jueves, 22 de noviembre de 2012

Escalas de medida

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: nominalordinalde 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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