Este documento describe las cuatro escalas de medición principales - nominal, ordinal, de intervalo y de razón - y cómo cada una permite diferentes tipos de análisis estadísticos. Explica que la escala a utilizar depende de la naturaleza de la variable que se está midiendo. También discute la importancia de elegir la escala de medición apropiada para la investigación científica para garantizar la validez y confiabilidad de los datos.

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITECNICO
¨SANTIAGO MARIÑO¨
EXTENSION-BARCELONA
ESCALAS DE MEDICIÓN
Profesora: Bachiller:
Isabel Rodríguez.
C.I:26850641
Barcelona Edo. Anzoátegui 2019

2. INTRODUCCIÓN
Una escala de medición es la forma en que una
variable va a ser medida o cuantificada; por otro lado
Tafur (1995), considera a la escala como un
instrumento de medición. Además es preciso tener
en cuenta que la escala a utilizar depende de la
naturaleza de los hechos o del fenómeno que se está
estudiando. En otras palabras, es la naturaleza de la
variable la que determina la escala a utilizar.

3. Para realizar un correcto análisis de
los datos es fundamental conocer de
antemano el tipo de medida de la
variable, ya que para cada una de
ellas se utiliza diferentes estadísticos.

4. 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.

5. ¿Cuáles son las escalas de
medición?; las escalas son cuatro:
Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón o
Proporción. A continuación se va a
definir brevemente cada una:

6. ESCALA NOMINAL
• La escala Nominal es una escala de clasificación la
cual ubica a los objetos en clases que son
mutuamente excluyentes (Sánchez y Reyes 2009),
por ejemplo Fumadores y No Fumadores; también se
puede utilizar para crear números que permitan
ordenar los datos (Tafur, 1995) por ejemplo 1.
Creyente y 2. No creyente. Como se puede apreciar
es la escala más simple de todas y solo permite la
aplicación de pocas herramientas estadísticas.

7. ESCALA ORDINAL
• La escala Ordinal es un nivel superior a la Nominal ya
que permite ordenar los objetos según el criterio de
posición de uno sobre otro (Sanchez y Reyes, 2009),
así pues si consideramos el ingreso económico de
una población la clasificación sería: Alto, Medio,
Bajo. Dentro de este rubro se puede considerar la
escala de Likert hasta cuatro ítems, ya que de cinco a
siete sería de intervalo (De la Garza, Morales y
Gonzales, 2013).

8. ESCALA DE INTERVALO
• La escala de intervalo tiene todas las propiedades de las
escalas Nominal y Ordinal, pero además contiene el concepto
de igualdad de intervalo (Tafur, 1995), esto se puede entender
con el siguiente ejemplo: la distancia de un alumno A que
obtiene 14 en el curso de tesis con respecto a un alumno B
que obtuvo 16 en dicho curso, es la misma que la del alumno
B con respecto a C que obtuvo 18 en el mismo curso; es decir
2 puntos (Sánchez y Reyes, 2009); o sea que se tiene la noción
de distancia igual los intervalos a medir. Otra característica
principal es que el cero no significa ausencia de variable, por
ejemplo 0ºC no significa que no haya temperatura. Entre las
variables que se expresan en este intervalo están la
temperatura, los resultados de los test de inteligencia (CI), la
escala de calificación de los docentes, el tiempo etc.

9. ESCALA DE RAZON
• La escala de Razón o Proporción es la escala
superior y contiene todas las propiedades de
las escalas anteriormente mencionadas
incluyendo al cero como ausencia de variable
por ejemplo: peso, estatura, distancia
población, tasa de valor, valor monetario, etc.
(Tafur, 1995). En este caso son aplicables
todos los estadísticos.

10. Cambios entre escalas
En virtud de las similitudes en las características de
las escala de medición categóricas y numéricas, al
igual que en la s aplicación de los procedimientos
estadísticos, algunos autores acostumbran a agrupar
las escalas como nominal/ordinal e intervalo/razón.
Una escala o variable puede ser transformada en
otro tipo de escala o variable, siempre y cuando ésta
sea de rango inferior a la utilizada inicialmente.

11. Así, de una escala de razón podemos pasar a una de
intervalo, ordinal o nominal, pero nunca en sentido
inverso. Algo similar ocurre cuando trabajamos con
variables cuantitativas continuas, las cuales pueden
transformarse a discretas, ordinales o categóricas,
pero no en sentido inverso.

12. IMPORTANCIA DE LAS ESCALAS DE MEDICION
EN LA INVESTIGACION CIENTIFICA
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.

13. Una característica esencial de la medición es
la dependencia que tiene de la posibilidad de
variación. La validez y la confiabilidad de la
medición de una variable depende de las
decisiones que se tomen para
operacionalizarla y lograr una adecuada
comprensión del concepto evitando
imprecisiones y ambigüedad, por en caso
contrario, la variable corre el riesgo inherente
de ser invalidada debido a que no produce
información confiable.

14. CONCLUSIÓN
La medición es un proceso inherente y
consustancial a toda investigación, sea ésta
cualitativa o cuantitativa. Medimos
principalmente variables y ello demanda
considerar tres elementos básicos: el instrumento
de medición, la escala de medición y el sistema
de unidades de medición. La validez, consistencia
y confiabilidad de los datos medidos dependen,
en buena parte, de la escala de medición que se
adopte.

15. 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.