Anteriormente hemos escrito acerca del problema, objetivo e hipótesis en una investigación o tesis. A continuación vamos a seguir avanzando en el desarrollo de este tema para eso debemos definir la escala de medición a utilizar para los datos de las variables que se van a recoger, ya que será de vital importancia para escoger los instrumentos estadísticos a utilizar para el análisis de datos.

Para Sanchez y Reyes (2009), una escala de medición es la forma en que una variable va a ser medida o cuantificada; por otro lado Tafur (1995), considera a la escala como un instrumento de medición. Además es preciso tener en cuenta que la escala a utilizar depende de la naturaleza de los hechos o del fenómeno que se está estudiando. En otras palabras, es la naturaleza de la variable la que determina la escala a utilizar.

Entonces, ¿cuáles son las escalas de medición?; las escalas son cuatro: Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón o Proporción. A continuación se va a definir brevemente cada una:

La escala Nominal es una escala de clasificación la cual ubica a los objetos en clases que son mutuamente excluyentes (Sanchez y Reyes 2009), por ejemplo Fumadores y No Fumadores; también se puede utilizar para crear números que permitan ordenar los datos (Tafur, 1995) por ejemplo 1. Creyente y 2. No creyente. Como se puede apreciar es la escala más simple de todas y solo permite la aplicación de pocas herramientas estadísticas.

La escala Ordinal es un nivel superior a la Nominal ya que permite ordenar los objetos según el criterio de posición de uno sobre otro (Sanchez y Reyes, 2009), así pues si consideramos el ingreso económico de una población la clasificación sería: Alto, Medio, Bajo. Dentro de este rubro se puede considerar la escala de Likert hasta cuatro ítems, ya que de cinco a siete sería de intervalo (De la Garza, Morales y Gonzales, 2013).

La escala de intervalo tiene todas las propiedades de las escalas Nominal y Ordinal, pero además contiene el concepto de igualdad de intervalo (Tafur, 1995), esto se puede entender con el siguiente ejemplo: la distancia de un alumno A que obtiene 14 en el curso de tesis con respecto a un alumno B que obtuvo 16 en dicho curso, es la misma que la del alumno B con respecto a C que obtuvo 18 en el mismo curso; es decir 2 puntos (Sanchez y Reyes, 2009); o sea que se tiene la noción de distancia igual los intervalos a medir. Otra característica principal es que el cero no significa ausencia de variable, por ejemplo 0ºC no significa que no haya temperatura. Entre las variables que se expresan en este intervalo están la temperatura, los resultados de los test de inteligencia (CI), la escala de calificación de los docentes, el tiempo etc.

La escala de Razón o Proporción es la escala superior y contiene todas las propiedades de las escalas anteriormente mencionadas incluyendo al cero como ausencia de variable por ejemplo: peso, estatura, distancia población, tasa de valor, valor monetario, etc. (Tafur, 1995). En este caso son aplicables todos los estadísticos.

Por lo tanto, la escala Nominal permite solamente la asignación y clasificación de datos, la escala Ordinal soporta aparte de la asignación y clasificación, el ordenamiento de los datos; la escala de intervalo permite todo lo relacionado a las dos escalas anteriores más la marca de la distancia entre datos y el cálculo del cociente entre valores y finalmente la escala de Razón permite todo lo anterior más el cero como ausencia de variable (De la Garza, Morales y Gonzales, 2013).

Este ha sido un repaso apretado sobre el tema, sin embargo en una próxima entrega comentaremos algo más sobre los estadísticos permitidos en cada una de las escalas.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Sánchez H. y Reyes C. (2009). Metodología y Diseños en la Investigación Científica. Lima: Visión Universitaria.

Tafur R. (1995). La tesis universitaria. Lima: Mantaro.

De la Garza J., Morales B. & González B. (2013). Análisis estadístico multivariable. México: McGraw-Hill.

Anuncios