Presentación Slideshare Escalas de Medición

1. Escalas de Medición
Profesor: Bachiller:
Pedro Beltran Anderson Lopez.
C.I: 25.426.338
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN SUPERIOR
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO
“SANTIAGO MARIÑO”
EXTENSIÓN BARCELONA

2. INTRODUCCIÓN.
Medir significa “asignar números a objetos y eventos de
acuerdo a reglas”, esta definición es adecuada para el
área de ciencias naturales, en el campo de las ciencias
sociales medir es “el proceso de vincular conceptos
abstractos con indicadores empíricos”
La medición de las variables puede realizarse por medio
de cuatro escalas de medición. Dos de las escalas miden
variables categóricas y las otras dos miden variables
numéricas. Los niveles de medición son las escalas
nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Se utilizan para
ayudar en la clasificación de las variables, el diseño de
las preguntas para medir variables, e incluso indican el
tipo de análisis estadístico apropiado para el tratamiento
de los datos.

3. ESCALAS DE MEDICIÓN:
Uno de los elementos fundamentales de la definición de
una variable es el tipo de escala que utilizaremos para
medirla. En función de la escala elegida decidiremos su
codificación, tratamiento informático y estadístico.
Hay cuatro tipos de escalas de medición, que ordenadas
en orden creciente de potencia, según la proporción de
información que contienen, son:
• Nominal.
• Ordinal.
• De intervalos.
• De razón.

4. ESCALA NOMINAL:
No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. Los
datos empleados con las escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los
valores o de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que se está
estudiando. El nivel nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos
particulares. Los datos evaluados en una escala nominal se llaman también "observaciones
cualitativas", debido a que describen la calidad de una persona o cosa estudiada, u
"observaciones categóricas" porque los valores se agrupan en categorías. Por lo regular, los
datos nominales o cualitativos se describen en términos de porcentaje o proporciones. Para
exhibir este tipo de información se usan con mayor frecuencia tablas de contingencia y
gráficas de barras.

5. ESCALA NOMINAL:
En este nivel de medición se establecen categorías
distintivas que no implican un orden especifico. Por
ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de
personas, para clasificarlas se puede establecer la
categoría sexo con dos niveles, masculino (M) y
femenino (F), los respondientes solo tienen que
señalar su género, no se requiere de un orden real.
Así, si se asignan números a estos niveles solo
sirven para identificación y puede ser indistinto:
1=M, 2=F o bien, se pueden invertir los números sin
que afecte la medición: 1=F y 2=M. En resumen en
la escala nominal se asignan números a eventos
con el propósito de identificarlos. No existe ningún
referente cuantitativo.

6. ESCALA ORDINAL:
Se establecen categorías con dos o mas niveles que
implican un orden inherente entre si. La escala de
medición ordinal es cuantitativa porque permite ordenar
a los eventos en función de la mayor o menor posesión
de un atributo o característica.
Por ejemplo, en las instituciones escolares de nivel
básico suelen formar por estatura a los estudiantes, se
desarrolla un orden cuantitativo pero no suministra
medidas de los sujetos. La relación lógica que expresa
esta escala es A > B (A es mayor que B). Clasificar a un
grupo de personas por la clase social a la que
pertenecen implica un orden prescrito que va de lo mas
alto a lo mas bajo. Estas escalas admiten la asignación
de números en función de un orden prescrito.

7. ESCALA ORDINAL:
Las formas mas comunes de variables ordinales son
ítems (reactivos) actitudinales estableciendo una serie
de niveles que expresan una actitud de acuerdo o
desacuerdo con respecto a algún referente. Por
ejemplo, ante el ítem: La economía mexicana debe
dolarizarse, el respondiente puede marcar su respuesta
de acuerdo a las siguientes alternativas:
• Totalmente de acuerdo
• De acuerdo
• Indiferente
• En desacuerdo
• Totalmente en desacuerdo

8. ESCALA DE INTERVALO:
Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en la propia escala. Es
decir, el uso de ésta escala permite indicar exactamente la separación entre 2
puntos, lo cual, de acuerdo al principio de isomorfismos, se traduce en la
certeza de que los objetos así medidos están igualmente separados a la
distancia o magnitud expresada en la escala.

9. ESCALA DE INTERVALO:
El ejemplo más representativo de este tipo de medición es un termómetro,
cuando registra cero grados centígrados de temperatura indica el nivel de
congelación del agua y cuando registra 100 grados centígrados indica el nivel
de ebullición, el punto cero es arbitrario no real, lo que significa que en este
punto no hay ausencia de temperatura.

10. ESCALA DE RAZÓN:
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero
verdadero como origen, también denominada escala de
proporciones. La existencia de un cero, natural y absoluto,
significa la posibilidad de que el objeto estudiado carezca de
propiedad medida, además de permitir todas las operaciones
aritméticas y el uso de números representada cantidades
reales de la propiedad medida.

11. ESCALA DE RAZÓN:
Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero
verdadero como origen, también denominada escala de
proporciones. La existencia de un cero, natural y absoluto,
significa la posibilidad de que el objeto estudiado carezca de
propiedad medida, además de permitir todas las operaciones
aritméticas y el uso de números representada cantidades
reales de la propiedad medida.
Con esto notamos que esta escala no puede ser usada en
los fenómenos psicológicos, pues no se puede hablar de cero
inteligencia o cero aprendizaje, etc.
Incluye las características de los tres anteriores niveles de
medición anteriores (nominal, ordinal e intervalo). Determina
la distancia exacta entre los intervalos de una categoría.

12. ESCALA DE RAZÓN:
Por ejemplo:
Cuatro personas son seleccionadas al azar y se les pregunta cuánto dinero traen. Estos son
los resultados: $21, $50, $65 y $300.
¿Existe un orden para estos datos? Si, $21 < $50 < $65 < $300.
¿Las diferencias entre los valores de datos son significativas? Claro, la persona que tiene
$50 tiene $29 más que la persona con $21.
¿Podemos calcular razones en función a estos datos? Sí, porque $0 es la cantidad mínima
absoluta de dinero que una persona podría traer con ella.
La persona con $300 tienen 6 veces más que la persona con $50.
Los datos de escala de razón tienen todas las propiedades de los datos de la escala de
intervalo, por ejemplo, los datos deben tener valores numéricos, la distancia entre los dos
puntos es igual, etc., sin embargo, a diferencia de los datos de intervalo donde el cero es
arbitrario, en los datos de una escala de razón el cero es absoluto.

13. ESCALA DE RAZÓN:
Un excelente ejemplo de los datos de escala de razón es la medición de alturas. La altura
puede medirse en centímetros, metros, pulgadas o pies. No es posible tener una altura
negativa.
Si los comparamos con los datos de una escala de intervalo, por ejemplo, la temperatura
puede ser de -10 grados centígrados, sin embargo, la altura no puede ser negativa, como
se mencionó anteriormente.
Los datos de escala de razón pueden ser multiplicados y divididos, esta es una de las
principales diferencias entre los datos de escala de razón y los datos de una escala de
intervalo, los cuales solo pueden ser sumados y restados.
En los datos de escala de razón, la diferencia entre 1 y 2 es la misma que la diferencia
entre 3 y 4, pero también aquí 4 es el doble que 2. Esta comparación es imposible en los
datos de escala de intervalo.

14. IMPORTANCIA Y APLICACIÓN DE LAS ESCALAS DE
MEDICIÓN EN LAS INVESTIGACIONES CIENTIFICAS:
Es muy importante porque ofrece una proyección exacta de lo que se quiere obtener,
además da un valor critico a el dibujo que se va a realizar puesto que se puede ver desde
muchos ángulos.
LA ESCALA es la relación matemática que existe entre un objeto dibujado y el objeto en
realidad.

15. IMPORTANCIA DE LAS ESCALAS DE MEDICIÓN :
Es muy importante porque ofrece una
proyección exacta de lo que se quiere
obtener, además da un valor critico a el dibujo
que se va a realizar puesto que se puede ver
desde muchos ángulos.
LA ESCALA es la relación matemática que
existe entre un objeto dibujado y el objeto en
realidad.

16. APLICACIÓN DE LAS ESCALAS DE MEDICIÓN EN LAS
INVESTIGACIONES CIENTIFICAS:
En el contexto de la investigación
científica, la medición es un asunto
relevante. En general, los investigadores
no se dedican a estudiar los aspectos
relacionados con la medición, sin
embargo, es necesario precisar este
concepto para poder alcanzar los
objetivos de la investigación. Los
académicos reconocen que la aplicación
de un enfoque inadecuado de la medición
en su estudio puede generar datos
inapropiados. De esta manera, es
importante que el investigador desarrolle
instrumentos de medición adecuados.

17. APLICACIÓN DE LAS ESCALAS DE MEDICIÓN EN LAS
INVESTIGACIONES CIENTIFICAS:
En el proceso de generación de
conocimiento la medición es una actividad
fundamental, que busca que el proceso de
observación de personas, objetos, entre
otros aspectos de la realidad, tenga
sentido. Para lograr esto, es necesario
medir y cuantificar los aspectos de interés
científico. La medición se define como la
asignación de números a objetos o eventos,
es decir, a las unidades de análisis, de
acuerdo a ciertas reglas.
A esta caracterización se ha incorporado la
importancia de que dicha asignación
corresponda a diferentes niveles de calidad,
en la representación del concepto a medir.

18. CONCLUSIÓN.
Las escalas de medición, son fundamentalmente un
método de captura de datos cuantitativos. Lo que
significa que se pueden aplicar todos los tipos de
técnicas de análisis estadístico a los datos de razón.

19. BIBLIOGRAFIA.
• Sánchez H. y Reyes C. (2009). Metodología y Diseños en la
Investigación Científica. Lima: Visión Universitaria.
• Tafur R. (1995). La tesis universitaria. Lima: Mantaro.
• De la Garza J., Morales B. & González B. (2013). Análisis
estadístico multivariable. México: McGraw-Hill.
• Abrahamson, M. (1983). Social research methods. Englewood Cliffs,
N.J.: Prentice Hall. Alam, I. (2006, September). Service innovation
strategy and process: A cross-national comparative analysis.
International Marketing Review, 23(3), 234-254.
• Araya, Y. C. 2005, Junio. Una revisión crítica del concepto de creatividad.
Actualidades Investigativas en Educación, 5(1), 1-30.