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Solución:
Anteriormente he visto esto hecho de la siguiente manera simple:
- Mujer
- Masculino
- Otro (llenar en blanco) ________
- Negarse a contestar
Esto hace que el caso común (Hombre / Mujer) sea fácil de codificar, permite una expresión ilimitada para las personas que no entran en esa categoría y también permite que las personas opten por no proporcionar la información.
Su IRB, por supuesto, necesitará revisar esto al igual que lo hace con todas las demás partes de su encuesta.
Una opción es no tener casillas de verificación en absoluto. Simplemente dé a las personas un solo campo de texto libre, déjeles que escriban lo que mejor describa su género y luego use métodos manuales o automatizados para codificar esas respuestas en categorías. Opcionalmente, incluya una indicación del tipo “por ejemplo, hombre, mujer, genderqueer” para aclarar que las respuestas no binarias son bienvenidas.
Ventajas
Este enfoque garantiza que todos puedan dar la respuesta que mejor se adapte a ellos, y es poco probable que ofenda a nadie, excepto a aquellos a quienes les molesta que se les pregunte por su género. No tiene que trabajar con una larga lista de variaciones de género tratando de anticipar todas las opciones que alguien pueda desear, y pone a todos en pie de igualdad sin el problema de la “otredad” (ver más abajo).
Desventajas
Requiere un poco más de trabajo por parte del experimentador, ya que necesita configurar un sistema de codificación. Pero esto es menos de lo que podría parecer, porque nuevamente no es necesario decidir de antemano todas las posibles respuestas que alguien pueda dar; solo necesita determinar reglas para las respuestas que la gente realmente dio. Lo más probable es que termine con un 90% + que puede clasificarse sin ambigüedades como “masculino” o “femenino”, y un pequeño porcentaje de respuestas no binarias.
Algunas personas pueden usar un campo de texto libre para escribir respuestas sin sentido, pero esto es bueno; Es probable que estas personas también den malas respuestas a las preguntas de las casillas de verificación, por lo que filtrarlas de los resultados es algo bueno.
Analizar respuestas no binarias
En teoría, podría terminar con algunas decisiones complicadas sobre qué respuestas no binarias deben categorizarse juntas para el análisis de datos. En la práctica, esta pregunta probablemente será respondida en gran medida por cuestiones de tamaño de la muestra. A menos que esté realizando una encuesta excepcionalmente grande o dirigiéndose a poblaciones con un porcentaje inusualmente alto de personas no binarias, probablemente no tendrá suficientes respuestas no binarias para obtener resultados significativos para cualquier categorización más fina que “no binaria”, si incluso eso.
Esto no significa que no deba intentar que el diseño sea respetuoso con las personas no binarias; solo significa que su principal razón para hacerlo es “tratar a las personas con respeto”, en lugar de recopilar datos per se.
Puntos secundarios
Al robar algunos puntos positivos de las respuestas de otras personas, vale la pena considerar el propósito para el que se utilizarán estos datos y verificar las políticas de su institución sobre la investigación con sujetos humanos para obtener orientación.
¿Qué es “otredad”?
Para aquellos que no están familiarizados con el concepto de otredad: muchos sistemas de clasificación enfatizan las características de las personas que los diseñaron, o aquellos considerados más importantes, con “otros” usado como un comodín para muchas cosas diferentes cuya única característica común podría ser que son desconocidos / no importantes para el diseñador de la clasificación. Esta excelente serie de Robot Hugs analiza el tema en detalle, dando un par de ejemplos del Sistema Decimal Dewey: su sección de religión tiene siete categorías de dos dígitos para varios temas del cristianismo, mientras que todas las religiones no cristianas se agrupan en una sola. Grupo “Otras religiones”, y la misma proporción para lenguas europeas y no europeas.
Este tipo de encuadre puede ser una falta de respeto para “los demás”, ya que se puede leer como si dijera “lo más importante sobre ti es que no eres uno de nosotros”. También presenta la posibilidad de sesgo; si los investigadores de diferentes culturas toman decisiones diferentes sobre lo que se “cambia” en sus formas, es difícil comparar los resultados. (Incluso si ambos formularios tienen campos de texto que permiten a las personas ingresar respuestas personalizadas, los encuestados pueden estar más dispuestos a marcar una casilla que a escribirla).
La respuesta honesta, aunque un poco burlona, es que depende de para qué necesite los datos.
Lo desglosaré aún más:
Sección uno: género
Digamos que está haciendo un estudio sociológico en el que está buscando tendencias de género. Tiene algunas opciones aquí, que describiré algunos de los pros y los contras de:
Opción uno: texto libre
¿Cuál es su género? [Free text input field here]
Sin embargo, esto tiene algunos problemas.
- La gente puede responder de mala fe (por ejemplo, “helicóptero apache” desde arriba). Se puede argumentar que esto se puede usar para descalificar sus datos, pero dependiendo de cuánto esté revisando manualmente estos datos en lugar de analizarlos automáticamente, podría resultar en una inflación artificial de los datos no binarios si su analizador de datos trata todo lo que no sea “masculino” o “femenino” como no binario.
- Los errores tipográficos ocurren. Si está revisando manualmente los datos, no es un gran problema si alguien se equivoca y escribe “fmeale”, pero si sus datos se manejarán en gran medida algorítmicamente, tendrá que obtener un manejo extensivo de errores tipográficos.
- Incluso sin errores tipográficos, tendrá que tener una consideración extensa de ‘sinónimo’ si está analizando algorítmicamente sus datos. Por ejemplo, “m” y “male” definitivamente se asignarán a la misma categoría. Pero, ¿y si alguien entra en “hombre trans”? ¿Está separando las identidades binarias cis y trans en su análisis, o no? Cualquiera de los dos está bien, dependiendo de lo que planee hacer con los datos, pero es una decisión que tendrá que tomar. Además, si desea analizarlos por separado, es posible que desee desglosarlos.
En general, esta es una buena opción si la mayoría de las veces va a revisar manualmente sus datos, pero si planea dejar que una computadora analice la mayor parte, probablemente esta no sea su mejor opción.
Opción dos: botones de radio
Seamos honestos. A menos que esté encuestando específicamente a audiencias no binarias / LGBPTQIA +, probablemente no esté distinguiendo entre “genderqueer”, “agender”, “genderfuild”, etc. Si solo está buscando tendencias más amplias, podría considerar la situación más básica posible , que es solo una lista de selección estática de:
- Masculino
- Mujer
- No binario
Esto evita la “otredad” del “otro” literal, pero le permite evitar tener que analizar datos adicionales / desinfectar posibles respuestas no válidas. (Dicho esto, puede agregar un cuadro de texto libre junto a “No binario” para permitir que las personas ingresen su género, que puede guardar para los datos adicionales o descartar silenciosamente). Esto también es mucho menos Es probable que vean la entrada de datos de mala fe, ya que la gente tiende a responder más honestamente si no les permite hacer bromas de “helicópteros apache”.
En general, este enfoque es bueno si va a dejar que una computadora procese la mayoría de los datos y no necesita diferenciar entre individuos cis y trans binarios en sus resultados.
Opción tres: Más Botones de radio
Pero, ¿qué pasa si profundiza en las tendencias basadas en las identidades cis vs.trans y usted hacer ¿Necesita distinguir con más detalle entre “masculino”, “femenino” y “no binario”? Entonces mi sugerencia es simplemente agregar en función de las categorías que está rastreando. Por ejemplo:
¿Cuál es su género?
Nota terminológica: “cis” significa que usted se identifica con el mismo género que se le asignó al nacer. Por ejemplo, si te criaron como una niña y aún te sientes como una niña, eres cis. Individuos intersexuales, elija según la categoría que crea que mejor los describe.
- Hombre cis
- Mujer cis
- Hombre trans
- Mujer trans
- No binario (puede especificar “No binario, varón asignado al nacer” y “No binario, mujer asignada al nacer” si necesita los datos, pero puede considerarse un poco invasivo, por lo que sugiero no incluirlo a menos que realmente lo necesite. )
En general, este enfoque es bueno si va a dejar que una computadora procese la mayoría de los datos y SÍ necesita diferenciar entre individuos trans cis y binarios en sus resultados.
Sección dos: sexo
Digamos que estás haciendo algo médico, donde el sexo físico es la característica relevante aquí. Podría pensar que esto sería más fácil. Desafortunadamente, estaría equivocado por dos razones:
- Las personas trans pueden estar tomando hormonas que sesgarán los resultados para su sexo.
- Las personas intersexuales existen.
Entonces, con eso en mente, consideremos algunos escenarios aquí y cuáles son sus ventajas / desventajas.
Opción uno: ¡Solo el cromosoma Y, por favor!
Algunas personas ya han vinculado la publicación del blog de XKCD sobre el tema aquí. Para aquellos que aún no han revisado ese enlace, la idea básica es que XKCD estaba haciendo una encuesta basada en cómo la gente ve el color. Dado que las tasas de daltonismo están estrechamente relacionadas con los cromosomas sexuales de una persona (ya que el gen del daltonismo se transmite en el cromosoma X y es recesivo), la encuesta tomó la decisión de preguntar si alguien tenía un cromosoma Y o no. Aprecio cómo lo manejó Randall. Era una pregunta sensata para su uso.
También creo que fue una pregunta incorrecta. No por problemas de sensibilidad, sino porque creo que sesgará sus datos para personas XXY. De acuerdo, las personas XXY con genes de daltonismo son … un subconjunto muy pequeño de la población … pero si se trata de datos que le interesan, esto lo sesgará. Yo diría que, a menos que sea algo que realmente se encuentre en el cromosoma Y, no lo preguntes así.
Opción dos: solo los cromosomas, por favor
Supongamos que está haciendo algo como el caso anterior, donde está rastreando el daltonismo según los cromosomas. Sinceramente, sugeriría algo como esto:
Seleccione aquí la configuración de su cromosoma sexual. Necesitamos saber esto porque el daltonismo está relacionado con los cromosomas sexuales. Si no conoce con certeza sus cromosomas, haga lo mejor que pueda en función de su sexo. Los hombres suelen tener cromosomas XY y las mujeres suelen tener cromosomas XX. Personas trans, respondan según el sexo que se les asignó al nacer. * XX * XY * X * XXX * XYY * XXXX * XXXY * XXYY * XXXXY * XXXXX
(También puede profundizar más y preguntar todas las opciones enumeradas en Trastornos de los cromosomas sexuales, así como el XX / XY más común).
Esta, obviamente, es una lista muy larga, pero aquí está la cosa: si necesita información cromosómica, necesita información cromosómica. No lo atajes solo porque es raro. Puede que no sean muchos datos, pero siguen siendo datos.
Sección tres: en realidad, es más complicado
Pero, ¿y si necesita más datos? ¿Qué pasa si estás estudiando algo relacionado con los niveles hormonales, o con la socialización, etc.? Esto está más allá del escenario más difícil aquí, porque hay muchas opciones posibles. Las personas pueden quejarse todo lo que quieran sobre la cultura de la PC y tener demasiados géneros, pero el hecho es que está buscando datos sobre experiencias vividas y no necesita aprobar su identidad de género para reconocer que va a afectar su datos. En este caso, podría considerar hacer una lista gigante de fregaderos de cocina que incluya todas las opciones. Realmente no sugiero esto. Incluso intenté hacer una lista de opciones solo para ese caso, y esto es todo lo que pude:
¿Cuál es su género? Nota terminológica: “cis” significa que usted se identifica con el mismo género que se le asignó al nacer. Por ejemplo, si te criaron como una niña y aún te sientes como una niña, eres cis. Debido a que también estamos considerando los impactos de las hormonas, necesitamos conocer información como las configuraciones intersexuales y la terapia hormonal. Elija el que mejor se ajuste a lo siguiente:
- Hombre cis, no intersexual
- Mujer cis, no intersexual
- Hombre trans, no intersexual, sin THS
- Hombre trans, no intersexual, HRT
- Mujer trans, no intersexual, sin THS
- Mujer trans, no intersexual, HRT
- No binario, varón asignado al nacer, no intersexual, sin THS
- No binario, varón asignado al nacer, no intersexual, TRH
- No binario, varón asignado al nacer, no intersexual, sin THS
- No binario, varón asignado al nacer, no intersexual, TRH
¡Y ni siquiera terminé! Llegué al punto en que tuve que tratar de desglosar las opciones intersexuales y me di por vencido. Esta es una lista terrible y nadie quiere lidiar con ella, en ninguno de los extremos.
Por lo tanto, hágalo mejor: solo haga varias preguntas. Mi sugerencia personal sería algo como:
Pregunta uno: ¿Cuál es tu género? [Choose one of the questions from section one, as your data requires]
Pregunta dos: ¿Cuál es tu sexo? [Choose one of the questions from section two, as your data requires]
Pregunta tres: Si tiene útero, ¿ha comenzado o ha pasado por la menopausia?
Pregunta cuatro: Si es trans / no binario, ¿se ha sometido a una terapia de reemplazo hormonal?
[Continue to ask questions as you need]
Sección cuatro: la conclusión
Nuevamente, esta es una pregunta complicada y puede obtener implementaciones bastante simples o bastante complicadas según lo requieran sus datos. Sin embargo, en general, puede tener en cuenta los siguientes principios rectores:
- ¿Qué datos necesito?
- ¿Cuáles son todos los casos posibles para los datos que necesito?
- ¿Cuál es la mejor manera de contabilizar todos esos casos de una manera que los que respondieron a la encuesta puedan entender?
- No salga barato solo porque cubrirá “la mayoría” de los casos que necesita. A nadie le gusta ser excluido, y la exclusión de datos, incluso los datos atípicos, afectará sus resultados.
- No seas un idiota. El hecho de que no sea tu experiencia no significa que no sea la de alguien. Sea respetuoso y esté abierto a los comentarios de los participantes.
Reseñas y calificaciones de la guía
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