Este documento discute los conceptos de medición y escalas de medición en investigación. Explica que hay cuatro tipos principales de escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Cada escala permite diferentes tipos de análisis estadísticos y operaciones matemáticas. También distingue entre variables cualitativas y cuantitativas, así como variables continuas y discretas. El propósito general es profundizar en estas ideas fundamentales para mejorar la calidad de las investigaciones.

1. Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Ingeniería Industrial
Sección “A”
Escalas de Medición
Bachiller:
Ángel Tocuyo
C.I.30205938
Barcelona, junio 2020

2. INTRODUCCION
En la actualidad es ampliamente reconocida la incidencia de la Estadística aplicada al desarrollo de
investigaciones. Es cada vez más utilizada en la recopilación y análisis de datos referidos a
conjuntos lo más numerosos posible, donde destacan la variabilidad y la incertidumbre. Como
consecuencia, esta se ha convertido en una ciencia fundamental para tomar decisiones acertadas.
No obstante, este contexto no ha repercutido con la fuerza que se requiere en la formación
de los profesionales de la educación. Por ejemplo, la disciplina Estadística representa solo el 0,89%
con respecto a las 6716 horas del currículo en la formación inicial de profesores cubanos de
Matemática-Física. El escenario es similar con profesores de otras áreas. Esto ha traído como
consecuencia que todavía se presenten significativas dificultades para lograr una formación
estadística básica que consolide la posibilidad de explicar adecuadamente las relaciones entre los
datos en las investigaciones científicas que se desarrollan.
Esto revela múltiples y variadas contradicciones. Entre ellas destaca la que se presenta entre las
exigencias de investigaciones científicas y las insuficiencias en la formación profesional de los
investigadores. De tal forma, existe una necesidad creciente de utilizar la Estadística en el proceso
de investigación educativa para resolver, con mayor eficacia, los problemas de carácter investigativo
de la práctica profesional. Sin embargo, en la realidad se presentan inconsistencias en la lógica
consecuente del diseño de los modelos de investigación y la interpretación de sus resultados.

3. ESCALAS DE MEDICION
La medición es un proceso inherente y consustancial a toda investigación, sea ésta cualitativa o
cuantitativa. Medimos principalmente variables y ello de- manda 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. He ahí la importancia de profundizar en el tema de las escalas
de medición.
Aunque diferentes autores han definido el concepto de medición de distintas maneras, tal vez uno
de los más frecuentemente citados, es aquel que expresa que la medición es el proceso de
asignar, según reglas bien definidas, números a propiedades de objetos.
Podría decirse también que medir es estimar la magnitud de cierta propiedad de uno o más
objetos con ayuda de un sistema métrico específico (instrumento de medición, escala de medición
y unidades de medición). Las propiedades a que se hace referencia, son aspectos observables o
características propias del mundo empírico. En cierto modo, la anterior definición se ajusta muy
bien a los intereses de la investigación social empírica, pero es evidente que se contrapone a los
aspectos más teóricos del proceso de conocimiento. No obstante esta limitación, la definición
dada puede considerarse como un razonable punto de partida para introducirse en aspectos
lógicos y conceptuales de la medición, aunque no es el interés del presente escrito.

4. Conviene tener en cuenta siempre que no medimos objetos, personas o colectividades en cuanto
tales; medimos propiedades observables de ellas tales como peso, rendimiento laboral, integración,
etc. En verdad, una propiedad puede ser expresada en términos cualitativos o cuantitativos, o en
ambos, si hacemos reducción de los segundos a los primeros.
Por ejemplo, rural y urbano, alfabeto y analfabeto, son propiedades expresadas al modo cualitativo,
en categorías no ordenadas; la mortalidad infantil se expresa cuantitativamente por medio de los
valores de la tasa correspondiente, por ejemplo 60 x 1000, y estos va- lores a su vez pueden
reducirse a expresión cualitativa si los transformamos en las categorías de baja, moderada o alta
mortalidad infantil. La abstención electoral puede expresarse porcentualmente como una propiedad
de un colectivo (comunidad, por ejemplo).
Las mediciones, en términos de rangos ordenados, están a medio camino entre los dos tipos
anteriores, el cualitativo y el cuantitativo, y los expresamos en términos de ‘mayor que’ y ‘menor que’.
Desde luego, la distinción cualitativo-cuantitativa que hacemos respecto a propiedades de la realidad
está determinada por consideraciones muy diversas, entre ellas, por los fines teóricos y/o prácticos de
una investigación en particular, pero también depende de la naturaleza y propiedades de la realidad
misma.
Es preciso recordar que la medición no es un fin en sí misma, y sólo tiene legítimo sentido cuando se
la percibe sirviendo a los fines instrumentales del conocimiento teórico y pragmático.

5. Muchas personas tienen una noción errónea acerca de la naturaleza de la medición. La medición incluye
la evaluación, un proceso mediante el cual las cosas se diferencian. No está limitada al uso de
instrumentos altamente desarrollados y refinados. Desde luego, termómetros, metros y cronómetros
pueden utilizarse para medir de manera precisa temperatura, distancia y tiempo.
Sin embargo, esas variables pueden también medirse de manera informal mediante la observación por el
«ojo entrenado» u «ojo clínico»–. Se dice que impresores expertos usando sólo la vista y el tacto son
capaces de evaluar (medir) el grosor de una película de tinta con un grado de pre- cisión increíble:
millonésimas de pulgada. Los sentidos son nuestros metros para evaluar el medio que nos rodea.
Cuando esas observaciones se expresan utilizando el lenguaje de los números, el proceso de medición
se ha completado. En efecto, hay una correspondencia estrecha entre la madurez científica de una
disciplina y el grado con el cual las variables relevantes de esa disciplina pueden medirse de manera
objetiva y precisa. Por ejemplo, la medición en las ciencias sociales y en la educación generalmente
produce números, pero éstos están sin algunas de las propiedades matemáticas para la medición de
variables como tiempo, distancia, área, peso o costo.
Así, la escala de medición para evaluar el coeficiente intelectual (CI), difiere en forma significativa de la
usada para medir la estatura de una persona. Esto es importante debido a que en la interpretación de un
valor influye la escala de medición correspondiente. Una escala de medición es el conjunto de los
posibles valores que una cierta variable puede tomar.

6. Es un continuo de valores ordenados correlativamente, que admite un punto inicial y otro final. El nivel
en que una variable puede ser medida determina las propiedades de medición de una variable, el tipo de
operaciones matemáticas que puede usarse apropiadamente con dicho nivel, las fórmulas y
procedimientos estadísticos que se utilizan para el análisis de datos y la prueba de hipótesis teóricas.
Las escalas o niveles de medición se utilizan para medir variables o atributos. Por lo general, se
distinguen cuatro escalas o niveles de medición: nominal, ordinal, intervalos y escalas de proporción,
cociente o razón. Las dos primeras (nominal y ordinal) se conocen como escalas categóricas, y las dos
últimas (intervalo y razón) como escalas numéricas. Las escalas categóricas se usan comúnmente para
variables cualitativas, mientras que las numéricas son adecuadas para la medición de variables
cuantitativas.

7. PRINCIPALES ESCALAS DE MEDICION
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».
Los números hacen distinciones categóricas más que cuantitati- vas; cumplen una función puramente de
clasificación y no se pue- den manipular aritméticamente; cada cifra representa una categoría diferente.
Por ejemplo, no tendría sentido en este nivel de medición, calcular el promedio aritmético de diez códigos
estudiantiles.
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.
Bajo una escala ordinal es posible clasificar u ordenar algunos objetos o eventos que tengan diversas
cantidades de alguna característica, basados en la característica. Por ejemplo, podemos clasificar
familias de acuerdo con su condición socio-económica, estudiantes de acuerdo con el orden en que
terminan un examen, miembros mili- tares por su rango y participantes en un reinado de belleza
según sus atractivos.
Cuando los objetos o eventos se clasifican por una característica, es posible determinar qué objeto o
evento tiene más o menos de la característica comparado con otro; pero no podemos decir, basados
en el orden solamente, en cuánto difieren. Consideremos, por ejemplo, tres objetos que se han
ordenado como primero, segundo y tercero, teniendo en cuenta alguna característica. La cantidad en
que el objeto colocado en segundo lugar se diferencia del primero, no es necesariamente igual a la
cantidad en que difiere del objeto clasificado en tercer lugar.

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 este tipo de medida puede utilizarse cualquier unidad, sea cual sea su magnitud; y la elección del cero
(origen) puede hacerse de modo arbitrario. El cero no representa conceptos como ‘ninguno’, ‘vacío’ o
‘nada’; es decir, cero no representa la ausencia de la característica medida; representa un punto
conveniente del cual se marcan intervalos de igual magnitud para construir la escala. Este punto podría
colocarse en cualquier posición dentro del rango posible de la variable que se mide.
En esta escala, los números mayores corresponden a temperaturas mayores. Es decir, el orden importa,
pero a la vez la diferencia entre las temperaturas importa.
La medición de la temperatura en una escala de grados Centígrados o Fahrenheit constituye una medición
por intervalos típica. La elección del origen (cero) es arbitraria, no implica que realmente haya cero
(ninguna) temperatura (incluso en ambas escalas el cero es diferente). Por ejemplo, la diferencia entre las
temperaturas (energía cinética) de 50° y 51° es idéntica en magnitud a la diferencia entre 70° y 71°. Para la
escala centígrada de temperatura, la temperatura a la cual el agua se congela se asigna a 0 °C; para la
escala Fahrenheit, el punto en el que una solución salina saturada se congela se asigna a 0 °F.

10. 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 al tiempo utilizado
para una tarea. Ejemplo:
Una variable que mide el salario de una persona.
En esta escala sólo es arbitraria la unidad de medida. El hecho de fijar el origen permite hacer
comparaciones no sólo de los intervalos de los objetos, sino también de los valores de los números
asignados a estos objetos. Es así que en este tipo de escala tiene sentido las ‘razones’, y puede
decirse, por ejemplo, que «el valor x es el doble que el de y». El peso, la longitud y la masa se miden en
una escala de razones.
Las distancias expresadas en kilómetros, millas o pies son ejemplos de mediciones en una escala de
razones, ya que en todos estos casos las escalas tienen un origen común. En la medición del valor de
las cosas o de los ingresos también se emplea una escala de razones. Ya sea que la unidad empleada
sea el peso, el dólar o la peseta, la ganancia cero es siempre la misma.
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).

11. Variables en estadística
Las variables se las suele dividir según distintos criterios, en función las características de los valores que
estas puedan tomar.
Variables cuantitativas y cualitativas
De acuerdo al tipo de escala que se utilizan se puede clasificar en cualitativas o cuantitativas.
Las variables cualitativas son aquellas que se usan para identificar un atributo de un elemento. Se
emplean con la escala nominal o la ordinal, y pueden ser numéricos o no. Los datos contenidos en estas
variables se resumen contando el número de observaciones de cada valor que toma la variable, o la
proporción en entre estos. Un hecho importante a tener en cuenta es que, aun cuando para los datos
cualitativos se use un código numérico, las operaciones aritméticas como la suma o la multiplicación no
tienen sentido. Ejemplo:
El color de un auto.
Luego, las variables cuantitativas son aquellas que requieren valores numéricos para definir los datos. Se
emplean con las escalas de medición de intervalo o de razón. En estas sí tienen sentido las operaciones
aritméticas. Ejemplo:
La altura de una persona.
En general hay más alternativas para el análisis estadístico cuando se tienen variables cuantitativas que
con las variables cualitativas.

12. Variables continuas y discretas
El siguiente criterio de clasificación (solo para variables cuantitativas) es según como es el conjunto de
valores sobre el cual estas pueden tomar valores.
Una variable continua puede tomar valores dentro de un intervalo continuo, es decir, dado dos puntos de un
intervalo, la variable siempre podrá tomar infinitos valores entre ambos puntos. Ejemplo:
La temperatura en una habitación.
En cambio, una variable discreta solo puede tomar valores sobre un conjunto finito de valores o un conjunto
infinito numerable (un conjunto infinito, pero cuyos elementos se pueden contar). En otras palabras, no
puede tomar valores sobre cualquier punto del intervalo, sino solamente sobre aquellos incluidos en el
conjunto al que pertenece. Esto hace que surja el concepto de valores observados sucesivos, lo cual
significa que, dado una observación, puede existir una observación previa y otra posterior. Ejemplo:
Cantidad de años de vida de una persona.

13. IMPORTANCIA Y APLICACION DE LAS ESCALAS DE MEDICION 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.
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 (Abrahamson, 1983; DeVellis,
1991).
Se podría afirmar entonces que la importancia de realizar una Medición sobre algo radica en la obtención
de un Dato Desconocido en referencia a su comparación con un Dato Conocido, siendo el primero la
característica inherente al objeto que será medido con el Instrumental de Medición adecuado, mientras que
lo segundo es la Unidad de Medición que hemos empleado para realizar la comparación.

14. Sin embargo, esta mensuración en muchas oportunidades no suele ser la misma, ya que puede existir
un factor conocido como Margen de Error en el cual puede incurrir el operador que ha llevado a cabo
dicha tarea, por lo que se suele realizar lo que es conocido como Medición Estadística siendo un valor
promedio de todas las mediciones que hayan sido realizadas (es decir, se debe repetir la operación
respetando las mismas condiciones del ámbito de trabajo).
Esto además se complementa con el aporte de Ciencias Auxiliares que permiten realizar Mediciones
Indirectas que derivan en la combinación de Unidades de Medición para obtener un valor específico,
como en el caso de la Concentración donde se puede estimar si un compuesto se trata de una Solución
Saturada o Insaturada en torno a una proporción de Volumen del Solvente con la cantidad de Soluto
Pesado con anterioridad y que haya sido incorporado al sistema.
La forma más conocida y que utilizamos a menudo está en las Medidas de Longitud, está en el empleo
de una Regla o Cinta Métrica o cualquier instrumento que nos permita comparar en torno a lo que es
una Unidad (en este caso, el Metro) el tamaño que ocupa una figura en el espacio, siendo entonces la
medición la estimación de la Magnitud de algo siguiendo en cuenta lo que es el Patrón de Medición.

15. CONCLUSION
El mensaje fundamental de este artículo radica en que cada elemento de la investigación educativa,
y en particular los relacionados con los estadísticos, no debe ser arbitrario. Estos deben ser planeados
cuidadosamente para poder asegurar la validez y fiabilidad de los resultados que se obtengan, pues estos
serán utilizados en la resolución de problemas externos a la propia “Estadística”. Las escalas de medición y
el análisis de los datos deben estar regidos por el criterio de idoneidad para el estudio que se realiza.
Las opciones sobre las que tomar decisiones deben considerarse conscientes del propósito de la
investigación, el diseño de la misma, el tiempo y demás recursos con los que se cuenta, las restricciones
del proceso, los métodos de colección de los datos, la metodología que se emplee.
Las decisiones que se tomen para aplicar la Estadística a la investigación educativa deben ser en
correspondencia con el contexto de la investigación. De tal forma se favorece la adecuada recolección,
organización, presentación y análisis de datos relativos a las muestras o poblaciones de estudio, para arribar
a conclusiones válidas referidas a las variables que se miden y tomar decisiones razonables sobre las
mismas.
Para concluir se espera cumplir con los requisitos exigidos, y que esta investigación sirva de base o apoyo
para futuras investigaciones relacionadas con el tema antes ya mencionado, definido y expuesto.

16. BIBLIOGRAFIA
https://sites.google.com/site/estadisticadescriptivaenedu/home/unidad-1/niveles-o-escalas
https://ddd.uab.cat/pub/caplli/2016/163566/metinvsoccua_a2016_cap2-1.pdf
https://revistachilenadeanestesia.cl/tipos-de-datos-y-escalas-de-medida/
https://investigacionpediahr.files.wordpress.com/2011/01/escala_medicio_internet.pdf