Aprobación del supervisor antes del trabajo de campo

Andrzej Szymkowiak · Última revisión: julio de 2026

Un supervisor que lee tu cuestionario después de tener los datos seguirá encontrando el ítem que falta, la pregunta de doble cañón o la escala con solo dos ítems — pero para entonces ya es demasiado tarde para arreglarlo. La solución es simple: consigue la aprobación de tu supervisor antes de que empiece el trabajo de campo. Esta guía explica qué debe revisar un asesor antes del lanzamiento, por qué una revisión gana a reparar datos después y cómo compartir un estudio para revisión en solo lectura sin perder el control sobre él.

Por qué revisar antes del trabajo de campo, no después

Una vez que la encuesta está en marcha y los respondientes han contestado, el instrumento queda congelado. No puedes añadir el constructo que olvidaste, reformular un ítem confuso ni insertar un control de atención sin romper la comparabilidad con las respuestas que ya pagaste. Si un revisor señala un problema real después de la recogida, tus opciones son malas: descartar los ítems afectados, advertir de la limitación en tu artículo o volver a recoger datos — lo que cuesta dinero y semanas.

Una revisión previa al lanzamiento convierte esas sorpresas tardías y caras en ediciones tempranas y baratas. Es la misma lógica que la preregistración: decidir y comprobar el diseño antes de que existan los datos, cuando los cambios son gratis (Nosek et al., 2018). Para un estudiante, la aprobación de un supervisor es además una decisión compartida — si el diseño fue aprobado, un resultado débil es un hallazgo sobre el mundo, no un error del instrumento.

Qué debe revisar un supervisor antes de que lances

Una buena revisión previa al lanzamiento es concreta. Estas son las preguntas a las que un asesor (o un segundo lector) debería poder responder "sí":

• Constructos e hipótesis. ¿Cada hipótesis tiene una medida? ¿Se definió cada constructo antes de escribir sus ítems? Consulta de la pregunta de investigación al cuestionario.
• Escalas validadas. ¿Las medidas provienen de escalas publicadas y validadas en lugar de escritas desde cero, con al menos tres ítems por constructo reflexivo? Consulta cómo encontrar una escala validada.
• Redacción de los ítems. Sin ítems de doble cañón, tendenciosos o ambiguos; ítems de codificación inversa marcados para recodificarlos antes del análisis. Consulta cómo escribir buenas preguntas de encuesta.
• Opciones de respuesta. El tipo de escala y el número de puntos adecuados, etiquetados con claridad, coherentes entre bloques.
• Controles de calidad de los datos. Controles de atención, preguntas de descarte (screen-out) y cualquier cuota en su sitio — más fácil de añadir ahora que de justificar su ausencia después.
• Tamaño de muestra. Un objetivo justificado por un análisis de potencia a priori o una regla basada en el modelo, no un número redondo, con la pérdida de participantes ya prevista. Consulta cuántos participantes necesitas y el método del tamaño de muestra.
• Ética y consentimiento. Pantalla de consentimiento, declaración de tratamiento de datos y cualquier aprobación de IRB/comité de ética reflejada en la encuesta.
• Un piloto. Un pequeño lanzamiento suave para detectar problemas de redacción y de ruteo que el ojo no ve en pantalla.

Entrega esta lista a tu supervisor. Una revisión contra una lista de comprobación es más rápida para él y mucho más útil para ti que "échale un vistazo cuando puedas".

Cómo hacer la revisión en Explonia

Explonia tiene un rol integrado para exactamente esto. En el plan Academic y superiores, puedes invitar a un supervisor del estudio (asesor o revisor) externo por estudio. Obtiene una vista de solo lectura de:

• el cuestionario completo — cada sección y pregunta, tal como está construido;
• la vista previa del respondiente — la encuesta exactamente como la verá un participante, para que pueda recorrerla;
• las estadísticas del trabajo de campo — número de respuestas, tasa de finalización y tiempo medio de respuesta una vez que empieza la recogida.

El invitado no puede editar nada y no ve tus análisis — la revisión trata del instrumento y del trabajo de campo, no de tus resultados. Acepta una invitación por correo y usa una cuenta gratuita; tú sigues siendo el propietario y haces cada cambio tú mismo. Es la forma más rápida de conseguir una aprobación real: tu supervisor ve la encuesta de verdad, no una exportación en PDF que ya se ha alejado de lo que construiste.

Esto encaja de forma natural con un piloto: invita a tu supervisor, lanza un piloto pequeño, deja que recorra la vista previa del respondiente y observe llegar las primeras respuestas, luego haz cualquier edición y lanza el estudio completo.

Primero el piloto, después el lanzamiento

Incluso con una aprobación, lanza un piloto corto antes del trabajo de campo completo. Un piloto saca a la luz problemas que ninguna revisión estática detecta: una regla de ruteo que se salta una sección, una matriz ilegible en el móvil, una pregunta que los respondientes malinterpretan de forma sistemática. Arregla lo que muestre el piloto, consigue el visto bueno final y solo entonces abre el estudio a tu muestra completa. Puedes previsualizar la encuesta en escritorio y móvil antes de que nadie la vea — explora ejemplos resueltos → para ver cómo se ve un estudio de principio a fin.

Errores comunes que conviene evitar

• Lanzar a tu muestra completa antes de que alguien con experiencia metodológica haya leído la encuesta.
• Tratar la invitación al supervisor como acceso de edición — es de solo lectura; tú haces los cambios después de la conversación.
• Esperar que el revisor vea tus análisis — el rol de invitado cubre el instrumento y el trabajo de campo, no los resultados.
• Enviar un PDF o capturas en lugar de la encuesta en vivo, de modo que el revisor comprueba una versión que ya no coincide con lo construido.
• Saltarte el piloto porque el diseño fue aprobado sobre el papel.
• Dejar los controles de atención, los descartes y el consentimiento para "más tarde" — más tarde es cuando ya tienes los datos.

Preguntas frecuentes

References

Nosek, B. A., Ebersole, C. R., DeHaven, A. C., & Mellor, D. T. (2018). The preregistration revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(11), 2600–2606.

Presser, S., Couper, M. P., Lessler, J. T., Martin, E., Martin, J., Rothgeb, J. M., & Singer, E. (2004). Methods for testing and evaluating survey questions. Public Opinion Quarterly, 68(1), 109–130.

Cómo Explonia hace esto por ti

Explonia está construida para el flujo de trabajo completo de la investigación cuantitativa — construir la encuesta, conseguir su revisión, recoger los datos y ejecutar el análisis en un solo lugar. Antes del lanzamiento, invitas a un supervisor o revisor a una vista de solo lectura del cuestionario y la vista previa del respondiente (plan Academic y superiores); durante el trabajo de campo pueden ver la finalización en tiempo real. Cuando tienes los datos, ejecutas fiabilidad, CFA y el resto, y la función "Article description" redacta un párrafo de resultados en formato APA con tus propios números, que tú editas y conservas — sigues siendo el autor en todo momento. Consulta cómo planificar tu muestra primero → o convierte una pregunta de investigación en un cuestionario →.

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