La medición es el proceso de asignar sistemáticamente números a los objetos y sus propiedades para facilitar el uso de las matemáticas en el estudio y la descripción de los objetos y sus relaciones. Algunos tipos de medición son bastante concretos: por ejemplo, medir el peso de una persona en libras o kilogramos o su altura en pies y pulgadas o en metros. Tenga en cuenta que el sistema particular de medición utilizado no es tan importante como el hecho de que aplicamos un conjunto consistente de reglas: podemos convertir fácilmente un peso expresado en kilogramos al peso equivalente en libras, por ejemplo. Aunque cualquier sistema de unidades puede parecer arbitrario (intente defender los pies y pulgadas a alguien que creció con el sistema métrico!), Siempre y cuando el sistema tenga una relación constante con la propiedad que se mide, podemos usar los resultados en los cálculos.
La medición no se limita a cualidades físicas como la altura y el peso. Las pruebas para medir construcciones abstractas, como la inteligencia o la aptitud escolástica, se usan comúnmente en educación y psicología, y el campo de la psicometría se preocupa en gran medida por el desarrollo y el refinamiento de los métodos para estudiar este tipo de construcciones. Establecer que una medición particular es precisa y significativa es más difícil cuando no se puede observar directamente. Aunque puede probar la precisión de una escala comparando los resultados con los obtenidos de otra escala que se sabe que es precisa, y puede ver el uso obvio de conocer el peso de un objeto, la situación es más compleja si está interesado en medir un construir como inteligencia. En este caso, no solo no existen medidas de inteligencia universalmente aceptadas con las cuales puede comparar una nueva medida, sino que ni siquiera existe un acuerdo común sobre lo que significa «inteligencia». Para decirlo de otra manera, es difícil decir con confianza cuál es la inteligencia real de alguien porque no hay una forma segura de medirlo, y de hecho, puede que ni siquiera haya un acuerdo común sobre lo que es. Estos problemas son particularmente relevantes para las ciencias sociales y la educación, donde una gran cantidad de investigación se centra en tales conceptos abstractos.
Los estadísticos comúnmente distinguen cuatro tipos o niveles de medición, y los mismos términos pueden referirse a los datos medidos en cada nivel. Los niveles de medición difieren tanto en términos del significado de los números utilizados en el sistema de medición como en los tipos de procedimientos estadísticos que pueden aplicarse adecuadamente a los datos medidos en cada nivel.
Con datos nominales, como su nombre lo indica, los números funcionan como un nombre o etiqueta y no tienen un significado numérico. Por ejemplo, puede crear una variable para el género, que toma el valor 1 si la persona es masculina y 0 si la persona es mujer. El 0 y 1 no tienen un significado numérico, sino que funcionan simplemente como etiquetas de la misma manera que podría registrar los valores como M o F. Sin embargo, los investigadores a menudo prefieren los sistemas de codificación numérica por varias razones. Primero, puede simplificar el análisis de los datos porque algunos paquetes estadísticos no aceptarán valores no numéricos para su uso en ciertos procedimientos. (Por lo tanto, cualquier dato codificado de forma no numéricamente tendrá que ser recodificada antes del análisis). Segundo, la codificación con números evita algunos problemas en la entrada de datos, como el conflicto entre las letras superiores y minúsculas (a una computadora, M es un valor diferente a M , pero una persona que realiza la entrada de datos podría tratar a los dos caracteres como equivalentes).
Los datos nominales no se limitan a dos categorías. Por ejemplo, si estaba estudiando la relación entre años de experiencia y salario en jugadores de béisbol, podría clasificar a los jugadores de acuerdo con su posición principal utilizando el sistema tradicional por el cual 1 se asigna a los lanzadores, 2 a los receptores, de 3 a primera vez. Base Base, y así sucesivamente.
Si no puede decidir si sus datos son nominales o algún otro nivel de medición, hágase esta pregunta: ¿Los números asignados a estos datos representan alguna calidad de modo que un valor más alto indica que el objeto tiene más de esa calidad que una menor ¿valor? Considere el ejemplo de codificación de género, por lo que 0 significa una mujer y 1 significa un hombre. ¿Hay alguna calidad de género de la cual los hombres tienen más que mujeres? Claramente no, y el esquema de codificación funcionaría tan bien si las mujeres fueran codificadas como 1 y hombres como 0. El mismo principio se aplica en el ejemplo de béisbol: no existe una calidad de béisbol de las cuales los jardineros tienen más que lanzadores. Los números son simplemente una forma conveniente de etiquetar a los sujetos en el estudio, y el punto más importante es que a cada posición se le asigna un valor distinto. Otro nombre para los datos nominales son los datos categóricos, que se refieren al hecho de que las mediciones colocan objetos en categorías (hombre o mujer, receptor o primera base) en lugar de medir alguna calidad intrínseca en ellas. El Capítulo 5 analiza los métodos de análisis apropiados para este tipo de datos, y algunas de las técnicas cubiertas en el Capítulo 13 sobre estadísticas no paramétricas también son apropiadas para datos categóricos.
¿Qué es la medición en estadística?
La medición es cualitativa y paradigmáticamente muy diferente de las estadísticas, a pesar de que las estadísticas obviamente juegan un papel importante en la medición, y viceversa. La percepción de la medición como conceptualmente difícil se basa en parte de su reorganización de la mayoría de los conceptos que damos por sentado en el paradigma estadístico como puntos de referencia del pensamiento cuantitativo. Cuando reconocemos y aceptamos las diferencias cualitativas entre las estadísticas y la medición, ambos se vuelven más fáciles de entender.
Los análisis estadísticos se denominan comúnmente cuantitativos, a pesar de que los números analizados más generalmente no se han derivado del mapeo de una unidad sustantiva invariante en una línea numérica. La medición toma tal mapeo como su principal preocupación, centrándose en el significado cuantitativo de los números (Falmagne y Narens, 1983). Los modelos estadísticos se centran en los procesos y relaciones grupales entre las variables, mientras que los modelos de medición se centran en procesos y relaciones individuales dentro de las variables (Duncan, 1992). Las estadísticas hacen suposiciones sobre factores más allá de su control, mientras que la medición establece requisitos para la inferencia objetiva (Andrich, 1989). Las estadísticas implican principalmente el análisis de datos, mientras que la medición calibra principalmente los instrumentos en métricas comunes para la interpretación en el punto de uso (Cohen, 1994).
El valor científico de las estadísticas reside en gran medida en la reproducibilidad de las relaciones de datos de variables. Las estadísticas se centran en aprovechar al máximo los datos en la mano, mientras que la medición se centra en usar los datos en la mano para informar (a) la calibración y la mejora del instrumento, y (b) la predicción y la recopilación eficiente de nuevos datos significativos sobre las personas en aplicaciones prácticas. Cuando las «medidas» estadísticas se definen inherentemente por un método analítico particular, las medidas leídas de los instrumentos calibrados, y las observaciones sin procesar que informan estas medidas, no necesitan ser computarizadas para un análisis posterior.
Debido a que las «medidas» estadísticas generalmente se derivan de las puntuaciones crudas ordinales, los cambios en el instrumento cambian su significado, lo que resulta en una fuerte inclinación para evitar mejorar el instrumento. Las medidas, en contraste, tienen en cuenta los datos faltantes, por lo que su significado sigue siendo invariante sobre las configuraciones de instrumentos, lo que resulta en una base firme para la aparición de un cultivo de mejora de la calidad de medición. Por lo tanto, la «medición» estadística comienza y termina con el análisis de datos, donde la medición de los instrumentos calibrados se encuentra en un ciclo constante de aplicación, calibraciones de nuevos elementos y recalibraciones críticas que solo requieren un remuestreo intermitente.
La gran mayoría de los métodos y modelos estadísticos hacen supuestos sólidos sobre la naturaleza de la unidad de medición, pero proporcionan formas muy limitadas de verificar esos supuestos, o no hay verificaciones en absoluto. Los modelos estadísticos son de naturaleza descriptiva, lo que significa que los modelos son adecuados para los datos, que la validez de los datos está más allá del alcance inmediato de interés y que el modelo que representa la mayor variación se considera mejor. Finalmente, y quizás lo más importante, los modelos estadísticos están inherentemente orientados hacia las relaciones entre las variables a nivel de muestras y poblaciones.
¿Qué es medición y en qué consiste?
Mahmoud es candidato a doctorado en la Universidad del Sur de California, especializado en filosofía de la ciencia. Antes de esto obtuvo un B.S. en Física y Filosofía de la Northeastern University. Ha estado involucrado con la educación y la tutoría durante 8 años, enseñando clases en las humanidades y la ciencia: p. Lógica, filosofía de la ciencia, el significado de la vida.
Al hacer un pastel para una fiesta, a menudo es necesario consultar una receta en un libro o en línea. Dichas recetas generalmente comienzan con una lista de ingredientes, incluidas cosas como 1 taza de azúcar, 1/2 taza de mantequilla, 2 cucharaditas de azúcar, 1 1/2 tazas de harina, etc. Esta lista de ingredientes proporciona no solo el material necesario para hacer el pastel, sino también las mediciones de las cantidades de estos materiales que se necesitan.
Se necesitan mediciones cuando necesitemos saber la cantidad o tamaño de algo. Podemos definir una medición como la representación numérica del tamaño de alguna cantidad de acuerdo con alguna unidad de medida. Necesitamos medidas por varias razones más allá de hornear un pastel. Un odómetro mide la velocidad de un automóvil para que el conductor pueda estar seguro de permanecer bajo el límite legal, las mediciones de la temperatura dicen cómo será el clima y permite a los meteorólogos predecir el clima en el futuro.
Un cajero que pesa la cantidad de productos que un cliente ha comprado y un instalador de alfombras verificando la longitud y el ancho de una habitación son ejemplos de medición. La medición se define como la acción de determinar el tamaño o la cantidad de algo. Esto generalmente se hace utilizando una herramienta de medición aceptable, como una regla o una escala. Por ejemplo, el instalador de la alfombra utiliza una cinta métrica como su elección de la herramienta de medición para ver cuánto y ancho es una habitación en particular.
¿Qué es medición en estadística ejemplos?
«Las estadísticas pueden ser divertidas o al menos no necesitan ser temidos». Muchas personas tienen problemas para creer esta premisa. A menudo, las personas entran en su primera clase de estadísticas que experimentan emociones que van desde una ligera ansiedad hasta pánico límite. Sin embargo, es importante recordar que los conceptos matemáticos básicos que se requieren para comprender las estadísticas introductorias no son prohibitivos para ningún estudiante universitario. La clave para hacerlo bien en cualquier curso de estadística se puede resumir por dos palabras, «¡Manténgase al día!». Si no entiende un concepto: reafirme el material, haga las preguntas de práctica y no tenga miedo de pedirle aclaraciones o ayuda a su profesor. Esto es importante porque el material discutido a partir de cuatro semanas se basará en el material discutido hoy. Si mantiene al tanto del material y se relaja un poco, incluso puede encontrar que disfruta de esta introducción a las mediciones y estadísticas básicas.
Con ese prefacio fuera del camino, ahora podemos llegar al negocio de discutir: «¿Qué significan los términos medidas y estadísticas?» y «¿Por qué deberíamos estudiar la medición y las estadísticas?»
Las estadísticas son parte de nuestra vida cotidiana. El autor de ciencia ficción H. G. Wells en 1903 declaró: «» El pensamiento estadístico algún día será tan necesario para la ciudadanía eficiente como la capacidad
leer y escribir. «Wells era bastante profético ya que la capacidad de pensar y razonar sobre la información estadística no es un lujo en la información y la edad tecnológica de hoy. Cualquier persona que carece de alfabetización estadística, razonamiento y pensamiento fundamentales puede encontrar que no están preparados para cumplir con las necesidades de los futuros empleadores o navegar por la información presentada en las noticias y los medios de comunicación
En el nivel más básico, todo se necesita abrir un periódico, encender el televisor, examinar los puntajes de la caja de béisbol o incluso leer una declaración bancaria (con suerte, no en el periódico) para ver las estadísticas en uso diariamente .
Las estadísticas en sí mismas no producen ansiedad. Por ejemplo, la mayoría de las personas (particularmente las familiarizadas con el béisbol) no experimentarán ansiedad cuando se muestre el promedio de bateo de un jugador en la pantalla de televisión. El «promedio de bateo» es una estadística, pero como sabemos lo que significa y cómo interpretarlo, no lo encontramos particularmente aterrador. La idea de las estadísticas a menudo es la ansiedad que provoca simplemente porque es una herramienta con la que no estamos familiarizados. Por lo tanto, examinemos lo que se entiende por el término estadístico; Kuzma (1984) proporciona una definición formal:
:
Un cuerpo de técnicas y procedimientos que se ocupan de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de información que se puede establecer numéricamente.
¿Cuáles son los cuatro niveles de medicion?
El nivel de escala de medición o medición es una clasificación que describe la naturaleza de la información dentro de los valores asignados a las variables. El psicólogo Stanley Smith Stevens ha desarrollado la clasificación más conocida con cuatro niveles, o escaleras, medición: nominal, ordinal, intervalo y relación. Esta imagen de distinguir los niveles de medición nació en psicología y es ampliamente criticada por los estudiosos de otras disciplinas. Otras clasificaciones incluyen las de Mosteller y Tukey y Chrisman.
Stevens propuso su tipo en un artículo científico de 1946 titulado «Sobre la teoría de las escaleras de medición». En ese artículo, Stevens dijo que todas las mediciones en la ciencia se realizaron utilizando cuatro tipos diferentes de escaleras que llamó «nominal», «ordinal», «intervalo» y «relación», unificando ambos cualitativos «(que son descritos por su» nominal nominal «Tipo) y» Cuantitativo «(en gran medida, el resto de sus escaleras). El concepto de tipos de escala posteriormente recibió el rigor matemático que faltaba al principio con el trabajo de los psicólogos matemáticos Theodore Alper (1985, 1987), Louis Narens (1981a, B) y R. Duncan Luce (1986, 1987, 1987, 2001).Como Luce escribió (1997, p. 395):
SS Stevens (1946, 1951, 1975) argumentó que lo que importaba era tener un intervalo o una escala de relaciones. La investigación posterior ha dado sentido a esta declaración, pero dados sus intentos de invocar ideas de tipo de escala es dudoso de que lo haya entendido él mismo… ningún teórico de la medición que conozco acepta la amplia definición de medición de Stevens… el significado de » La regla «son leyes empíricamente verificables sobre el atributo.
El tipo nominal diferencia entre objetos o sujetos solo sobre la base de sus nombres o categorías (de destino) y otras clasificaciones cualitativas a las que pertenecen; Por lo tanto, los datos dicotómicos implican la construcción de clasificaciones, así como la clasificación de los elementos. El descubrimiento de una excepción a una clasificación puede verse como un progreso. Los números se pueden usar para representar variables, pero los números no tienen valor o relación numérica: por ejemplo, un identificador único global.
Los ejemplos de estas clasificaciones incluyen género, nacionalidad, etnia, idioma, género, estilo, especies biológicas y forma. En una universidad también puede usar el aula de pertenencia como ejemplo. Otros ejemplos concretos son
¿Que se entiende por medición?
- 1 relación entre un tamaño y otra elección homogénea convencionalmente como una unidad de referencia: m. de longitud, superficie, volumen, peso; Expresión numérica o cuantitativa de esta relación sincemisratación: calcule la m. de una longitud || complemento de m., en gramática, el que expresa la medida de qlco., también llamado complemento de la cantidad | en buen m., ampliamente loc. Cong.nella m. en el cual, en relación con el caso en el que, solo en caso de que, si
- 2stens. Conjunto de dimensiones (longitud, altura, superficie, volumen, etc.) de un objeto o cuerpo humano: m. de una habitación; El tamaño de una prenda: los zapatos no son de su m. || En m., empaquetado especialmente para la persona que lo usa loc. Prep.A m. de, proporcional a, adecuado para: ciudad a m. hombre
3 Muestra de la unidad adoptada como una base de referencia para la medición: BOLLARE el m. || Fig. USUS, para tener dos pesos y dos m., Juzga con un criterio diferente (y, por lo tanto, con parcialidad) cosas, hechos, personas
4stens. Criterio de juicio, medidor: el hombre es m. de todas las cosas
5 límite exacto, derecho, no excesivo || afuera (de) m., más allá de m., más allá del límite, de manera excesiva | Pasar el m., Abusar de la paciencia de Qlcu.
6 Lo que uno hace para evitar una situación de sincronización: m. Represivo || Dir.M. seguridad, medidas judiciales que establecen limitaciones de la naturaleza personal o patrimonial de personas socialmente peligrosas; extensos. precaución
¿Que se entiende cómo medición?
En este recurso, discutimos la enseñanza y el aprendizaje de la medición. Destacamos aspectos importantes de la enseñanza de temas de medición a los niños y abordamos las principales etapas de comprensión que los estudiantes pasan cuando aprenden lo que significa medir un atributo específico (por ejemplo, longitud, volumen, etc.). En el camino, examinamos las áreas con las que los estudiantes a menudo luchan y hacemos sugerencias sobre cómo apoyar a los estudiantes para comprenderlos.
La medición es uno de los temas más prácticos en el plan de estudios de matemáticas de la escuela primaria. En el K-5 CCSS, se espera que los estudiantes aprendan los siguientes atributos de medición: longitud, volumen de líquido, tiempo transcurrido, masa (peso), área, volumen y ángulo. Al discutir la enseñanza y el aprendizaje de la medición, debemos tener en cuenta que hay tres aspectos diferentes (pero claramente relacionados) que los estudiantes deben aprender. Están:
- Comprender el atributo que se mide (por ejemplo, ¿qué es la longitud?)
- Comprender el proceso de medición (por ejemplo, ¿cómo describe cuánto tiempo es algo?)
- Aprender a usar instrumentos de medición (por ejemplo, ¿cómo se usa una regla?)
Por lo general, hay cuatro etapas para la enseñanza y el aprendizaje de cada atributo de medición: (1) comparación directa; (2) comparación indirecta; (3) medir con unidades arbitrarias (no estándar); y (4) medir con unidades estándar. En el CCSS, estas etapas son explícitas en la enseñanza y el aprendizaje de las mediciones lineales en el jardín de infantes a través del grado 2. Sin embargo, los estudiantes deben experimentar estas etapas con todos los atributos medibles a pesar de que pueden pasar menos tiempo en algunas etapas a medida que obtienen más experiencias en la medición . Por ejemplo, cuando los estudiantes aprendan sobre el volumen de sólidos en quinto grado, probablemente pasarán mucho menos tiempo en las primeras tres etapas en comparación con lo que hicieron cuando aprendieron sobre la longitud. Sin embargo, todavía es importante que los estudiantes pasen por estas etapas para que puedan desarrollar su comprensión de qué es el volumen, el proceso de medirlo y cómo usar las herramientas para hacerlo.
¿Qué es la medición en la química?
- Describa las propiedades y unidades de longitud, masa, volumen, densidad, temperatura y tiempo
- Realizar cálculos y conversiones de unidades básicas en los sistemas métricos y otros unitarios
Las mediciones proporcionan gran parte de la información que informa las hipótesis, teorías y leyes que describen el comportamiento de la materia y la energía en los dominios macroscópicos y microscópicos de la química. Cada medición proporciona tres tipos de información: el tamaño o magnitud de la medición (un número); un estándar de comparación para la medición (una unidad); y una indicación de la incertidumbre de la medición. Si bien el número y la unidad se representan explícitamente cuando se escribe una cantidad, la incertidumbre es un aspecto del resultado de la medición que se representa más implícitamente y se discutirá más adelante.
El número en la medición puede representarse de diferentes maneras, incluida la forma decimal y la notación científica. (La notación científica también se conoce como notación exponencial; una revisión de este tema se puede encontrar en el Apéndice B.) Por ejemplo, el peso máximo de despegue de un avión Boeing 777-200er es de 298,000 kilogramos, que también se puede escribir como 2.98 × X 105 kg. La masa del mosquito promedio es de aproximadamente 0.0000025 kilogramos, que se puede escribir como 2.5 × elegante 10-6 kg.
Las unidades, como litros, libras y centímetros, son estándares de comparación para las mediciones. Una botella de 2 litros de un refresco contiene un volumen de bebida que es el doble que el volumen aceptado de 1 litro. La carne solía preparar una hamburguesa de 0.25 libras pesa un cuarto tanto como el peso aceptado de 1 libra. Sin unidades, un número puede ser sin sentido, confuso o posiblemente amenazante de la vida. Supongamos que un médico prescribe fenobarbital para controlar las convulsiones de un paciente y establece una dosis de «100» sin especificar unidades. Esto no solo será confuso para que el profesional médico que dé la dosis, sino que las consecuencias pueden ser graves: 100 mg administrado tres veces al día pueden ser efectivos como anticonvulsivos, pero una dosis única de 100 g es más de 10 veces la cantidad letal .
¿Cuáles son los tipos de medición en estadística?
En estadísticas, hay cuatro tipos de datos y escalas de medición: nominal, ordinal, intervalos y relación. Este enfoque para subordenar varios tipos de datos (aquí hay un esquema de tipos de información medibles). Este tema se examina típicamente con respecto a la educación escolar y con menos frecuencia en «la realidad actual». Si está buscando esta idea una prueba de medición, gracias a un científico analista llamado Stanley Stevens por pensar en estos términos.
Estas cuatro escalas de estimación de información (ostensibles, ordinales, intermedias y proporción) se comprenden mejor con un modelo, como verá debajo.
¿Qué tal si comenzamos con el más fácil de entender? Las escalas nominales se utilizan para variables de marcado, sin un valor cuantitativo. Las escalas «nominales» podrían clasificarse esencialmente «nombres». Aquí hay algunos modelos, debajo. Observe que estas escalas son totalmente no relacionadas (sin cobertura) y ninguna de ellas tiene una centralidad numérica. Un método decente para recordar la mayoría de esto es «nominal» suena mucho como «nombre» y las escalas nominales son algo similares a los «nombres» o nombres.
Nota: un sub-sórtico de una escala nominal con solo dos clases (por ejemplo masculina/femenina) se clasifica como «dicotómica». Si es un estudiante universitario, puede utilizar esto para intrigar a sus educadores.
Nota de recompensa n. ° 2: Otros subsortes de información nominal son «nominales con el orden» (como «frío, cálido, caliente, muy caliente») y nominales sin orden (como «hombre/mujer»).
¿Cuáles son los instrumentos de medición en estadística?
El análisis estadístico de los datos de medición es importante porque permite una determinación analítica de la incertidumbre del resultado final de la prueba. Para que el análisis estadístico sea significativo, generalmente se requiere una gran cantidad de mediciones. Los errores sistemáticos deben ser pequeños en comparación con los errores aleatorios, porque el análisis estadístico de los datos de medición no puede eliminar un sesgo fijo contenido en todas las mediciones.
El valor más probable de una variable medida es la media aritmética del número de lecturas tomadas. La mejor aproximación es posible cuando el número de lecturas de la misma cantidad es muy grande. La expresión dio la media aritmética de las mediciones de n en un recuento específico de la variable x
Esta es la partida de una lectura dada de la media aritmética del grupo de lecturas. Si la desviación de la primera lectura, X1, se llama D1 y la de la segunda lectura X2 se llama D2, y así sucesivamente,
La desviación puede ser positiva o negativa. La suma algebraica de todas las desviaciones debe ser cero.
La desviación promedio es una indicación de la precisión del instrumento utilizado en la medición. La desviación promedio se define como la suma de los valores absolutos de la desviación dividida por el número de lecturas. El valor absoluto de la desviación es el valor sin respeto al signo.
Los instrumentos muy precisos producen una desviación promedio baja entre las lecturas.
La desviación estándar de un número infinito de datos es la raíz cuadrada de la suma de todas las desviaciones individuales al cuadrado, dividido por el número de lecturas. Puede expresarse como
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