Presentación Slideshare Escalas de Medición

1. Prof.: Pedro Beltrán Alumno:
José Félix Cardozo Brito
C.i.: 26.721.404
Barcelona noviembre del 2019
Escalas de Medición

2. Introducción
La estadística forma parte de nuestra vida cotidiana. Es común hablar de
estadísticas referentes a múltiples hechos: el precio del dólar, el precio del
barril de petróleo, el número de accidentes ocurridos el fin de semana, el
cambio de temperatura, la calidad de cierto artículo, la proporción de enfermos
en la ciudad a causa de cierta epidemia. Un ejemplo popular de dato estadístico
es el promedio de bateo en el juego de beisbol; muchas personas comparan
jugadores según ese promedio, aunque dicho concepto sólo tiene sentido para
quienes conocen ese juego; alguien no versado en la materia no puede
interpretar su significado ni lo comprende. De allí la importancia de analizar la
información estadística acompañada del conocimiento sobre el fenómeno bajo
estudio, de lo contrario dicha información se hace inútil.
Antes de hablar de escalas y niveles de medición, debe precisarse el significado
del término Estadística. Como ciencia, la estadística es un conjunto de
procedimientos y técnicas diseñadas con el propósito de obtener, organizar,
analizar, interpretar y presentar información sobre determinado hecho o
fenómeno que puede expresarse numéricamente. La medición es vital en el
análisis estadístico. El análisis científico implica identificar los fenómenos en
estudio para poder describir su evolución cualitativa, y luego, la medición de
esos fenómenos, proporcionando así la característica de magnitud para su
conocimiento y previsión

3. Escalas de medición
En estadística se estudian datos. Los datos son la representación de atributos
o variables que describen hechos, y al analizarlos y procesarlos, estos se
transforman en Información. Para poder hacer esto, es
necesario comparar los datos entre sí y respecto de referencias. Este
proceso de comparación requiere de escalas de medición donde situar cada
posible valor que tomen los datos, y por las diferentes características de
estos, existen diferentes tipos de escalas. En la primera parte del post
hablaremos sobre las escalas de medición en estadística.

4. Escalas de medición en
estadística
Como hemos dicho, para que los datos tengan sentido es necesario
compararlos. Y para poder compararlos debemos utilizar escalas de
medición. Dichas escalas tendrán diferentes propiedades en función de las
características de los datos que se comparan. En estadísticas existen
cuatro escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

6. Escala nominal
Cuando un dato identifica una etiqueta (o el nombre de un atributo) de un
elemento, se considera que la escala de medición es una escala nominal. En
esta carecen de sentido el orden de las etiquetas, así como la comparación
y las operaciones aritméticas.
La única finalidad de este tipo de datos es clasificar a las observaciones.
Ejemplo:
Una variable que indica si el visitante de este post es «hombre» o «mujer».
En esta variable se tienen dos etiquetas para clasificar a los visitantes. El
orden carece de sentido, así como la comparación u operaciones
aritméticas.

8. Escala ordinal
Cuando los datos muestran las propiedades de los datos nominales, pero
además tiene sentido el orden (o jerarquía) de estos, se utiliza una escala
ordinal.
Ejemplo:
Una variable que mide la calidad de un post. La variable puede tomar
valores enteros del 1 al 5, donde el valor 1 es el peor y el 5 el mejor.
En esta variable sigue sin tener sentido las operaciones aritméticas, pero
ahora sí tiene sentido el orden. Si un post tiene valor 4 y otro tiene valor
2, el primero se entiende que es mejor que es segundo.

9. Escala de intervalo
En una escala de intervalo, los datos tienen las propiedades de los datos
ordinales, pero a su vez la separación entre las variables tiene sentido. Este
tipo de datos siempre es numérico, y el valor cero no indica la ausencia de la
propiedad.
Veamos un ejemplo:
La temperatura (en grados centígrados) media de una ciudad.
En esta escala, los número mayores corresponden a temperaturas mayores. Es
decir, el orden importa, pero a la vez la diferencias entre las temperaturas
importa.

11. Escala de razón
En una escala de razón, los datos tienen todas las propiedades de los datos de
intervalo, y la proporción entre ellos tiene sentido. Para esto se requiere que el
valor cero de la escala indique la ausencia de la propiedad a medir.
Ejemplos de este tipo de variables son el peso de una persona a el tiempo
utilizado para una tarea.
Ejemplo:
Una variable que mide el salario de una persona.
En esta variable, si una persona gana 100, y otra 10, la primera gana más que la
segunda (comparación). También tiene sentido decir que la primera gana 90 más
que la segunda (diferencia), o que gana 10 veces más (proporción).

12. Importancia de las escalas de
medición en las investigaciones
científicas.
Es siempre importante tener presente la escala de medición que se
está usando, pues no todos los procedimientos estadísticos son
apropiados para cualquier análisis. En general, las variables
estadísticas se clasifican en variables continuas o cuantitativas y
variables discretas o cualitativas, según el nivel de escala en que
estén medidas. Las variables continuas se refieren a magnitudes
medidas en escala de intervalos o de razón, mientras que las
variables discretas comprenden magnitudes medidas en escalas de
nivel nominal y ordinal

13. aplicación de las escalas de
medición
Para entender y usar apropiadamente las diferentes técnicas del análisis
estadístico, es necesario identificar previamente la escala de medición
correspondiente, ya que cada escala tiene sus propiedades matemáticas,
que determinan el análisis estadístico apropiado en cada caso; esto, a su
vez, requiere conocer las propiedades del sistema numérico. Las
propiedades matemáticas de los números que se van a analizar determinan
la clase de operación matemática permitida, indicando, a su vez, el tipo de
análisis estadístico que puede usarse.

14. Conclusión
Recolectar los datos implica seleccionar un instrumento de medición
disponible o desarrollar uno propio, aplicar el instrumento de medición y
preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse
correctamente.
Medir es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores
empíricos, mediante clasificación y/o cuantificación. Un instrumento de
medición debe cubrir dos requisitos: confiabilidad y validez.

15. Bibliografía
https://mauricioanderson.com/escal
as-de-medicion-estadistica/
https://www.redalyc.org/pdf/993/
99315569009.pdf