Una variable tiene uno de los cuatro niveles diferentes de medición: nominal, ordinal, intervalo o relación. (Los niveles de intervalo y relación de medición a veces se denominan continuos o escala). Es importante que el investigador comprenda los diferentes niveles de medición, ya que estos niveles de medición, junto con cómo se redacta la pregunta de investigación, dicta qué análisis estadístico es apropiado. De hecho, la descarga gratuita a continuación vincula convenientemente los niveles de una variable con diferentes análisis estadísticos.
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Intervalos -intervalos entre niveles (1 dólar a 2 dólares es el mismo intervalo que 88 dólares a 89 dólares)
Ratio: vaya la «O» en la relación le recuerda un cero en la escala (Día 0, Día 1, Día 2, Día 3,…)
El primer nivel de medición es el nivel nominal de medición. En este nivel de medición, los números en la variable se usan solo para clasificar los datos. En este nivel de medición, se pueden usar palabras, letras y símbolos alfa-numéricos. Supongamos que hay datos sobre personas que pertenecen a tres categorías de género diferentes. En este caso, la persona que pertenece al género femenino podría clasificarse como F, la persona que pertenece al género masculino podría clasificarse como M, y transgénero clasificada como T. Este tipo de clasificación de asignación es un nivel de medición nominal.
¿Cuántos niveles de medición de variables existen y cuáles son?
Hay cuatro tipos de escaleras de medición, que, ordenadas para la creciente potencia, en función de la proporción de información que contienen, son:
- Nominal.
- Ordinal.
- de intervalos.
- De razones o relaciones.
En matemáticas y estadísticas, el nivel de medición (también, el nivel de medición, la escala de medición o la escala de medición) de una variable es una clasificación acordada para describir la naturaleza de la información contenida en los números asignados a los objetos y, por lo tanto, dentro de una variable.
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Una escala nominal es una escala de medición en la que los números sirven como «etiquetas» solo para identificar o clasificar un objeto. Una escala de medición nominal normalmente trata solo con variables no numéricas (no cuantitativas).
La variable nominal y ordinal es la que le permite clasificar los datos de tal manera que, en el nominal, el orden no es importante, mientras que está en el ordinal. Por lo tanto, estos tipos de variables se utilizan para agrupar datos. La diferencia esencial entre los dos es lo que discutimos, el orden.
¿Cuáles son los niveles de variables?
Un nivel en el análisis factorial, o un nivel de una variable independiente, significa que las variables se pueden dividir en partes separadas. Por ejemplo, supongamos que estaba estudiando el efecto del alcohol en el rendimiento en un simulador de conducción. El alcohol, la variable independiente, podría estar compuesta por diferentes partes: sin alcohol, dos bebidas, cuatro bebidas. Cada una de esas partes se llama nivel.
Las combinaciones de los niveles de factor se llaman tratamientos. Por ejemplo, podría estar estudiando el efecto del asesoramiento y la medicación en la depresión. Podrías tener muchas combinaciones de niveles. Por ejemplo, los tratamientos podrían ser:
- Tratamiento 1: Sin asesoramiento y sin medicamentos,
- Tratamiento 2: asesoramiento semanal y sin medicamentos,
- Tratamiento 3: Sin asesoramiento y medicamentos.
Un nivel de confianza le dice algo sobre la repetibilidad de un experimento. Por ejemplo, un nivel de confianza del 90% significa que si repite el experimento una y otra vez, los resultados coincidirían con los parámetros encontrados en la población el 99% del tiempo. Por ejemplo, supongamos que una encuesta establece que tiene un nivel de confianza del 99%. Si esa encuesta se repitiera cien veces, el 99% de esos resultados golpearían el ojo de toros y el 1% estaría fuera de la marca.
Los niveles alfa y beta en las estadísticas se utilizan en las pruebas de hipótesis. El nivel alfa (también llamado nivel de significancia) es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadero (un «error tipo I»). Un nivel de significancia del 5% es la norma. Eso significa que está dispuesto a aceptar que tiene un 5% de posibilidades de que la prueba le diga que hay algo significativo cuando en realidad no hay nada significativo en absoluto. Lo contrario es un nivel beta: la probabilidad de que no pueda rechazar la hipótesis nula cuando es falso (un «error tipo II»). Si recibe un error tipo II, eso significa que su prueba no puede detectar algo significativo.
¿Cuántos niveles tiene una variable?
La variable independiente: la variable que un experimentador cambia o controla para que pueda observar los efectos en la variable dependiente.
La variable dependiente: la variable que se mide en un experimento que es «dependiente» de la variable independiente.
En un experimento, un investigador quiere comprender cómo los cambios en una variable independiente afectan una variable dependiente.
Cuando una variable independiente tiene múltiples condiciones experimentales, decimos que hay niveles de la variable independiente.
Por ejemplo, suponga que un maestro quiere saber cómo tres técnicas de estudio diferentes afectan los puntajes del examen. Ella asigna al azar a 30 estudiantes cada uno para usar una de las tres técnicas de estudio durante una semana, luego cada estudiante toma exactamente el mismo examen.
En este ejemplo, la variable independiente está estudiando la técnica y tiene tres niveles:
- Técnica 1
- Técnica 2
- Técnica 3
En otras palabras, están las tres condiciones experimentales a las que los estudiantes pueden estar expuestos.
La variable dependiente en este ejemplo es la puntuación del examen, que es «dependiente» de la técnica de estudio utilizada por el estudiante.
Los siguientes ejemplos ilustran algunos experimentos más que usan variables independientes con múltiples niveles.
Supongamos que un vendedor realiza un experimento en el que gasta tres cantidades diferentes de dinero (bajo, mediano, alto) en la publicidad televisiva para ver cómo afecta las ventas de un determinado producto.
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