Este documento describe las principales escalas de medición utilizadas en investigaciones estadísticas. Estas incluyen escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Cada escala asigna números a objetos y eventos de acuerdo a reglas específicas y permite diferentes operaciones matemáticas. La comprensión de las escalas de medición es fundamental para obtener y analizar datos cuantitativos.
Límites derivadas e integrales y análisis matemático.pptx
Escalas de medicion
1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Barcelona – Edo. Anzoátegui
Tutor: Bachiller:
Pedro Beltrán Vanessa Madriz
C.I:28.270.530
Junio 2019
Escalas de Medición
2. Introducción
Antes de hablar de escalas y niveles de medición, debe precisarse el significado
del término Estadística. Como ciencia, la estadística es un conjunto de
procedimientos y técnicas diseñadas con el propósito de obtener, organizar,
analizar, interpretar y presentar información sobre determinado hecho o fenómeno
que puede expresarse numéricamente. La medición es vital en el análisis
estadístico. El análisis científico implica identificar los fenómenos en estudio para
poder describir su evolución cualitativa, y luego, la medición de esos fenómenos,
proporcionando así la característica de magnitud para su conocimiento y previsión.
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.
3. Principales escalas de
medición
.
Ejemplos de variables que deben ser medidas en escalas
nominales son:
• Clasificación de los estudiantes por carreras
(Administración – 1; Sistemas – 2; Electrónica – 3; Derecho
– 4; etc.).
• Nacionalidad (colombiano, ruso, italiano, senegalés, etc.).
• Uso de anteojos (normales, bifocales, lentes de contacto,
transición, etc.).
• Número de camiseta de los jugadores en un equipo de fútbol
(1, 2, 3,…, 20).
• Número de la cédula de ciudadanía.
• Código de identificación de un estudiante o un funcionario
en su carné.
• Colores (blanco, amarillo, azul, negro, naranja, etc.).
• Color de los ojos (negros, pardos, azules, verdes, etc.).
• Estado civil (soltero, casado, viudo, divorciado, unión libre).
• Profesión (ingeniero, abogado, médico, docente, etc.).
• Cereales cultivados en una región: trigo, maíz, centeno,
soya, etc.
• Sexo (masculino, femenino).
• Afiliación religiosa o política (cristiano, musulmán,
católico, etc.; o liberal, conservador, independiente, etc.).
• Tipo de escuela (pública o privada).
• Carrera elegida (Ingeniería, Medicina, Arquitectura,
Bibliotecología, etc.).
• Raza (blanco, negro, amarillo, mestizo, etc.).
4. Los datos ordinales son básicamente datos estadísticos que tiene la misma
naturalidad pero existe una diferencia entre ellos que es desconocida. Estos
datos pueden ser agrupados o clasificados.
Por ejemplo, una escala ordinal puede responder preguntas como:
¿Qué tan satisfecho estás con nuestros productos?
• Totalmente satisfecho
• Satisfecho
• Neural
• Insatisfecho
• Totalmente insatisfecho
• ¿Qué tan feliz estás con el servicio al cliente?
• Muy infeliz
• Infeliz
• Neutral
• Feliz
• Muy feliz
Lo que hacen los encuestados es elegir entre las opciones de satisfacción, pero
claro la respuesta a la pregunta “¿cuánto exactamente?” permanece sin
respuesta. Comprender las diversas escalas de medición ayudan a los
investigadores a obtener datos que pueden ser aplicados a favor en el futuro.
La escala ordinal
Es uno de los niveles de
medición que nos otorga la
clasificación y el orden de los datos
sin que realmente se establezca el
grado de variación entre ellos.
5. Escala de intervalo
En esta escala la distancia entre las
unidades de medida sí es uniforme, de
forma que podemos decir que D es el
doble que A, por ejemplo. Por ello,
permite realizar operaciones
matemáticas, como suma, resta,
multiplicación o división. El cero es
arbitrario, no indica la ausencia de
atributo. Como ejemplo puede servir la
escala de tiempo que utilizamos: el cero
es arbitrario, puesto en el nacimiento de
Cristo, o la escala para medir la
temperatura en grados centígrados, en la
que el cero es también relativo.
Los tipos de preguntas para escalas de intervalo
son:
Escala de Likert
Una de las preguntas más frecuentes de tipo escala
de intervalo es la escala de Likert. En esta se
organiza una escala de 5 puntos donde cada
emoción se denota con un número. Estas
emociones van desde extremadamente insatisfecho
hasta extremadamente satisfecho.
Ejemplo:
6. Net promoter score (NPS)
En esta pregunta de intervalo, la pregunta se realiza usando una pregunta en la que
los encuestados responden según una escala del 1 al 10. La pregunta Net Promote
Score se basa en saber que tan probable es que un cliente le recomiende tu negocio,
producto o servicio a sus amigos, colegas y familiares.
Ejemplo:
7. Matriz de escala bipolar
Otra pregunta de intervalo es cuando un objeto es evaluado por el
encuestado en una matriz de escala bipolar (utilizando una escala de
calificación de 5 puntos):
8. Escala de Razón
Similar a la de intervalo, con la
única diferencia que el cero en
esta escala sí indica la ausencia
de atributo, es cero absoluto.
Como ejemplo podemos señalar
la altura en centímetros, o el
peso en gramos. En ambos casos
4 es doble que 2 (2+2=4), o 4 es
la mitad que 8, por ejemplo,
debido a que la distancia entre
sus unidades de medida es
uniforme.
9. Importancia y aplicación de las escalas de medición
en las investigaciones científicas
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.
10. Conclusión
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.
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.