Este documento describe los cuatro niveles de medición utilizados para clasificar variables: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Explica que cada nivel permite diferentes tipos de análisis estadísticos y que conocer el nivel de medición es fundamental para realizar un análisis correcto de los datos. Define brevemente cada nivel y proporciona ejemplos ilustrativos.

1. Niveles de Medición
Medir significa “asignar números a objetos y eventos de acuerdo a
reglas” (Stevens, 1951), 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”
(Carmines y Zeller, 1979, p. 10).
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 (Therese L. Baker, 1997). 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.
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.
a) Medición 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. Sirve para
nombrar las unidades de análisis en una investigación y es utilizada en
cárceles, escuelas, deportes, etc. La relación lógica que se expresa es:
A  B (A es diferente de B).
b) Medición Ordinal.
Se establecen categorías con dos o mas niveles que implican un orden
inherente entre si. La escala de medición ordinal es cuantitativa porque

2. 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.
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
las anteriores alternativas de respuesta pueden codificarse con
números que van del uno al cinco que sugieren un orden preestablecido
pero no implican una distancia entre un número y otro. Las escalas de
actitudes son ordinales pero son tratadas como variables continuas
(Therese L. Baker, 1997).
c) Medición de Intervalo.
La medición de intervalo posee las características de la medición
nominal y ordinal. Establece la distancia entre una medida y otra. La
escala de intervalo se aplica a variables continuas pero carece de un
punto cero absoluto. El ejemplo mas 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.

3. Una persona que en un examen de matemáticas que obtiene una
puntuación de cero no significa que carezca de conocimientos, el punto
cero es arbitrario por que sigue existiendo la característica medida.
d) Medición de Razón.
Una escala de medición de razón 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.
Adicionalmente tiene un punto cero absoluto, es decir, en el punto cero
no existe la característica o atributo que se mide. Las variables de
ingreso, edad, número de hijos, etc. son ejemplos de este tipo de
escala. El nivel de medición de razón se aplica tanto a variables
continuas como discretas.

4. 1.3 Escalas de medición: Escala nominal, ordinal, d
Todos los datos son generados por una de las cuatro escalas de medic
de razón. A continuación se definen cada una de estas escalas de med
Escala nominal
Una escala de medición es nominal si los datos son etiquetas o catego
atributo de un elemento. Los datos nominales pueden ser numéricos o
Ejemplo
El sexo de una persona es un dato nominal no numérico. El numero d
dato nominal numérico.
Escala ordinal
Una escala de medición es ordinal si los datos pueden usarse para jera
Los datos ordinales pueden ser numéricos o no numéricos.

5. Ejemplo
Las medidas pequeño, mediano y grande para dar el tamaño de un ob
numéricos.
Escala de intervalo
Una escala de medición es de intervalo si los datos tienen las propied
intervalos entre observaciones se expresan en términos de una unidad
intervalo tienen que ser numéricos.
Ejemplo
Las mediciones de temperatura son datos de intervalo. Suponga que
21°C y en otro es de 4°C. Estos lugares se pueden jerarquizar de acue
primero es más caliente que el segundo. La unidad fija de medición, 1
es el primer lugar: 17°C .
Escala de razón
Una escala de medición es de razón si los datos tienen las propiedade
de los datos de intervalo y el cociente (o razón) entre dos medidas tien
que ser numéricos.

6. Ejemplo
Variables como la distancia, la altura, el peso y el tiempo se miden co
Ejercicios 1.3: Escalas de Medición.
Ejercicios 1.3: Escalas de Medición. (Responses)
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7. ESCALAS DE MEDICIÓN: NOMINAL, ORDINAL, DE INTERVALO
Y DE RAZÓN.
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 utilizan diferentes estadísticos. La
clasificación más convencional de las escalas de medida se divide en cuatro grupos
denominados Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón. 1. Nominal Son variables numéricas
cuyos valores representan una categoría distintiva que no implican un orden específico o
identifican un grupo de pertenencia Este tipo de variables sólo nos permite establecer
relaciones de igualdad/desigualdad entre los elementos de la variable. La asignación de los
valores se realiza en forma aleatoria por lo que NO cuenta con un orden lógico. Un ejemplo de
este tipo de variables es el Género ya que nosotros podemos asignarles un valor a los (A)
hombres y otro diferente a las mujeres (B) y por más machistas o feministas que seamos no
podríamos establecer que uno es mayor que el otro. O Bien se clasificará a una muestra de
personas de acuerdo a la religión que profesan: (1) Cristianos, (2) Judíos, (3) Musulmanes, (4)
Otros y (5) Sin creencia alguna.
a b
2. Ordinal Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o
identifican un grupo de pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de
variables
nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos
identificar si una categoría es mayor o menor que otra. La medición ordinal permite
ordenar los eventos en función de mayor o menor posesión de un atributo o
característica. Un ejemplo de variable ordinal es el nivel de educación, ya que se
puede establecer que una persona con título de Postgrado tiene un nivel de educación
superior al de una persona con título de bachiller. En las variables ordinales no se
puede determinar la distancia entre sus categorías, ya que no es cuantificable o
medible.

8. 3. Intervalo Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la
distancia entre los números de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos
realizar comparaciones de igualdad/desigualdad, establecer un orden dentro de sus
valores y medir la distancia existente entre cada valor de la escala, sobre todo es
aplicable a las variables continuas debido a que la multiplicación y la división no son
realizables. Un ejemplo de este tipo de variables es la temperatura, ya que podemos
decir que la distancia entre 10 y 12 grados es la misma que la existente entre 15 y 17
grados. Lo que no podemos establecer es que una temperatura de 10 grados equivale
a la mitad de una temperatura de 20 grados.
4. Razón Las variables de razón poseen las mismas características de las variables de
intervalo, con la diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor cero (0)
representa la ausencia total de medida, por lo que se puede realizar cualquier
operación Aritmética (Suma, Resta, Multiplicación y División) y Lógica (Comparación y
ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel más alto de medición, además
que determinan la distancia exacta entre los intervalos de una categoría Las variables
altura, peso, distancia o el salario, son algunos ejemplos de este tipo de escala de
medida.
Debido a la similitud existente entre las escalas de intervalo y de razón, el Stadistic
Program Social System (SPSS) las ha reunido en un nuevo tipo de medida exclusivo
del programa, al cual denomina Escala. Las variables de escala son para SPSS todas
aquellas variables cuyos valores representan magnitudes, ya sea que cuenten con un
cero (0) absoluto o no. Teniendo esto en cuenta discutiremos a continuación los
diferentes procedimientos estadísticos que se pueden utilizar de acuerdo al tipo de
medida de cada variable.

9. No todos los procedimientos estadísticos son realmente útiles para la totalidad de los
niveles de medida. Cada uno de los tipos de medida posee ciertas características, las
cuales debemos tener en cuenta en el momento de realizar un análisis descriptivo. En
la tabla encontrarás algunos de los procedimientos que resultan ventajosos en los
análisis descriptivos de los diferentes niveles de medida. Es necesario aclarar que esta
tabla es sólo una muestra de las medidas que se pueden emplear; en algunos textos
de estadística aparecen tablas más amplias y detalladas de los procedimientos.
Tabla de frecuencia para variables discretas y continuas
Publicado por jaimestadistica en 18:59
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