Las escalas de medición clasifican las variables en cuatro grupos (nominal, ordinal, intervalo y razón) según sus propiedades matemáticas. La escala nominal solo permite clasificar datos, mientras que la escala de razón permite comparaciones, diferencias y proporciones. La escala adecuada determina qué análisis estadísticos son apropiados.

1. ESCALAS DE MEDICION
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Rafael Aguilera
26785145

2.  Siguiendo a Stevens (1946, 1957), las escalas de medición se
clasifican en cuatro grupos: escala nominal, ordinal, intervalo
y escala de razón. Desde el punto de vista de las propiedades
matemáticas y estadísticas, la escala de medición más
rudimentaria es la nominal, siendo la más completa la escala
de razón. El nivel de medida de una variable en matemáticas
y estadísticas, también llamado escala de medición, es una
clasificación acordada con el fin de describir la naturaleza de
la información contenida dentro de los números asignados a
los objetos y, por lo tanto, dentro de una variable

3.  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.
 Luego, tenemos a las variables. En general, en la mayoría de las
materias que tuvimos en el colegio o en la facultad, utilizamos
variables para representar las características de elementos que
deseamos estudiar cuando estas cambian según algún parámetro.
En la segunda parte del post veremos cómo se clasifican a las
variables que utilizamos en estadística.

4. El nivel de medición que corresponde a esta forma de medir es
nominal. 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 compararán
Por ejemplo, la variable estatura puede analizarse en diferentes
niveles de medida. Un conjunto de personas pueden clasificarse
en altos y bajos, A y B respectivamente, creando dos grupos.
Para ello no es necesario recurrir a ninguna cinta métrica,
simplemente basta observar quienes destacan sobre los demás
(el grupo de altos) y el resto completarán el grupo de bajos. El
nivel de medición que corresponde a esta forma de medir es
nominal.

5.  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.

6.  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.

7.  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.

8.  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).

9.  Las escalas de medición ofrecen información sobre la
clasificación de variables discretas o continuas, también más
conocidas como escalas grandes o pequeñas. Toda vez que
dicha clasificación determina la selección de la gráfica
adecuada. También ofrecen una proyección exacta de lo que
se quiere obtener, además da un valor critico a el dibujo que
se va a realizar puesto que se puede ver desde muchos
ángulos. La escala es la relación matemática que existe entre
un objeto dibujado y el objeto en realidad.

10.  La forma mas conocida y que utilizamos a menudo esta en las
medidas de longitud, esta en el empleo de una cinta métrica,
de una regla o de 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 la medición. 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 instrumento de medición
adecuado, mientras que el segundo es la unidad de medición
que hemos empleado para realizar la comparación.

11.  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.

12.  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.

13.  La medición puede definirse como la asignación de números
a objetos y eventos de acuerdo con ciertas reglas; la manera
como se asignan esos números determina el tipo de escala de
medición (Stevens, 1946; Cohen y Cohen, 1975;Saris y
Stronkhorst, 1984). Esto conduce a la existencia de diferentes
tipos de escalas, por lo que el problema se transforma en
explicitar: a) Las reglas para asignar números, b) Las
propiedades matemáticas de las escalas resultantes, y c) Las
operaciones estadísticas aplicables a las medidas hechas con
cada tipo de escala.

14.  Es importante tener siempre 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.

15.  https://www.redalyc.org/pdf/993/99315569009.pdf
 https://es.slideshare.net/Richard131989/escala-de-
medicion-estadistica
 https://mauricioanderson.com/escalas-de-medicion-
estadistica/
 https://es.wikipedia.org/wiki/Nivel_de_medida