Dentro del proceso de investigación y, para realizar un correcto
análisis de los datos, es fundamental conocer de antemano el tipo de medida de
la variable, es decir, las diferentes estrategias que permiten medir, con más o
menos exactitud, el fenómeno. Por ello, en esta entrada vamos a centrarnos en
las distintas escalas de medida, tratando de definir cada una y de aclarar las
diferencias existentes entre ellas, basándonos en la presencia o ausencia de
tres atributos que explicamos a continuación: orden, distancia y origen o ausencia del valor.
La clasificación más convencional de las escalas de
medida es aquella que las divide en cuatro grupos: nominal, ordinal, de
intervalo y de razón.
1. Escala nominal
En la escala de
medida nominal ninguno de los atributos mencionados anteriormente está
presente, lo que significa que es la escala empleada con datos cualitativos en
los que no se tiene en cuenta un orden de preferencia o la distancia entre los
datos, y en la que el cero no es posible.
Esta escala se
emplea con valores que representan una categoría o identifican un grupo de
pertenencia, como por ejemplo el género, ya que no podemos asignarle un valor a
los hombres y otro a las mujeres y establecer que uno es mayor que otro. De
esta manera, la escala nominal nos permite observar relaciones de
igualdad/desigualdad entre las categorías, pero no el orden de preferencia ni
la distancia entre las mismas.
2. Escala ordinal
En esta escala
apreciamos la presencia del primero de los atributos: el orden de preferencia.
Por lo tanto, a diferencia de la nominal, esta se emplea cuando tratamos datos
que siguen una secuencia. No obstante, es importante mencionar que con esta
escala no podemos hablar del segundo atributo, la distancia, ya que esta no se
puede medir entre una categoría y otra.
Un ejemplo para
ilustrar esta escala sería citar tres equipos de fútbol en orden de
preferencia: Málaga, Betis y Barcelona. Aunque digamos que preferimos el Málaga
al Betis y al Barcelona, no podemos medir cuánto más nos gusta el Málaga que
los otros. No se aprecia si es el doble o el triple, ni podemos decir que la
distancia entre estos datos es la misma para todo el mundo.
De la misma
manera, si preguntamos sobre el grado de satisfacción con el rendimiento del
equipo empleando valores como malo, regular, bueno y excelente, no podemos
medir la distancia entre un valor y otro y, lo que es bueno para un
participante a lo mejor no lo es para otro.
3. Escala de intervalo
Usamos esta
escala cuando tratamos variables numéricas cuyos valores representan
magnitudes y la distancia existente entre estos valores es la misma.
De este modo, añadimos el atributo de distancia medible entre un valor y otro.
Un ejemplo de
este tipo de variables es la temperatura, ya que podemos decir que la distancia
entre 10 y 12 grados es la misma que la existente entre 15 y 17 grados. Sin
embargo, no podemos hablar del atributo origen aquí, ya que el valor cero no
representa una ausencia de la temperatura, sino que es una temperatura en sí.
4. Escala de razón
La escala de
razón se diferencia de la de intervalo por el atributo origen, es decir, que el
valor cero significa la ausencia de lo que estamos midiendo.
Un ejemplo de
variable que se puede medir con esta escala es el número de barras de chocolate
vendidas en una semana en un supermercado. Aquí sí que existe la posibilidad de
que no se venda ninguna y ese cero implicaría una ausencia de la variable.
En la siguiente figura, extraída del libro “Investigación de
mercados” de Carl McDaniel Roger Gates, vemos a modo de esquema-resumen
las cuatro escalas de medición:
Por último, os dejamos
un vídeo explicativo muy interesante con el resumen de varios
aspectos vistos en clase. Se trata de una página de seminarios de investigación
científica. El autor es José Supo:
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