¬ŅQu√© nivel y escala de medici√≥n deber√≠a utilizar en la investigaci√≥n?

¬ŅQu√© nivel y escala de medici√≥n deber√≠a utilizar en la investigaci√≥n?

El nivel de medición se refiere a la forma particular en que se mide una variable dentro de la investigación científica, y la escala de medición se refiere a la herramienta particular que utiliza un investigador para ordenar los datos de una manera organizada, dependiendo del nivel de medición que haya seleccionado.

La elecci√≥n del nivel y la escala de medici√≥n son partes importantes del proceso de dise√Īo de la investigaci√≥n porque son necesarias para la medici√≥n y categorizaci√≥n sistematizada de los datos y, por lo tanto, para analizarlos y extraer conclusiones que se consideren v√°lidas.

Dentro de la ciencia, hay cuatro niveles y escalas de medici√≥n de uso com√ļn: nominal, ordinal, intervalo y raz√≥n . Estos fueron desarrollados por el psic√≥logo Stanley Smith Stevens, quien escribi√≥ sobre ellos en un art√≠culo de 1946 en  Science , titulado " Sobre la teor√≠a de las escalas de medida ". Cada nivel de medici√≥n y su escala correspondiente es capaz de medir una o m√°s de las cuatro propiedades de medici√≥n, que incluyen identidad, magnitud, intervalos iguales y un valor m√≠nimo de cero .

Existe una jerarquía de estos diferentes niveles de medición. Con los niveles más bajos de medición (nominal, ordinal), los supuestos suelen ser menos restrictivos y los análisis de datos son menos sensibles. En cada nivel de la jerarquía, el nivel actual incluye todas las cualidades del que está debajo además de algo nuevo. En general, es deseable tener niveles de medición más altos (intervalo o relación) en lugar de uno más bajo. Examinemos cada nivel de medición y su escala correspondiente en orden de menor a mayor en la jerarquía.

El nivel nominal y la escala

Se usa una escala nominal para nombrar las categorías dentro de las variables que usa en su investigación. Este tipo de escala no proporciona clasificación ni ordenamiento de valores; simplemente proporciona un nombre para cada categoría dentro de una variable para que pueda rastrearlos entre sus datos. Es decir, satisface la medición de la identidad, y solo la identidad.

Los ejemplos comunes dentro de la sociolog√≠a incluyen el seguimiento nominal de  sexo (masculino o femenino)raza  (blanco, negro, hispano, asi√°tico, indio americano, etc.) y clase  (pobre, clase trabajadora, clase media, clase alta). Por supuesto, hay muchas otras variables que se pueden medir a escala nominal.

El nivel nominal de medici√≥n tambi√©n se conoce como una medida categ√≥rica y se considera de naturaleza cualitativa. Al realizar una investigaci√≥n estad√≠stica y utilizar este nivel de medici√≥n, se utilizar√≠a la moda, o el valor m√°s com√ļn, como  medida de tendencia central .

El nivel ordinal y la escala

Las escalas ordinales se utilizan cuando un investigador desea medir algo que no se cuantifica f√°cilmente, como sentimientos u opiniones. Dentro de dicha escala, los diferentes valores de una variable se ordenan progresivamente, que es lo que hace que la escala sea √ļtil e informativa. Satisface tanto las propiedades de identidad como de magnitud. Sin embargo, es importante se√Īalar que, como tal, la escala no es cuantificable; las diferencias precisas entre las categor√≠as de variables son incognoscibles.

Dentro de la sociolog√≠a, las escalas ordinales se usan com√ļnmente para medir los puntos de vista y las opiniones de las personas sobre temas sociales, como el racismo  y el sexismo, o cu√°n importantes son ciertos temas para ellos en el contexto de una elecci√≥n pol√≠tica. Por ejemplo, si un investigador quiere medir hasta qu√© punto una poblaci√≥n cree que el racismo es un problema, podr√≠a hacer una pregunta como "¬ŅQu√© tan grande es el problema del racismo en nuestra sociedad hoy?" y proporcione las siguientes opciones de respuesta: "es un gran problema", "es un problema de alguna manera", "es un problema peque√Īo" y "el racismo no es un problema".

Cuando se usa este nivel y escala de medición, es la mediana la que denota tendencia central.

El nivel de intervalo y la escala

A diferencia de las escalas nominales y ordinales, una escala de intervalo es num√©rica que permite ordenar las variables y proporciona una comprensi√≥n precisa y cuantificable de las diferencias entre ellas (los intervalos entre ellas). Esto significa que satisface las tres propiedades de identidad, magnitud  intervalos iguales.

La edad es una variable com√ļn que los soci√≥logos rastrean usando una escala de intervalo, como 1, 2, 3, 4, etc. Tambi√©n se pueden convertir categor√≠as de variables ordenadas y sin intervalo en una escala de intervalo para ayudar al an√°lisis estad√≠stico. Por ejemplo,  es com√ļn medir los ingresos como un rango , como $ 0- $ 9,999; $ 10,000- $ 19,999; $ 20,000- $ 29,000, y as√≠ sucesivamente. Estos rangos se pueden convertir en intervalos que reflejen el nivel creciente de ingresos, usando 1 para se√Īalar la categor√≠a m√°s baja, 2 la siguiente, luego 3, etc.

Las escalas de intervalo son especialmente √ļtiles porque no solo permiten medir la frecuencia y el porcentaje de categor√≠as de variables dentro de nuestros datos, sino que tambi√©n nos permiten calcular la moda media, adem√°s de la mediana. Es importante destacar que con el nivel de intervalo de medici√≥n, tambi√©n se puede calcular la desviaci√≥n est√°ndar .

El nivel de relación y la escala

La escala de medici√≥n de raz√≥n es casi la misma que la escala de intervalo, sin embargo, se diferencia en que tiene un valor absoluto de cero, por lo que es la √ļnica escala que satisface las cuatro propiedades de medici√≥n.

Un soci√≥logo usar√≠a una escala de raz√≥n para medir el ingreso real del trabajo en un a√Īo dado, no dividido en rangos categ√≥ricos, pero que van desde $ 0 hacia arriba. Todo lo que se pueda medir desde el cero absoluto se puede medir con una escala de raz√≥n, como por ejemplo el n√ļmero de hijos que tiene una persona, el n√ļmero de elecciones en las que ha votado una persona o el n√ļmero de amigos que son de una raza diferente a la demandado.

Se pueden ejecutar todas las operaciones estad√≠sticas como se puede hacer con la escala de intervalo, y m√°s a√ļn con la escala de raz√≥n. De hecho, se llama as√≠ porque se pueden crear razones y fracciones a partir de los datos cuando se usa un nivel de raz√≥n y escala.

Actualizado por Nicki Lisa Cole, Ph.D.



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