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ESCALAS DE MEDICION
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
«SANTIAGO MARIÑO»
SEDE BARCELONA
CATEDRA ESTADISTICA I
Docente: Autor:
M.Sc. Lcdo. Pedro Beltrán Br. Carlos Daniel Gil
C.I.: 28.407.680
BARCELONA, MAYO DE 2020
En estadística se estudian datos. Los datos son la representación de atributos o variables
que describen hechos, y al analizarlos y procesarlos, estos se transforman en Información. Para
poder hacer esto, es necesario comparar los datos entre sí y respecto de referencias. Este
proceso de comparación requiere de escalas de medición donde situar cada posible valor que
tomen los datos, y por las diferentes características de estos, existen diferentes tipos de
escalas. En la primera parte del post hablaremos sobre las escalas de medición en estadística.
Luego, tenemos a las variables.
En general, en la mayoría de las materias que cursamos en el colegio o en la universidad,
utilizamos variables para representar las características de elementos que deseamos estudiar
cuando estas cambian según algún parámetro.
El objetivo de esta investigación es estudiar los aspectos relacionados con: las escalas de
medición, importancia y aplicación de las escalas de medición en las investigaciones científicas
DEFINA Y EXPLIQUE LAS PRINCIPALES
ESCALAS DE MEDICION
Las Escalas de Mediciones son una sucesión de medidas que
permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición,
pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las
características de las variables.
Para Sánchez 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.
DEFINA Y EXPLIQUE LAS PRINCIPALES
ESCALAS DE MEDICION
Dentro de las principales Escalas de Medición se encuentran las
siguientes: Nominal, Ordinal, Intervalo y Escala Razón
Escala Nominal. Una escala de medición es nominal si los datos son
etiquetas o categorías que se usan para definir un atributo de un elemento.
Los datos nominales pueden ser numéricos o no numéricos.
Ejemplo:
El sexo de una persona es un datos nominal no numérico. El numero de
seguro social de una persona es un dato nominal numérico
Sexo:
Masculino (2)
Femenino (4)
Tipo de paciente:
Hospitalizado (4)
Ambulatorio (6)
Atención domiciliaria (2)
Escala Ordinal. Una escala de medición es ordinal si los datos pueden
usarse para jerarquizar u ordenar las observaciones. Los datos ordinales
pueden ser numéricos o no numéricos.
Ejemplo:
Las medidas pequeño, mediano y grande para dar el tamaño de un objeto
son datos ordinales no numéricos.
Alto 4
Medio X 3
Bajo 2
Nivel Socio Económico
Muy Saludable 6
Medianamente saludable 5
Saludable X 4
Poco saludable 3
No saludable 2
Estado de Salud
Escala Intervalo. Una escala de medición es de intervalo si los datos
tienen las propiedades de los datos ordinales y los intervalos entre
observaciones se expresan en términos de una unidad de medición
fija. Los datos de intervalo tienen que ser numéricos.
Ejemplo
Las mediciones de temperatura son datos de intervalo. Suponga que la
temperatura en un lugar es de 21°C y en otro es de 4°C. Estos lugares se
pueden jerarquizar de acuerdo con lo calurosos que son: el primero es más
caliente que el segundo. La unidad fija de medición, 1°C , permite decir cuán
más caliente es el primer lugar: 17°C .
Escala Razón. Una escala de medición es de razón si los datos tienen
las propiedades de los datos de intervalo y el cociente (o razón) entre
dos medidas tiene sentido. Los datos de razón tienen que ser
numéricos.
Ejemplo
Variables como la edad, la distancia, la altura, el peso y el tiempo se
miden con una escala de razón.
Todo problema de investigación científica, aún el más abstracto,
implica de algún modo una tarea de medición de los conceptos que
intervienen en el mismo. Porque si se trata con objetos como una
especie vegetal o un comportamiento humano nos veremos obligados
ya sea a describir sus características o a relacionarse éstas con otras
con las que pueden estar conectadas: en todo caso tendremos que
utilizar determinadas variables, tamaño, tipo de flor, semilla, o las
variables que definan el comportamiento de estudio y tendremos que
encontrar el valor que éstas asumen en el caso estudiado.
De lo planteado en la lamina anterior, se considera que las escalas
de medición es un aspecto relevante en la investigación científica, por
cuanto es necesario utilizar los diferentes elementos que integran el
proceso de medición: la operacionalización de las variables, la relación
entre la teoría y la medición, las escalas como instrumentos de
medición, el significado de la variable latente, las propiedades básicas
de la medición que son la confiabilidad y la validez, los tres tipos de
validez, incluyendo la validez de contenido. Mediante la comprensión de
estos elementos se establece la importancia del proceso de medición.
Para poder brindar mayor precisión a esta operación es que
también se recurre a lo que son los instrumentos de medición, siendo
aquellos el elemento auxiliar que permite la aplicación justamente de
una escala de medición que consiste en la aplicación de una
comparación respecto a un valor arbitrario que ha sido definido y
considerado como válido por una comunidad científica en particular.
En este sentido, que las escalas de medición en las investigaciones
científica se realiza a través de la utilización de instrumentos que
permiten realizar las diferentes mediciones que desea el investigador,
tales como: Escala Likert, Escalas Tipo Thurstone, Cuestionarios,
Entrevista, entre otros.
 Recolectar los datos implica seleccionar un instrumento de medición disponible o
desarrollar uno propio, aplicar el instrumento de medición y preparar las mediciones
obtenidas para que puedan analizarse correctamente.
 Medir es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos,
mediante clasificación y/o cuantificación.
 La confiabilidad se refiere al grado en que la aplicación repetida de un instrumento de
medición al mismo sujeto u objeto, produce iguales resultados.
 La medición es vital en el análisis estadístico.
 El análisis científico implica identificar los fenómenos en estudio para poder describir su
evolución cualitativa, y luego, la medición de esos fenómenos, proporcionando así la
característica de magnitud para su conocimiento y previsión.
Addison-Wesley Iberoamericana, (1987). Lind, Douglas, Marshal William et ál. Estadística para
administración y economía. México
De la Garza J., Morales B. & González B. (2013). Análisis estadístico multivariable. México: McGraw-Hill.
Downie, Norville M. (1986). Métodos estadísticos aplicados. Nueva York.
John Wiley & Sons, (1981). Introducción al análisis estadístico. México.
Runyon, Richard y Haber Audrey. (1987). Estadística para las ciencias sociales. México: Addison-
Wesley Iberoamericana.
Sabina, C. (1992). El Proceso de Investigación, editorial PANAPO, Caracas.
Sampieri, R. (1991). Metodología de la Investigación, editorial Me Graw Hill. Bogota, Colombia
Sánchez H. y Reyes C. (2009). Metodología y Diseños en la Investigación Científica. Lima: Visión
Universitaria.
Tamayo y Tamayo, M. (1995). Metodología Formal de la Investigación Científica, editorial Limusa,
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  • 1. ESCALAS DE MEDICION INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO «SANTIAGO MARIÑO» SEDE BARCELONA CATEDRA ESTADISTICA I Docente: Autor: M.Sc. Lcdo. Pedro Beltrán Br. Carlos Daniel Gil C.I.: 28.407.680 BARCELONA, MAYO DE 2020
  • 2. En estadística se estudian datos. Los datos son la representación de atributos o variables que describen hechos, y al analizarlos y procesarlos, estos se transforman en Información. Para poder hacer esto, es necesario comparar los datos entre sí y respecto de referencias. Este proceso de comparación requiere de escalas de medición donde situar cada posible valor que tomen los datos, y por las diferentes características de estos, existen diferentes tipos de escalas. En la primera parte del post hablaremos sobre las escalas de medición en estadística. Luego, tenemos a las variables. En general, en la mayoría de las materias que cursamos en el colegio o en la universidad, utilizamos variables para representar las características de elementos que deseamos estudiar cuando estas cambian según algún parámetro. El objetivo de esta investigación es estudiar los aspectos relacionados con: las escalas de medición, importancia y aplicación de las escalas de medición en las investigaciones científicas
  • 3.
  • 4. DEFINA Y EXPLIQUE LAS PRINCIPALES ESCALAS DE MEDICION Las Escalas de Mediciones son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables. Para Sánchez 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.
  • 5. DEFINA Y EXPLIQUE LAS PRINCIPALES ESCALAS DE MEDICION Dentro de las principales Escalas de Medición se encuentran las siguientes: Nominal, Ordinal, Intervalo y Escala Razón
  • 6. Escala Nominal. Una escala de medición es nominal si los datos son etiquetas o categorías que se usan para definir un atributo de un elemento. Los datos nominales pueden ser numéricos o no numéricos. Ejemplo: El sexo de una persona es un datos nominal no numérico. El numero de seguro social de una persona es un dato nominal numérico Sexo: Masculino (2) Femenino (4) Tipo de paciente: Hospitalizado (4) Ambulatorio (6) Atención domiciliaria (2)
  • 7. Escala Ordinal. Una escala de medición es ordinal si los datos pueden usarse para jerarquizar u ordenar las observaciones. Los datos ordinales pueden ser numéricos o no numéricos. Ejemplo: Las medidas pequeño, mediano y grande para dar el tamaño de un objeto son datos ordinales no numéricos. Alto 4 Medio X 3 Bajo 2 Nivel Socio Económico Muy Saludable 6 Medianamente saludable 5 Saludable X 4 Poco saludable 3 No saludable 2 Estado de Salud
  • 8. Escala Intervalo. Una escala de medición es de intervalo si los datos tienen las propiedades de los datos ordinales y los intervalos entre observaciones se expresan en términos de una unidad de medición fija. Los datos de intervalo tienen que ser numéricos.
  • 9. Ejemplo Las mediciones de temperatura son datos de intervalo. Suponga que la temperatura en un lugar es de 21°C y en otro es de 4°C. Estos lugares se pueden jerarquizar de acuerdo con lo calurosos que son: el primero es más caliente que el segundo. La unidad fija de medición, 1°C , permite decir cuán más caliente es el primer lugar: 17°C .
  • 10. Escala Razón. Una escala de medición es de razón si los datos tienen las propiedades de los datos de intervalo y el cociente (o razón) entre dos medidas tiene sentido. Los datos de razón tienen que ser numéricos. Ejemplo Variables como la edad, la distancia, la altura, el peso y el tiempo se miden con una escala de razón.
  • 11. Todo problema de investigación científica, aún el más abstracto, implica de algún modo una tarea de medición de los conceptos que intervienen en el mismo. Porque si se trata con objetos como una especie vegetal o un comportamiento humano nos veremos obligados ya sea a describir sus características o a relacionarse éstas con otras con las que pueden estar conectadas: en todo caso tendremos que utilizar determinadas variables, tamaño, tipo de flor, semilla, o las variables que definan el comportamiento de estudio y tendremos que encontrar el valor que éstas asumen en el caso estudiado.
  • 12. De lo planteado en la lamina anterior, se considera que las escalas de medición es un aspecto relevante en la investigación científica, por cuanto es necesario utilizar los diferentes elementos que integran el proceso de medición: la operacionalización de las variables, la relación entre la teoría y la medición, las escalas como instrumentos de medición, el significado de la variable latente, las propiedades básicas de la medición que son la confiabilidad y la validez, los tres tipos de validez, incluyendo la validez de contenido. Mediante la comprensión de estos elementos se establece la importancia del proceso de medición.
  • 13. Para poder brindar mayor precisión a esta operación es que también se recurre a lo que son los instrumentos de medición, siendo aquellos el elemento auxiliar que permite la aplicación justamente de una escala de medición que consiste en la aplicación de una comparación respecto a un valor arbitrario que ha sido definido y considerado como válido por una comunidad científica en particular. En este sentido, que las escalas de medición en las investigaciones científica se realiza a través de la utilización de instrumentos que permiten realizar las diferentes mediciones que desea el investigador, tales como: Escala Likert, Escalas Tipo Thurstone, Cuestionarios, Entrevista, entre otros.
  • 14.  Recolectar los datos implica seleccionar un instrumento de medición disponible o desarrollar uno propio, aplicar el instrumento de medición y preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente.  Medir es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos, mediante clasificación y/o cuantificación.  La confiabilidad se refiere al grado en que la aplicación repetida de un instrumento de medición al mismo sujeto u objeto, produce iguales resultados.  La medición es vital en el análisis estadístico.  El análisis científico implica identificar los fenómenos en estudio para poder describir su evolución cualitativa, y luego, la medición de esos fenómenos, proporcionando así la característica de magnitud para su conocimiento y previsión.
  • 15. Addison-Wesley Iberoamericana, (1987). Lind, Douglas, Marshal William et ál. Estadística para administración y economía. México De la Garza J., Morales B. & González B. (2013). Análisis estadístico multivariable. México: McGraw-Hill. Downie, Norville M. (1986). Métodos estadísticos aplicados. Nueva York. John Wiley & Sons, (1981). Introducción al análisis estadístico. México. Runyon, Richard y Haber Audrey. (1987). Estadística para las ciencias sociales. México: Addison- Wesley Iberoamericana. Sabina, C. (1992). El Proceso de Investigación, editorial PANAPO, Caracas. Sampieri, R. (1991). Metodología de la Investigación, editorial Me Graw Hill. Bogota, Colombia Sánchez H. y Reyes C. (2009). Metodología y Diseños en la Investigación Científica. Lima: Visión Universitaria. Tamayo y Tamayo, M. (1995). Metodología Formal de la Investigación Científica, editorial Limusa, S.A. Mexico, D.F.