Niveles de Medición

Nivel de medida

En los datos, existen cuatro niveles de medida: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

Niveles de medida en la investigación

Cuando los psicólogos llevan a cabo sus investigaciones, comprender las variables de medición en estadística es uno de los pasos más críticos.

Los cuatro niveles de medida son escalas utilizadas para medir variables en la investigación.

En cuanto al análisis de datos, deben cumplirse ciertas condiciones al realizar pruebas estadísticas. Por ejemplo, los datos de las variables dependientes deben ser de razón o de intervalo si se pretende realizar una prueba paramétrica.

Define: Nivel nominal de medida

El nivel nominal de medida en psicología consiste en datos"nombrados" o"etiquetados ". Se identifica como un nivel de medida que recoge datos categóricos.

Los datos nominales se caracterizan por lo siguiente

• No hay orden entre losvalores- una respuesta de un cuestionario es tan vital como las demás, y esto se debe a que estos datos tienden a no proporcionar valor numérico.

• Los valores nominalesno se solapan-los encuestados sólo pueden seleccionar una respuesta (los datos que sólo pueden tomar valores específicos se llaman datos discretos).

• No suelen utilizarse para cálculos de evaluación, sino para agrupar datos o participantes;

  • Los cálculos estándar utilizados para representar datos nominales son los porcentajes y la moda.

Nivel Nominal de Medida: Ejemplo

Normalmente, las preguntas de los cuestionarios que tienen una respuesta fija que no implica que puntúes algo generan un nivel nominal de medida.

Si desglosamos este ejemplo de respuesta, se puede identificar que los datos se dividen en categorías (es decir, cada sexo). Sin embargo, la clasificación de los datos no es importante, lo que significa que no podemos determinar si nacer hombre o mujer es más importante que lo otro.

Define: Nivel ordinal de medida

De forma similar al nivel nominal de medida, los datos ordinales se identifican como categóricos. Sin embargo, la clasificación de los datos es vital.

Los datos ordinales tienen las siguientes características:

• No hay forma de medir el valor numérico de una respuesta respecto a la siguiente, por ejemplo, los investigadores no pueden determinar cuánto difieren en importancia los encuestados que respondieron 3 de los que respondieron 5.

• Datos basados en la clasificación : existe una diferencia entre las clasificaciones basadas en el orden, pero no podemos medir la magnitud de la diferencia.

• El orden de los datos es esencial, por ejemplo, 1 puede reflejar una respuesta más débil que 5.

• Las respuestas de la escala Likert son un ejemplo de datos ordinales.

Los datos ordinales suelen ser cualitativos porque no podemos determinar la significación numérica entre valores. Se suele utilizar para datos reflejados en categorías, es decir, los datos ordinales tienen un uso limitado para datos cuantitativos.

Nivel ordinal de medida: Ejemplo

Veamos un ejemplo de datos ordinales y cómo podemos identificar la respuesta como ordinal.

En este ejemplo, aunque el orden de los datos recogidos es necesario, las diferencias entre los valores no lo son, por lo que se trata de un ejemplo de nivel ordinal de medida.

Define: Nivel de Medida Racional

Identificamos los datos nominales y ordinales como datos categóricos, pero los datos de razón se clasifican como lo opuesto a esto, ya que recogen datos continuos, lo que significa que pueden tener un valor infinito,

Los datos de razón se caracterizan por lo siguiente:

• Existe un cero absoluto, es decir, los datos recogidos no pueden ser 0 ni inferiores a 0.

• Los datos medidos son continuos (datos que pueden tener cualquier valor).

• La distancia entre los valores es la misma, por ejemplo, la distancia entre 3 y 5 y entre 7 y 9 es la misma.

• Los investigadores pueden medir la diferencia entre los valores. Por ejemplo, el investigador puede identificar y medir cuantitativamente la diferencia entre los participantes que respondieron 1 y 50.

• La dirección del cambio en los valores numéricos es esencial, por ejemplo, de 14 a 24 indica un aumento, mientras que de 30 a 17 indica una disminución.

Nivel de medición de la proporción: Ejemplo

Ejemplos de datos en los que se utiliza la medición de proporciones son la altura, la edad y la velocidad de los participantes. Ninguno de los ejemplos citados puede tener un valor inferior a 0, y los datos son continuos porque los valores comunicados pueden tener un número infinito de valores.

Desglosemos un ejemplo de investigación para destacar cómo puede recogerse el nivel de medida de la proporción en psicología.

La altura es claramente un ejemplo de nivel de medida de proporción. La diferencia entre las puntuaciones de altura es cuantificable, por ejemplo, alguien con una altura de 1,70 m es 1 pie más bajo que alguien que mide 1,80 m, y no se puede medir con un valor de 0 o inferior.

Ahora bien, la edad puede ser complicada. Pero piénsalo, nunca tenemos realmente 0 años; podemos tener 0 años y 1 segundo o más. Así que la edad sí tiene un valor absoluto de 0, y la diferencia entre edades es igualmente importante. Por ejemplo, si tienes 6 años, siempre se te identificará como más joven que alguien de más de 6 años.

Psicología de los Datos de Intervalo

Los datos de intervalo son una unidad fija, y la distancia entre los números adyacentes es igual.

De forma similar a los datos de razón, los datos de intervalo recogen datos continuos.

Nivel de medida de intervalo

Los datos de intervalo se caracterizan por lo siguiente:

• El valor 0 no es absoluto; los datos recogidos pueden ser 0 o inferiores.

• Los datos medidos son continuos(los datos pueden tener cualquier valor).

• El intervalo entre los valores es igual, por ejemplo, los intervalos entre 3 y 5 y 7 y 9 son idénticos.

• Los investigadores pueden medir la diferencia entre los valores; por ejemplo, el investigador puede identificar y medir cuantitativamente la diferencia entre los participantes que respondieron 1 y 50.

• La dirección del cambio en los valores numéricos es esencial; por ejemplo, de 14 a 24 indica un aumento, mientras que de 30 a 17 indica una disminución.

Nivel de medida de intervalo: Ejemplo

Un ejemplo de datos recogidos que puede clasificarse como medición de datos de intervalo es la temperatura, ya que la temperatura puede ser 0 o inferior.

Veamos un ejemplo de nivel de medida de intervalo en la investigación psicológica.

Las puntuaciones de CI son claramente un ejemplo de nivel de medida de razón. La diferencia entre las puntuaciones de CI es cuantificable, por ejemplo, alguien con una puntuación de CI de 45 tiene una puntuación 2 veces inferior a la de alguien que tiene una puntuación de 90. Aunque se oye hablar de ello, puedes obtener una puntuación de 0, lo que significa que la puntuación de este test no tiene un valor 0 absoluto.

Del mismo modo, podemos identificar cuantitativamente la diferencia entre temperaturas, y se puede medir una temperatura de 0 o inferior.

Niveles de medida: Psicología

Al realizar una investigación, es fundamental determinar el nivel de medida de los datos, ya que esto nos ayuda a comprender cómo interpretarlos, qué prueba estadística debe utilizarse y qué información pueden proporcionarnos.

Observa la tabla siguiente para ver cómo identificamos el tipo de datos que debemos utilizar.

Niveles de medida en Estadística

A partir de la identificación del nivel de medida, los investigadores pueden determinar cómo se recogieron los datos, por ejemplo, si los métodos fueron cualitativos o cuantitativos, cómo se pueden clasificar los datos y qué tipo de pruebas estadísticas se pueden utilizar.

El nivel de medición en estadística no sólo influye en el tipo de prueba que debe realizarse, sino también en las inferencias.

Normalmente, los investigadores pueden hacer inferencias generalizables a partir de datos de razón e intervalo, ya que permiten utilizar pruebas paramétricas. No puede decirse lo mismo de los datos nominales y ordinales.