Este documento describe las principales escalas de medición utilizadas en estadística y sus aplicaciones en investigaciones científicas. Explica las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón, detallando las características y un ejemplo de cada una. Además, destaca la importancia de las escalas de medición para la clasificación de variables, selección de gráficos y métodos estadísticos, y su uso extendido en diversas áreas científicas como las ciencias naturales, sociales, económicas y médicas.

1. ESCALAS DE MEDICIÓN
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO ¨SANTIAGO MARIÑO¨
SEDE BARCELONA
Profesor:
Pedro Beltrán
Estudiante:
José Orlando Garcia.
CI: 27428495
Noviembre 2019

2. INTRODUCCIÓN:
La Estadística es una disciplina que utiliza recursos matemáticos para organizar y resumir una gran cantidad
de datos obtenidos de la realidad, e inferir conclusiones respecto de ellos. Por ejemplo, la estadística
interviene cuando se quiere conocer el estado sanitario de un país, a través de ciertos parámetros como la
tasa de morbilidad o mortalidad de la población.
En este caso la estadística describe la muestra en términos de datos organizados y resumidos, y luego
infiere conclusiones respecto de la población. Aplicada a la investigación científica, también infiere cuando
provee los medios matemáticos para establecer si una hipótesis debe o no ser rechazada. La estadística
puede aplicarse a cualquier ámbito de la realidad, y por ello es utilizada en física, química, biología,
medicina, astronomía, psicología, sociología, lingüística, demografía, etc. Y es importante en todos los
contextos desde el estudiantil, de trabajo y profesional por que se aplica en la vida diaria de cada uno de
estos en el estudiantil por ejemplo para sacar tu promedio de una calificación o para saber la media o
cuanto necesitas para ciertas materias.

3. PRINCIPALES ESCALAS DE MEDICIÓN
La escala de medida de una característica tiene consecuencias en la manera de presentación de la
información y el resumen. La escala de medición -grado de precisión de la medida de la característica-
también determina los métodos estadísticos que se usan para analizar los datos. Por lo tanto, es
importante definir las características por medir. Las escalas de medición más frecuentes son las siguientes:

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 Ordinal:
Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian unas de otras (característica que define a las
escalas nominales) sino que mantiene una especie de relación entre sí. También permite asignar un lugar
específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la intensidad, fuerza, etc.; presentes en el
momento de la medición.
Una característica importante de la escala ordinal es el hecho de que, aunque hay orden entre las
categorías, la diferencia entre dos categorías adyacentes no es la misma en toda la extensión de la escala.
Algunas escalas consisten en calificaciones de múltiples factores que se agregan después para llegar a un índice
general.
Debe mencionarse brevemente una clase espacial de escala ordinal llamada "escala de posición", donde
las observaciones se clasifican de mayor a menor (o viceversa). Al igual que en las escalas nominales, se
emplean a menudo porcentajes y proporciones en escalas ordinales.

6. ֍ 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.

7. ֍ 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.

8. IMPORTANCIA DE LAS ESCALAS DE MEDICIÓN EN LAS
INVESTIGACIONES CIENTIFICAS:
Las escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o continuas. Toda
vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada.
Todo problema de investigación científica, aún el más abstracto, implica de algún modo una tarea de
medición de los conceptos que intervienen en el mismo. Porque si tratamos con objetos como una especie
vegetal o un comportamiento humano nos veremos obligados ya sea a describir sus características o a
relacionarse éstas con otras con las que pueden estar conectadas: en todo caso tendremos que utilizar
determinadas variables –tamaño, tipo de flor, semilla, o las variables que definan el comportamiento de estudio-
y tendremos que encontrar el valor que éstas asumen en el caso estudiado.
En eso consiste, desde el punto de vista lógico más general, la tares de medir.

9. APLICACIÓN DE LAS ESCALAS DE MEDICIÓN EN LAS
INVESTIGACIONES CIENTIFICAS :
La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los campos científicos:
En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción de modelos termodinámicos complejos
(mecánica estadística), en física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética de los gases, entre
otros muchos campos.
En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del desarrollo de la demografía y la sociología
aplicada.
En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples parámetros
macro y microeconómicos.
En las ciencias médicas: permite establecer pautas sobre la evolución de las enfermedades y los enfermos,
los índices de mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado de eficacia de un medicamento, etcétera.

10.  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.

11.  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.

12.  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 números mayores corresponden a temperaturas mayores. Es decir, el orden importa, pero
a la vez la diferencias entre las temperaturas importa.

13.  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).

14. La estadística juega un papel muy importante en nuestras vidas, ya que actualmente ésta se ha
convertido en un método muy efectivo para describir con mucha precisión los valores de datos
económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, además, sirve como herramienta para
relacionar y analizar dichos datos.
El trabajo del experto estadístico ha evolucionado mucho, ya no consiste sólo en reunir y tabular
los datos, sino sobre todo en el proceso de interpretación de esa información, ahora tiene un papel
mucho más importante del que tenia en años pasados.
Es de vital importancia para nuestra vida profesional venidera, que manejemos estos conceptos
con facilidad, así mismo el que los usemos de la manera apropiada, siempre en pro de buscar
soluciones a los problemas que se nos puedan presentar.
CONCLUSIÓN:

15.  GÓMEZ RONDON, Francisco. ESTADÍSTICA METODOLÓGICA, disponible en:
http://html.rincondelvago.com/conceptos-fundamentales-estadisticos.html Consultada: 02/08/2011
a las 1:00pm
 Best, Joel (2001). Damned Lies and Statistics: Untangling Numbers from the Media, Politicians, and
Activists. University of California Press. ISBN 0-520-21978-3. Disponible en:
http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica Consultada: 02/08/2011 a las 1:00pm
 Runyon, Richard, Haber, Autrey , ESTADÍSTICA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES Fondo educativo
Interamericano, 1992 Disponible en: http://html.rincondelvago.com/estadistica_47.html Consultada:
02/08/2011 a las 1:00pm
BIBLIOGRAFÍA: