Las escalas no comparativas de clasificación por ítem no tienen que usarse tal como se propuso originalmente, sino que pueden adoptar diversas formas. El investigador debe tomar seis decisiones importantes al elaborar cualquiera de estas escalas en relación con los siguientes factores: 1) El número de categorías que se usará en la escala, 2) Escala balanceada o no balanceada, 3) Número par o non de categorías, 4) Elección forzada o no forzada, 5) La naturaleza y el grado de la descripción verbal, 6) La forma

1. MEDICIÓN Y ESCALAMIENTO:
TÉCNICAS
NO COMPARATIVAS DE
ESCALAMIENTO
INTEGRANTES
Romero, Melissa
Chapeyquén,
Dámaris.
Torres, Brian.
Marquina, Pavel
Julcarima, José
CURSO:
Investigación de
Mercados
DOCENTE:
Soledad Olivares

2. TÉCNICAS NO COMPARATIVAS DE
ESCALAMIENTO
En una escala de clasificación continua, conocida también como
escala de clasificación gráfica, los encuestados califican los objetos
poniendo una marca en la posición apropiada sobre una línea
que corre de un extremo al otro de la variable criterio.
Escala de clasificación continua

3. ESCALAS DE CLASIFICACIÓN POR ÍTEM
Escala de Likert
La escala de likert es
una escala de
clasificación de uso
muy difundido que
requiere que los
encuestados indiquen
el grado de acuerdo o
desacuerdo con cada
una de las
afirmaciones de una
serie acerca del objeto
estímulo.
Escala de diferencial
semántico
El diferencial
semántico es una
escala de
clasificación de 7
puntos cuyos
extremos están
asociados
con etiquetas
bipolares que tienen
carácter semántico.
Escala de Stapel
La escala de Stapel,
llamada así en honor
de su creador, Jan
Stapel, es una escala
de clasificación
unipolar con 10
categorías
numeradas del 5 a
5, sin un punto
neutral (cero).

4. DECISIONES SOBRE ESCALAS NO
COMPARATIVAS DE CLASIFICACIÓN POR ÍTEM
Número de categorías de la escala
La decisión sobre el número de categorías de la escala implica dos
consideraciones fundamentales. Cuanto mayor sea el número de categorías,
más fi na será la discriminación entre los objetos estímulo.
Escalas balanceadas frente a no balanceadas
En una escala balanceada, el número de categorías favorables y desfavorables
es igual; en una escala no balanceada es diferente.
Número par o non de categorías
Con un número non de categorías, el punto central de la escala por lo general
se designa como neutral o imparcial. La presencia, posición o etiquetamiento de
una categoría neutral puede tener una influencia significativa en la respuesta.

5. Es una escala de clasificación
unipolar con 10 categorías
numeradas del -5 a +5, sin un punto
neutral (cero). Esta escala por lo
general se presenta de manera
vertical. Se pide a los encuestados
que indiquen qué tan precisa o
imprecisa es la descripción que hace
cada término del objeto,
seleccionando una respuesta
numérica apropiada para la
categoría

6. Las escalas no comparativas de
clasificación por ítem no tienen que
usarse tal como se propuso
originalmente, sino que pueden
adoptar diversas formas. El
investigador debe tomar seis
decisiones importantes al elaborar
cualquiera de estas escalas en
relación con los siguientes factores:
1. El número de categorías que se usará
en la escala.
2. Escala balanceada o no balanceada.
3. Número par o non de categorías.
4. Elección forzada o no forzada.
5. La naturaleza y el grado de la
descripción verbal.
6. La forma física de la escala.

7. La decisión sobre el número de
categorías de la escala implica
dos consideraciones
fundamentales. Cuanto mayor
sea el número de categorías, más
fina será la discriminación entre
los objetos estímulo.

8. En una escala balanceada, el número de
categorías favorables y desfavorables es
igual; en una escala no balanceada es
diferente
En general, la escala debe ser balanceada
para obtener datos objetivos. Sin embargo,
cuando es probable que exista un sesgo
(positivo o negativo) en la distribución de
las respuestas, podría ser más conveniente
usar una escala no balanceada con más
categorías en dirección al sesgo

9. Con un número non de categorías, el
punto central de la escala por lo general se
designa como neutral o imparcial. La
presencia, posición o etiquetamiento de
una categoría neutral puede tener una
influencia significativa en la respuesta.

10. • PARTE DE DÁMARIS

11. Exactitud de la Medición
La medición no es el valor real de la característica de interés, sino una
observación de la misma. Diversos factores pueden provocar un error de
medición que haga que la medición o puntuación observada sea diferente de la
verdadera puntuación de la característica que se mide El modelo de la
clasificación verdadera ofrece un marco para entender la exactitud de la
medición. De acuerdo con este modelo.
Confiabilidad
La confiabilidad se refiere al grado en que la escala produce resultados
consistentes si se hacen mediciones repetidas. Las fuentes sistemáticas de error
no tienen un efecto adverso en la confiabilidad, porque afectan la medición de
una manera constante y no producen inconsistencia. La confiabilidad se evalúa
determinando la proporción de la variación sistemática en la escala.

12. Validez
La validez de una escala se define como el grado en que las diferencias en las
puntuaciones obtenidas con la escala reflejan diferencias verdaderas entre los
objetos en la característica medida, en lugar del error sistemático o aleatorio. La
validez perfecta requiere que no haya error de medición Los investigadores
pueden evaluar la validez del contenido, la validez del criterio o la validez del
constructo
Validez del
Contenido
Es una evaluación subjetiva pero sistemática de qué tan
bien representa el contenido de la escala la tarea de
medición en cuestión. El investigador o alguien más
examina si los reactivos de la escala cubren
adecuadamente todo el dominio del constructo que se está
midiendo.
Validez del
criterio
La validez del criterio refleja si una escala se comporta
como se esperaba en relación con otras variables
seleccionadas como criterios significativos (variables de
criterio). Las variables de criterio pueden incluir
características demográficas y psicográficas, medidas
actitudinales y conductuales, o puntuaciones obtenidas a
partir de otras escalas.

13. Validez del
constructo
La validez del constructo se refiere a la cuestión de qué
constructo o característica mide la escala. Al evaluar la validez
del constructo, el investigador intenta responder preguntas
teóricas acerca de por qué funciona la escala y qué
deducciones pueden hacerse en relación con la teoría
subyacente. Por lo tanto, la validez del constructo requiere de
una teoría sólida de la naturaleza del constructo medido y de
cómo se relaciona con otros constructos. La validez del
constructo es el tipo de validez más complejo y difícil de
establecer.
Relación entre confiabilidad y validez
La relación entre confiabilidad y validez puede entenderse en términos del
modelo de la clasificación verdadera. Si una medida es perfectamente válida,
también es perfectamente confiable. Por ende, la validez perfecta implica
confiabilidad perfecta.
Si una medida no es confiable, tampoco es perfectamente válida. Además,
también podría estar presente el error sistemático. Por eso la falta de
confiabilidad implica falta de validez. Si una medida es perfectamente confiable,
puede ser o no perfectamente válida porque el error sistemático tal vez siga
presente

14. CAPACIDAD DE GENERALIZACIÓN
La capacidad de generalización se refiere al grado en que las observaciones con
que se cuenta son aplicables a un universo. El conjunto de todas las condiciones
de medición sobre las cuales el investigador desea generalizar constituyen el
universo de generalización. Estas condiciones incluyen reactivos,
entrevistadores, situaciones de observación, etcétera. Un investigador quizá
desee generalizar una escala desarrollada para usarse en entrevistas personales a
otros modos de recolección de datos, como las entrevistas telefónicas o por
correo.

15. ELECCIÓN DE UNA TÉCNICA DE ESCALAMIENTO
ESCALAS DERIVADAS MATEMÁTICAMENTE
Como regla general, el uso de la técnica de escalamiento que produzca el más
alto nivel de información posible en una situación dada permitirá el uso de la
mayor variedad de análisis estadísticos. Además, sin importar el tipo de escala
usada. Esto permite una medición más exacta que una escala de un solo
reactivo
Las técnicas matemáticas de escalamiento permiten a los investigadores inferir las
evaluaciones que hacen los encuestados de las características de los objetos
estímulo. Estas evaluaciones se infieren de los juicios generales de los encuestados
sobre los objetos.
Destacan el escalamiento multidimensional y el análisis conjunto.

16. INVESTIGACIÓN DE MERCADOS INTERNACIONALES
Al diseñar la escala o el formato de respuesta debe considerarse el nivel educativo
de los encuestados. Un enfoque consiste en desarrollar escalas que sean
multiculturales o que estén libres de sesgos culturales. De las técnicas de
escalamiento que hemos considerado, puede decirse que la escala de diferencial
semántico es multicultural. Se ha probado en muchos países y, de manera
consistente, arroja resultados similares
LA ÉTICA EN LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS
El investigador tiene la responsabilidad ética de usar escalas cuya confiabilidad,
validez y capacidad de generalización sean razonables. Los hallazgos generados
por escalas que no son confiables, válidas o generalizables a la población meta, en
el mejor de los casos, son cuestionables y pueden dar lugar a serios problemas
éticos. Además, el investigador no debe sesgar las escalas para inclinar los
hallazgos en una dirección particular

17. SPSS PARA WINDOWS
Mediante el uso de SPSS Data Entry, el investigador podrá diseñar cualquiera de
las tres escalas no comparativas: Likert, diferencial semántico o Stapel. Además,
es posible adaptar fácilmente las escalas de reactivos múltiples. Puede utilizarse
la biblioteca de preguntas o diseñarse una escala personalizada.