Etiquetas

,

En una entrada anterior habíamos escrito acerca de la importancia y la definición de las escalas de medición, así pues habíamos definido cuatro escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. La importancia de las escalas radica en que son vitales para elegir que estadísticos se puede usar para caracterizar una muestra de datos; según De la Garza, Morales y Gonzales (2013), se pueden distinguir los siguientes casos:

Para datos en escala nominal solo se puede aplicar la frecuencia, el conteo, mínimo, máximo y moda.

En el caso de datos en escala ordinal se aplica todo lo anterior más la mediana en vez de la media (no tiene sentido aplicar media para hallar el promedio de respuestas en una escala de muy bueno, bueno, regular, malo o muy malo) y cuartiles.

Los datos en escala de intervalo y de razón soportan todo lo anterior más la media, rango, desviación estándar, varianza, asimetría y curtosis.

Sin embargo un caso particular es la escala de Likert. Estrictamente se trataría de una escala ordinal, pero no existe un consenso al respecto, de hecho hay autores que lo consideran como de intervalo si es que los datos ordinales se llevan a una escala numérica (Hernández, Fernández & Baptista, 2010). Por otro lado De la Garza et al (2013) indican que cuando tiene de cuatro a menos ítems es ordinal, de cinco para arriba es de intervalo.  Esto se debe a que se pueden encontrar diferencias mentales entre ellas y además se pueden encontrar distancias.

Finalmente, la determinación de la escala depende del tipo de dato y además va a determinar las herramientas estadísticas a utilizar; de ahí su importancia.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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

Hernández, R., Fernández, C. & Baptista, P. (2010). Metodología de la investigación. México: McGraw-Hill.

Anuncios