Esta trama muestra histogramas para 10,000 números aleatorios generados a partir de
una normalidad, un doble exponencial, un cauchy y una tukey-lambda
distribución.
La distribución normal es una distribución simétrica con
Colas de bienestar y un solo pico en el centro de la distribución.
Por simétrico, queremos decir que la distribución se puede doblar sobre
un eje para que los dos lados coincidan. Es decir, se comporta el
Igual a la izquierda y a la derecha de algún punto central. En este caso,
la media desviación absoluta es un poco menor que el estándar
desviación debido al peso de la cola. El rango
de un poco menos de 8 indica que los valores extremos caen dentro
Alrededor de 4 desviaciones estándar de la media.
Si un histograma o un gráfico de probabilidad normal indica
que sus datos se aproximan bien por una distribución normal, entonces
Es razonable usar la desviación estándar como propagación
estimador.
Comparando los histogramas dobles exponenciales y normales
muestra que el doble exponencial tiene un pico más fuerte en
el centro, decae más rápidamente cerca del centro y tiene mucho más tiempo
cruz. Debido a las colas más largas, la desviación estándar tiende
estar inflado en comparación con lo normal. Por otro lado, el
La desviación absoluta mediana es solo un poco más grande de lo que es para
los datos normales. Las colas más largas se reflejan claramente en el valor
del rango, que muestra que los extremos caen alrededor de 6 estándar
Desviaciones de la media en comparación con aproximadamente 4 para los datos normales.
¿Cómo se hace una escala estimativa?
Las escalas de grasa corporal son dispositivos que una persona puede usar para medir su peso y composición corporal en el hogar. El término «composición corporal» se refiere a los porcentajes relativos de grasa, músculo y agua dentro del cuerpo.
Comprender la cantidad de grasa y músculo compensando el cuerpo puede ser una herramienta importante para las personas que buscan rastrear su salud general.
En este artículo, proporcionamos información sobre cómo funcionan las escalas de grasa corporal y si dan una estimación precisa del porcentaje de grasa corporal (BFP) de una persona. También describimos métodos alternativos para estimar BPF.
Las escalas de grasa corporal utilizan el análisis de impedancia bioeléctrica (BIA) para estimar los porcentajes relativos de diferentes tejidos y sustancias dentro del cuerpo.
BIA envía un impulso eléctrico débil a través del cuerpo. El impulso encuentra diferentes niveles de resistencia o «impedancia» de los diferentes tejidos y sustancias.
Luego, las escamas usan una fórmula matemática que incorpora el valor para la resistencia eléctrica con información sobre la edad, la altura y el género de una persona. Las personas generalmente proporcionan esta información a través de un teléfono inteligente u otro dispositivo electrónico.
La fórmula matemática luego estima los porcentajes relativos de los siguientes:
- grasa total
- músculo
- agua
- densidad osea
La grasa ofrece más resistencia que el músculo o el agua. Como tal, los valores de resistencia más altos tienden a dar como resultado cálculos de un mayor porcentaje de grasa corporal.
¿Qué es una escala de estimación según autores?
Las limitaciones en el tamaño de la escala también se identificaron en esta revisión. Estudios de Negra y Mzoughi (2012) y Tombaugh et al. (2011) mencionaron la versión corta de la escala como su principal limitación. En ambos estudios, la versión final de la nueva escala incluyó solo cinco ítems. En general, las escalas cortas son buenas, porque requieren menos tiempo de los encuestados. Sin embargo, las escalas muy cortas pueden, de hecho, comprometer seriamente la confiabilidad del instrumento (Raykov 2008). En la medida en que el investigador elimine los elementos de la escala, el alfa del Cronbach tiende a disminuir. Es valioso recordar que el alfa mínimo aceptable debe ser al menos 0.7, mientras que un valor alfa entre 0.8 y 0.9 se considera ideal. Las escalas con muchos elementos tienden a ser más confiables, con valores alfa más altos (Devellis 2003). En este contexto, los futuros investigadores deberían priorizar las escalas con suficientes elementos para mantener el alfa dentro del rango aceptable. Aunque se pueden perder muchos elementos durante el análisis teórico y psicométrico, una alternativa ya mencionada en este estudio sería comenzar el grupo de elementos inicial con al menos el doble de los elementos deseados de la escala final.
Además de todas las limitaciones reportadas, Gottlieb et al. (2014) mencionaron una limitación común en diferentes campos de investigación: la dificultad de controlar todas las variables que podrían influir en la construcción central del estudio. Los autores informaron que «puede ser que hay otras variables que influyen en la percepción de los visitantes de la efectividad de la feria comercial que no se descubrieron en la investigación» y sugieren que «la investigación futura podría producir ideas que no se proporcionan aquí» (p. 104). La limitación reportada llama la atención sobre la importancia del primer paso, la generación de elementos, en el proceso de desarrollo de la escala. Un posible remedio para este tema sería conocer la construcción objetivo en detalle durante la generación de elementos, permitiendo que todas las variables posibles e importantes sean investigadas y controladas. Sin embargo, esto no siempre es posible. Incluso utilizando enfoques inductivos y deductivos para generar elementos (revisión de literatura y entrevista), los autores aún informaron esa limitación. En este sentido, los futuros investigadores deben usar la atención en la hipótesis y pruebas de posibles variables que podrían controlarse durante la construcción del proceso de desarrollo de escala.
Finalmente, esta revisión encontró una debilidad informada sobre la pérdida de instrucciones manualizadas que regulan el análisis de datos. Saxena et al. (2015, p. 492) señaló que la versión inicial de la nueva escala «no contenía instrucciones manualizadas para los evaluadores, por lo que carecía de puntos de anclaje objetivos para elegir calificaciones específicas en muchas de sus preguntas». Por lo tanto, un detalle importante que debería tener la atención de los futuros investigadores son instrucciones que determinan los métodos de aplicación de la nueva escala. Pasquali (2010) sugiere que al redactar las instrucciones, el investigador debe definir el desarrollo de estrategias operativas que permitirán la aplicación del instrumento y el formato en el que se presentará y decidir tanto cómo se otorgará la respuesta del sujeto para cada elemento y la forma en que el encuestado debe responder a cada elemento. El investigador también debe definir cómo se analizarían las puntuaciones de la escala. Además, las instrucciones deben ser lo más cortas posible sin confusión a los sujetos de la población objetivo, deben contener uno o más ejemplos de cómo deben responder los elementos y debe asegurarse de que el sujeto esté libre de tensión o ansiedad relacionada .
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