Frente a esta solución clásica existen distintas alternativas que van desde la Mediana hasta el índice de importancia relativa (IIR). Este último es el que vamos a ver brevemente en este documento.
No obstante antes de proseguir conviene recordar que esta solución no deja de ser una puntuación promedio para un ítem, ajustado para tener un valor entre 1/w y 1, donde w es el número de categorías de respuesta. Dicho lo cual, también puede calcular la puntuación media para cada elemento y una vez ordenadas de "más" a "menos" se obtendría una solución semejante a IIR (Gunduz et al., 2013; Hatkar & Hedaoo, 2016; Somiah et al., 2015).
El IIR se obtiene para cada ítem de la escala y luego se clasifican de acuerdo al valor obtenido. Indicando la importancia de cada ítem dentro de la escala mediante los indicadores que se clasifican en consecuencia (de mayor a menor).
SUM (i=1 to w) i*Fi / w*N .....--> IIR = Σ W / (N * w)
Dónde,
i = ponderación asignada en la escala de Likert por cada ítem en un rango de 1 a W,
Fi= número de casos para la alternativa del ítem
w = valor más alto de las alternativas del ítem
N = Número total de casos en la muestra.
Por ejemplo en un ítem con 5 alternativas, donde 1 = Muy desacuerdo, 2 = Desacuerdo, 3 = Indiferente, 4 = Acuerdo y 5 = Muy de acuerdo, contestado por 80 sujetos,
w = 5 (peso más alto en las alternativas)
N = Número total en la muestra
Fi = frecuencia absoluta de cada alternativa elegida por los sujetos, por ejemplo:
MD(1)= 10
D(2)= 20
I(3)= 10
A(4)= 10
MA(5)= 30
IIR= (1*10+2*20+3*10+4*10+5*30)/5*80=0,675
A continuación vamos a resolver las mismas frecuencias del ítem pero en SPSS, y esos resultados exportarlos a una hoja en EXCEL donde se ha implementado el algoritmo de resolución anterior para IIR:
En la imagen anterior podemos ver el ítem en SPSS con sus frecuencias y media (izquierda), mientras a la derecha aparece en una hoja EXCEL con la solución de la media y el IIR.
Podemos ampliar los datos para 3 ítems, obteniendo en la simulación de los datos una tabla como esta:
....donde se puede ver que el segundo ítem es el que tiene el peso más importante, seguido del primero y tercero. En este caso la solución por IIR como promedios del ítem asignan la misma posición del rango de importancia, llegándose a la misma conclusión.
Es aconsejable su uso cuando comparamos ítems en escalas distintas donde el número de alternativas es distinto, por ejemplo una escala con ítems cada uno con 7 alternativas, frente a otra escala con ítems de 4 alternativas. También es usado para comparar de forma cruzada la importancia relativa de los factores percibidos por distintos grupos de encuestados combinado con las medias de cada ítem para los grupos.
Referencias.
*Gunduz,M.; Nielsen,Y. and Ozdemir,M. (2013), Quantification of Delay Factors Using the Relative Importance Index Method for Construction Projects in Turkey, Journal of Management in Engineering, 29(April), 133-139.
*Hatkar,K.B. and Hedaoo,N.A. (2016). Delay Analysis by Using Relative Importance Index Method in Infraestrucure Projects. International Journal of Civil Engineering and Concrete Structures, 1(3), 10-20. (URL:http://www.trpubonline.com/upload/Journal_5cd1743c69584.pdf)
*Somiah,M.K., Osei-Poku,G. and Aidoo.I (2015). Relative Importance Analysis of Factors Influencing Unauthorized Siting of Residential Buildings in the Sekondi-Takoradi Metropolis of Ghana. Journal of Building Construction and Planning Research, 3, 117-126. http://dx.doi.org/10.4236/jbcpr.2015.33012
