¿Cómo analiza escalas analógicas visuales con una respuesta ambigua?

Por ejemplo, podría pedirles a los participantes que completen una escala analógica visual para el dolor. Se les daría una línea de 100 mm de largo, y un extremo dice 0 (Sin dolor) y el otro extremo dice 100 (el peor dolor posible). Se le pide al participante que haga una marca en la línea con un lápiz o bolígrafo para calificar su nivel de dolor. Luego usaría una regla para medir la distancia desde el origen. Por ejemplo, cuántos milímetros de distancia hay desde el inicio de la línea (es decir, cero).
El problema es que muchas veces, las personas no colocan una marca como una x en la línea, sino que pueden rodear una parte de la línea o poner una marca (marca de verificación) allí. Adjunto una imagen de la respuesta estándar (participante 1) seguida de 5 escenarios posibles donde la respuesta es ambigua (participantes 2 a 7), por lo que lo he dejado como faltante/en blanco. ¿Deberían excluirse del conjunto de datos (codificados como datos faltantes) o algunos de ellos son recuperables?Posibles respuestas a escalas analógicas visuales
numero 7

A modo de explicación: en el número 2) la línea es muy grande, por lo que no hay un lugar en el que se cruce con la línea horizontal (por lo general, tiene que ser precisa al mm más cercano).
El participante 3) ha colocado un círculo en la línea, por lo que es difícil decir a qué parte de la línea se referían. El participante número 4) ha encerrado en un círculo uno de los números al final. ¿Puedo estar seguro de que querían decir 0? El participante 7 es una variación de esto.
El participante 5) ha colocado una marca (verificación) debajo de la línea (o, a veces, coloca una marca en la línea misma). ¿Desde qué parte de la garrapata mido?
El participante 6) ha colocado una marca (check) en uno de los números al final de la escala. ¿Puedo estar seguro de que se referían a 100?
¿Cuál es la mejor manera de minimizar el sesgo y maximizar el uso de los datos disponibles? Cualquier pensamiento sería apreciado.

Muchas gracias AliceD y MariaAnt por sus pensamientos, muy apreciados. La muestra es bastante grande (más de 100 pero hay subgrupos más pequeños). Estoy de acuerdo en que el número 4 y el 6 son los más riesgosos. Deseoso de escuchar cualquier otro pensamiento y cualquier persona que pueda haber encontrado esta situación y cómo la manejaron.

Respuestas (2)

Estoy totalmente de acuerdo con los pensamientos de AliceD. Si tiene una muestra grande, estos problemas pueden agregar un poco de ruido, pero no harán mucha diferencia (ciertamente no los casos 2, 3 y 5, porque es poco probable que la resolución psicológica de la escala sea tan precisa como la medida milimétrica sugiere de todos modos).

Además: si desea asegurarse de no introducir ningún sesgo sistemático, el procedimiento más prudente sería codificar este ciego a las condiciones (si las tiene) u otras medidas del estudio. De esta forma puedes evitar que sin querer te ayudes a tus propias hipótesis.

No soy un experto en estas escalas, pero mi valor de 2 centavos sería el siguiente, que son soluciones simples para incluir todos los datos:

  1. Bien como está;
  2. Tome el centro de la línea gruesa (el 'promedio');
  3. Tome el centro del círculo (dibuje una cruz en él, la intersección es el medio);
  4. Aparentemente "0" - sin dolor;
  5. Tome la punta como marcador;
  6. Aparentemente "100".
  7. Como en 4. ("0" - sin dolor);

Los puntos #4 y #6 son obviamente los más riesgosos, especialmente en una población pequeña. En una población grande (digamos N = 100) algunos valores atípicos no importan demasiado. Por lo tanto, en caso de que la muestra del estudio sea pequeña, es posible que desee considerar la exclusión de casos inciertos (n.º 4 y n.º 6 como ejemplos) o tratar de ponerse en contacto con los sujetos y volver a evaluar.

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