 12 · final de la semana 15%
Tarea 4 Semana 12 · 06-11 Semana 13 · mitad de la semana 5%
Control de lectura 2 — Semana 14 · 20-11, en sala 15%
Entrega 3 — Presentación oral en la semana 15 · 27-11; informe escrito al final de esa semana 25%

VIII. Bibliografía

Bibliografía Obligatoria

  • American Association for Public Opinion Research (AAPOR). (2022). Standards and Best Practices for Survey Research. AAPOR. https://aapor.org/standards-and-ethics/best-practices/
  • Asún, R. (2006). Medir la realidad social: El sentido de la metodología cuantitativa. En M. Canales (Ed.), Metodologías de la investigación social: Introducción a los oficios (pp. 31–61). LOM Ediciones.
  • Asún, R. (2006). Construcción de cuestionarios y escalas: El proceso de la producción de información cuantitativa. En M. Canales (Ed.), Metodologías de la investigación social: Introducción a los oficios (pp. 63–113). LOM Ediciones.
  • Cea d’Ancona, M. Á. (2004). Métodos de encuesta: teoría y práctica, errores y mejora. Síntesis.
  • Cea d’Ancona, M. Á. (2025). La calidad de la encuesta en la sociedad digital: avances y retrocesos. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 191, 25–42.
  • Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2023). Diseño y análisis estadístico de las encuestas de hogares de América Latina. Metodologías de la CEPAL, N° 5 (LC/PUB.2023/14-P). Santiago: CEPAL.
  • Goldthorpe, J. H. (2017). La sociología como ciencia de la población (M. T. Casado Rodríguez, trad.). Alianza Editorial. (Obra original publicada en 2016).
  • Groves, R. M., Fowler, F. J., Couper, M. P., Lepkowski, J. M., Singer, E., & Tourangeau, R. (2009). Survey Methodology (2nd ed.). Wiley.
  • Groves, R. M., & Lyberg, L. (2010). Total survey error: Past, present, and future. Public Opinion Quarterly, 74(5), 849–879. https://doi.org/10.1093/poq/nfq065
  • United Nations Economic Commission for Europe (UNECE). (2025). Generic Statistical Business Process Model: GSBPM (Version 5.2). UNECE.
  • United Nations Statistics Division. (2026). Handbook of Surveys on Households and Individuals: Foundations and Emerging Approaches (Final draft, updated version of April 30, 2026). Background document prepared for the 57th session of the United Nations Statistical Commission, New York, 3–6 March 2026.

Bibliografía optativa

  • Díaz de Rada, V., Domínguez Álvarez, J. A., & Pasadas del Amo, S. (2019). Internet como modo de administración de encuestas (Cuaderno Metodológico 59). CIS.
  • Lohr, S. L. (2022). Sampling: Design and Analysis (3.ª ed.). Chapman & Hall/CRC.
  • Ministerio de Desarrollo Social y Familia, Subsecretaría de Evaluación Social, División Observatorio Social. (2026). Informe sobre desigualdad de ingresos en Chile. Santiago de Chile: Ministerio de Desarrollo Social y Familia.
  • Willis, G., & Lessler, J. (1999). Question Appraisal System QAS-99. Research Triangle Institute. https://www.researchgate.net/publication/267938670
  • Zimmer, S. A., Powell, R. J., & Velásquez, I. C. (2024). Exploring Complex Survey Data Analysis Using R: A Tidy Introduction with {srvyr} and {survey}. Chapman & Hall: CRC Press.

IX. Integridad Académica y uso de IA

Las faltas a la Integridad Académica son definidas como acciones de plagio, fraude y/o adulteración de documentación cometidas de forma individual o colectiva, que atenten contra los valores de honestidad, veracidad, confianza, justicia, respeto y responsabilidad, dentro del marco de actividades académicas.

El o la docente responsable de la actividad donde fue cometida la falta podrá aplicar una medida académica de manera inmediata al estudiante, si lo considera pertinente (por ejemplo, sancionar al estudiante con un 1.0 en la evaluación correspondiente). Adicionalmente, conforme a la Política de Integridad Académica de la Universidad, toda falta será derivada al Comité de Integridad Académica de la Facultad de Ciencias Sociales. Este órgano definirá la gravedad de la falta (leve, moderada o grave) y las consecuencias de dicha falta, con foco formativo. Este órgano también realizará seguimiento del caso.

En caso de que la o el estudiante no aceptase las consecuencias establecidas por el Comité, podrá solicitar a este órgano la revisión de su caso. Una vez realizada la revisión, y si aún el o la estudiante no desea asumir las consecuencias planteadas por el Comité, podrá apelar a Secretaría General de la Universidad. Asimismo, se recomienda consultar las guías de Bibliotecas UC sobre el uso ético de la información y la adecuada citación (http://guiastematicas.bibliotecas.uc.cl). Los detalles de la política de integridad académica UC se encuentran aquí: https://integridadacademica.uc.cl/

Uso Ético de IA

Los cursos se rigen por los lineamientos de la Política de Uso Ético de IA del ISUC, bajo el marco general de los Lineamientos UC que comprende, entre otros, que:

Cada docente deberá indicar explícitamente en el programa de su curso y en las instrucciones de los trabajos y actividades si el uso de IA está prohibido, permitido o recomendado, especificando además para qué tareas y en qué medida puede utilizarse. En el presente curso el uso de IA se encuentra permitido para el proyecto grupal y las tareas aplicadas, y prohibido en el caso de los controles de lectura. En todos los casos deberá presentarse una declaración detallada de uso de IA y compartirse los log de conversación, ya sea a través de un enlace o de la copia directa del historial en un archivo.

El uso de IA no exime al estudiantado de dominar el contenido y argumentos de sus trabajos. Las y los estudiantes son totalmente responsables por el contenido de sus trabajos, con independencia de la asistencia de IA generativa. Por ello, los y las docentes tendrán la facultad de citar a exposición oral de los trabajos entregados, sin necesidad de aviso previo, con el fin de evaluar el dominio real del/de la estudiante sobre el producto presentado. En base a estos antecedentes el/la docente podrá determinar la nota final del trabajo.

Cuando el uso de IA sea tolerado (restringido, permitido, sugerido u obligatorio), las y los estudiantes deberán incluir un apartado en los anexos del trabajo indicando:

  • Qué herramientas de IA generativa fueron utilizadas.
  • Para qué tareas fueron utilizadas (por ejemplo: revisión de redacción, corrección de ortografía, corrección de código, análisis de datos, etc.)

Este apartado será obligatorio y tendrá como finalidad garantizar la transparencia, trazabilidad y responsabilidad en el uso de estas tecnologías. En caso de no ser incluido, el trabajo podrá ser evaluado con nota mínima por la o el docente del curso. Además, las y los docentes podrán solicitar copia de los prompts utilizados para la interacción con la IA generativa.

La evaluación de trabajos y pruebas seguirá siempre el criterio experto y académico del docente, por ende, la nota final podrá incluir tanto elementos de rúbricas estandarizadas que hayan sido definidas previamente, como consideraciones académicas de los profesores.

En caso de constatar el uso no autorizado de IA generativa por parte de estudiantes en cualquier trabajo académico, las y los docentes se orientarán por los lineamientos de la universidad en atención a la correspondiente evaluación y sanción de la falta a la integridad académica.

Consulta la 🤖 Política de IA del curso para el detalle completo.