Una escala de medición representa la herramienta lógica a través de la cual tiene lugar la medición de un carácter estadístico.
En el caso de un cambio, se habla de escaleras de medición por categorías, mientras que para una referencia variable se hace a las escaleras de medición métricas (o dimensionales).
- nominal
- ordinal
- intervalos
- relaciones
Un personaje en una escala nominal (o carácter desconectado) es un cambio cambiante cuyos métodos son atributos que se caracterizan por la ausencia de un orden preestablecido.
De ello se deduce que no es posible ordenar las unidades estadísticas sobre la base de las respuestas, pero solo para establecer si dos de ellas tienen o no el mismo atributo.
Un carácter particular de este tipo es la variable dicotómica, es decir, la mutable que toma solo dos formas posibles (verdadero-back, si-no, hombre-mujer, etc.)
Propiedades de los caracteres en una escala nominal – Propiedades con escala nominal:
Simetría: es decir, si xi = xj; xj = xk; Entonces xi = xk
- nominal
- ordinal
- intervalos
- relaciones
Un carácter de escala ordinal (o carácter ordinal) es un cambio cambiante cuyos métodos son atributos lógicamente secuenciales, en orden en aumento o decreciente.
De ello se deduce que es posible ordenar las unidades estadísticas sobre la base de las respuestas, incluso si, dado que las respuestas de una naturaleza cualitativa son, no es posible medir su distancia.
¿Cuáles son las cuatro escalas de medición en estadística?
Aquí viene a las propiedades de la clasificación de una escala nominal en el sentido de más grande, más rápido, más alto, mejor.
- para llevar a un ranking
Nivel educativo, lugares en una competencia, rangos militares, clasificaciones universitarias, calificaciones escolares (las calificaciones escolares «en realidad» pertenecen a esta escala, pero se tratan en términos de cálculo, como variables en la escala de intervalo)
¡Lo nuevo aquí es que los datos pueden llevarse a un rango, aunque las distancias entre los rangos individuales no son exactamente las mismas!
Ponerte z. B. Un esquiador que gana el primer lugar. El esquiador en segundo lugar solo alcanza un milisegundo después de él, mientras que el esquiador se sumerge en el tercer lugar antes de lograr objetivos y solo alcanzó el gol medio minuto después. Las distancias entre los primeros tres lugares son muy diferentes aquí.
Las operaciones matemáticas permitidas también son muy limitadas aquí. Pero al menos no solo debes contar, sino también llevarlo a un rango.
Lo nuevo aquí es que las distancias entre las «rangos» individuales o las formas características son las mismas.
«Constantemente» significa que hay un número infinito de etapas intermedias entre las características individuales. Por lo tanto, hay potencialmente un número infinito de valores intermedios entre dos formas de empatía si solo mide lo suficiente con precisión. Por ejemplo, alguien podría tener una empatía de 4.5278098982973. O 5.6274. O 1.20.
¿Cuántos tipos de escalas o niveles de medición hay para las variables estadísticas?
Las variables ordinales proporcionan una sensación de orden y la mayoría de las veces se utilizan en la investigación aplicada como escalas de tipo Likert. Pueden proporcionar una medida de distancia, pero no magnitud. Las estadísticas no paramétricas se utilizan con resultados ordinales.
La escala de medición final y más poderosa es continua. La medición del nivel continuo posee un «cero verdadero», lo que significa que puede proporcionar una medida de distancia y magnitud. La medición del nivel continuo proporciona el nivel de medición más preciso y preciso para un resultado o variable. En la investigación aplicada, las variables de intervalo, relación y recuento y de recuento se tratan igual que las variables continuas. Las estadísticas paramétricas se utilizan con resultados continuos.
La forma en que los investigadores miden sus variables predictoras y de resultado en términos de escala de medición tiene un impacto drástico en el poder estadístico o la capacidad de detectar efectos de tratamiento significativos. Las escalas categóricas y ordinales de medición disminuyen el poder estadístico debido a la precisión y precisión limitadas en la medición. La medición continua posee un «verdadero cero» que permite detectar la distancia y la magnitud, lo que lleva a más precisión y precisión al medir las variables o los resultados. La medición del nivel continuo siempre aumentará el poder estadístico debido a una mayor precisión y precisión en la medición.
¿Cómo se clasifican las escalas de medición cualitativa?
Como los datos son el corazón de las estadísticas, y en el momento del análisis y la presentación de datos, muchas personas están confundidas sobre qué tipo de herramientas estadísticas se utilizarán en un conjunto de datos y las formas relevantes de presentación o visualización de datos. Su decisión se toma al mirar los tipos de datos y los objetivos de la investigación.
Los datos son una colección de hechos como valores o mediciones. Puede ser números, palabras, mediciones, observaciones o incluso descripciones de cosas. Básicamente, los datos son dos tipos: constantes y variables. Constante es una situación/valor que no cambia, mientras que una característica, número o cantidad que aumenta o disminuye con el tiempo o toma diferentes valores en diferentes situaciones se llama variable. Debido a la propiedad no cambios, no se usa constante y solo se usa variable para medidas y análisis sumarios. [1,3,4]
Hay cuatro tipos de variables: nominales, ordinales, discretas y continuas. Los dos primeros se denominan datos cualitativos y los dos últimos son datos cuantitativos. Los dos primeros (nominales y ordinales) se evalúan en términos de palabras o atributos llamados datos cualitativos, mientras que las variables discretas y continuas son parte de los datos cuantitativos. [5]
La variable cualitativa (también llamada variable categórica) muestra la calidad o las propiedades de los datos. Está representado por un nombre, un símbolo o un código numérico. Estas escalas son mutuamente excluyentes (sin superposición) y ninguna de ellas tiene importancia numérica. Son dos tipos: nominal y ordinal.
Variable nominal: los datos nominales son simplemente nombres o propiedades que tienen dos o más categorías, y no hay un pedido intrínseco a las categorías, es decir, los datos no tienen clasificación u orden natural. Por ejemplo, el estado de género (masculino y femenino) y el estado civil (casado/soltero) tienen dos categorías, pero estas categorías no tienen orden o clasificación natural.
¿Cuáles son las escalas de medición para las variables cualitativas?
Piensa Z. B. Para el tamaño corporal de las personas: si las midió en centímetros, esto permite que esto diga si una persona es mayor que otra, y también cuán grande es la diferencia entre las dos personas. Para evaluar el nivel de desarrollo de un niño, la altura exacta puede no ser tan importante, por lo que solo puede elevar si el niño es más pequeño, tan grande o más grande que los niños típicos de esta edad. Esto todavía permite comparaciones entre dos niños, pero el tamaño de la diferencia; Entonces, si el espacio de tamaño es de aproximadamente 5 o 20 cm ya no se puede cuantificar.
Imagine que opera una montaña rusa que solo puede ser ingresada por personas entre 1.50 my 1.80m de altura. Solo escribe la información sobre la altura en dos categorías: entre 1.50m y 1.80m o no. Esto ya no permite comparaciones entre las personas, sino solo la distinción de si la persona es adecuada para el paseo en la montaña rusa o no.
Una y la misma característica (aquí tamaño del cuerpo) puede bacalao de diferentes maneras y sabio. La operacionalización de la característica de una variable es decisiva para la cual está disponible el nivel de escala. A su vez, depende de qué parámetros y procedimientos estadísticos para las variables se permitan.
Se hace una distinción entre variables continuas y discretas. Esto corresponde a la división en características cualitativas y características cuantitativas: los datos cualitativos describen la pertenencia a una categoría, mientras que los datos cuantitativos describen la expresión de una característica en un continuo.
Ejemplos de características que típicamente son discretas discretas son el género (femenino/masculino), el país de origen, el tipo de piel (por ejemplo, luz, mediana, oscura).
En contraste, los datos métricos (alternativamente: dimensionales o cardinales) se miden en gradaciones continuas; Aquí, los datos pueden aceptar cualquier valor dentro de un cierto rango de valores. Ejemplos de esto son la temperatura en grados centígrados, o la capacidad cognitiva medida como un porcentaje o cómo las personas fuertes se sienten pertenecientes a un partido político en un valor de 0 (sin pertenencia) hasta 10 (identificación completa).
El tamaño de la altura en centímetros se mide continuamente categóricamente en centímetros, las otras dos divisiones hechas; A saber, tres categorías para el nivel de desarrollo o la división de las personas de acuerdo con su idoneidad para la montaña rusa.
¿Qué es una escala cualitativa ejemplos?
Después de mi última publicación sobre la encuesta de escala de calificación de mala calidad que recibí de un minorista en línea, recibí algunas preguntas sobre los tipos de escalas de calificación que se pueden usar en la investigación cuantitativa. Así que pensé que sería útil sumergirme un poco más en los dos tipos de escalas de investigación que mencioné en mi última publicación.
Si no está familiarizado con las escalas de calificación, son un tipo común de pregunta de encuesta cerrada utilizada para pedirle a un encuestado que asigne valor a algo, como un objeto o atributo. Hay muchos tipos diferentes de escalas, pero los dos más comunes que encontrará son las escalas de calificación ordinal e intervalos.
Una escala ordinal presenta las opciones de respuesta de la pregunta como un conjunto ordenado de categorías que se pueden clasificar, pero la «distancia entre las categorías [es] desconocida».
¿Qué significa esto? Bueno, sabemos que 3 es mayor que 2, y que la distancia entre los números 3 y 2 es 1. Por otro lado, sabemos que estar muy de acuerdo con algo es más significativo que algo de acuerdo, pero no hay una distancia cuantificable entre Las dos categorías en el último ejemplo.
Un ejemplo común de una escala de calificación ordinal es lo que se conoce como la escala Likert, que lleva el nombre de su inventor, el psicólogo Rensis Likert. Este tipo de escala generalmente se presenta con una declaración, o un conjunto de declaraciones, y se le pide al encuestado que califique cuánto están de acuerdo o en desacuerdo. En la ejecución, las preguntas ordinales/Likert generalmente se ven como esto.
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