El nivel nominal (o categórico) es un nivel puramente cualitativo, es un modo de medición que se caracteriza por la exclusividad, en el sentido de que el número asignado a un atributo de la variable es distinto de todos los demás y siempre representa solo ese atributo Las variables nominales son, por ejemplo, el sexo, el estado civil, el empleo, etc. Estas variables no pueden usarse para operaciones matemáticas, mientras que pueden usarse como un criterio de costras de los sujetos de una muestra.
El nivel ordinal tiene, además de la exclusividad, la propiedad de expresar valores en orden de magnitud (clasificación) y comparar las posiciones relativas dentro de los números asignados a una variable. Así es, por ejemplo, el nivel de escolarización, dentro del cual podemos establecer una jerarquía que, a partir del valor más bajo (1 = analfabeto), alcanza el valor máximo (8 = especialización de posgrado o más de un grado) a través del crecimiento Grados de escolarización (por ejemplo, 2 = alfabeto, 3 = tercer grado, 4 = licencia elemental, 5 = licencia media baja, 6 = vencimiento, 6 = diploma universitario, 7 = grado). Está claro que el puntaje «3» indica un nivel más bajo de escolarización que el puntaje «6» y esto nos permite comparar diferentes niveles de la misma variable, pero no establecer el alcance de la diferencia entre los dos niveles por medio de Una operación matemática: en otras palabras, para restar el «tercer grado» no puede ser «madurez».
El uso de las cuatro operaciones matemáticas es apropiado con el nivel intercalado, ya que este tipo de medida tiene, además de las propiedades de exclusividad y orden, las de equivalencia, por lo que las distancias entre los atributos de una variable son las mismas (p. Ej., En una escala de 5 puntos, la distancia, o la diferencia, entre 1 y 3 es la misma que entre 2 y 4). Sin embargo, las escalas de intervalo no tienen un cero absoluto porque, ni la ausencia total de la variable nunca ocurre, o el instrumento no puede evaluarlo. Esto implicaría la imposibilidad de usar operaciones matemáticas con este tipo de medidas, ya que, en estas condiciones, no podemos afirmar, por ejemplo, que una temperatura de 30 ° a la escala Celsius (en la que cero grados no corresponden a cero absoluto) Doble el doble en comparación con uno de 15 ° o aquello, si medimos la tolerancia de un medicamento en una escala de uno a cuatro (1 = malo, 2 = discreto, 3 = bueno, 4 = excelente tolerancia), un medicamento con un La tolerancia igual a «4» se tolera exactamente el doble en comparación con uno con tolerancia igual a «2». La introducción de un punto «cero» convencional, que indica arbitrariamente la ausencia de la variable, permite la aplicación de las cuatro operaciones matemáticas a las medidas de intervalo. Con este artificio, las medidas de intervalo se pueden aplicar a las RS y a las herramientas de evaluación que exploran la intensidad de los signos y síntomas y se pueden procesar a través de análisis estadísticos paramétricos (como el análisis de varianza o la prueba t de Student) que proporcionan que el que proporciona el que proporciona el que proporciona el que proporciona el Los datos provienen de muestras obtenidas de «universos» distribuidos de acuerdo con la distribución normal (ver más allá).
El racional es el nivel más alto y, además de los de niveles anteriores, la característica de tener cero absoluto. En otras palabras, las variables medibles con este tipo de medida pueden estar completamente ausentes y las herramientas que tenemos son capaces de detectar su ausencia. Son medidas racionales de las variables como la edad, la altura, el momento de la hora desde el comienzo de los trastornos, etc.; Las variables racionales en psiquiatría y ciencias humanas en general son excepcionales.
La cantidad de información proporcionada por las herramientas de evaluación crece pasando desde las escaleras nominales, de nivel inferior, a las racionales, de un nivel superior. Las variables expresadas con intervalo o escaleras racionales (escaleras, es decir, cuantitativa) también se pueden expresar con escalas más bajas (es decir, cualitativas), mientras que lo contrario no es posible.
¿Qué tipos de escala de medición existen?
Las escalas nominales son las más básicas. Permiten almacenar a las personas en categorías de disgusto sobre la base de su igualdad para una variable dada. Los miembros de la misma categoría son llamados por el mismo término, y las frecuencias se pueden calcular para cada categoría.
Las escalas ordinales permiten a las personas almacenar de acuerdo con la relación «más pequeña» o «más grande». Por lo tanto, los individuos se pueden ordenar cada vez más o disminuir dependiendo de la característica medida. Sin embargo, estas escalas solo proporcionan información sobre la posición relativa de los individuos, pero ninguna sobre la distancia entre ellos.
Las escalas de intervalos no solo ordenan a los individuos, sino que también tienen en cuenta la distancia entre ellos. Las unidades de medición son equivalentes a lo largo de la escala. En consecuencia, una diferencia en una unidad al comienzo de la escala representa la misma distancia que una unidad en el otro extremo de la escala. Sin embargo, este tipo de escala tiene solo un cero relativo. El punto de partida para las graduaciones de la escala se fija arbitrariamente. Por ejemplo, en una escala de medición de vocabulario, una puntuación de cero corresponde a una falla de la definición de todas las palabras presentadas. Pero este cero no implica que el vocabulario del individuo evaluado sea cero. Solo podemos decir que la escala utilizada no evalúa tan bajo conocimiento del vocabulario.
Las escalas proporcionales tienen cero absoluto. Este último representa la ausencia de la característica medida. Las escalas de medición de longitud son un buen ejemplo. La existencia de un cero absoluto hace posible afirmar que una parte superior de 16 cm es el doble que una parte superior de 8 cm. No podemos mantener este razonamiento proporcional con una escala de intervalo. En ausencia de un cero absoluto, no podemos, por ejemplo, afirmar que una persona con un coeficiente intelectual de 100 es dos veces más inteligente como una persona cuyo Qi es 50.
En psicología, las escalas de medición son, en su mayor parte, ordinales o intervalos. Los modelos de medición más recientes están destinados a permitir la construcción de escalas de intervalo robustas al garantizar unidades de medición equivalentes en toda la escala. Este es, en particular, el caso del modelo Rasch. Pero la gran mayoría de las pruebas psicológicas se basan hoy sobre la base de la teoría de la puntuación clásica que se basa en postulados menos exigentes. Es este modelo el que es la referencia de este artículo dedicado a la psicometría.
¿Qué es una escala de medición y cómo se clasifica?
Justo antes de sumergirnos en el tema, tenemos que comprender las diferentes propiedades de las escalas de medición. Conocer esto puede ayudarlo a comprender mejor la naturaleza de sus variables y datos.
Cada valor en la escala tiene un significado único (por ejemplo, 0 falso, 1 Verdadero)
Hay una relación ordenada entre los valores de escala. Algunos elementos son más grandes y algunos elementos son más pequeños que otros.
Las unidades están igualmente divididas a lo largo de la escala. Por ejemplo, la diferencia entre 2 y 4 es igual a la diferencia entre 6 y 8.
Ahora que conocemos las propiedades, echemos un vistazo más de cerca a las cuatro escalas de medición diferentes.
Nominal es el más fácil de todas las categorías y el nivel de medición más bajo por punto de vista estadístico. No hay relaciones matemáticas entre los valores de escala.
A veces, en el caso de escalas nominales, asignamos números a los objetos como etiqueta. No es la medida de la cantidad más bien, mide la identidad y la diferencia.
En el caso de la escala ordinal, podemos ordenar las mediciones en términos de «mayor que», «menos que» o «igual a». La escala ordinal se basa en las clasificaciones. El orden es importante, pero las diferencias entre las variables no. En el caso de las escalas ordinales, podemos usar una mediana, pero nunca usar la media porque no tiene sentido.
Se puede usar una escala ordinal para colocar a los ganadores de una raza, tamaños de ropa, etc.
Los valores de la escala de intervalo tienen su propia identidad y magnitud, y las unidades de escala son iguales. Una escala de intervalo se divide igualmente a lo largo de la escala sin un punto cero predefinido.
¿Qué es una escala de medición y su clasificación?
S. S. Stevens publicó en 1946 su famoso artículo «Sobre la teoría de las escalas de medición», que Tafreshi, Slaney y Neufeld (2016, p. 6) calificaron como una contribución importante del siglo XX en el campo de la medida en psicología, y que Presenta la famosa categorización de escalas digitales llamadas «medición», a saber, las escalas «nominales», «ordinales», «intervalo» y «relación», categorización que se enseña en cualquier curso de psicología cuantitativa. Cada tipo de escala de medición tiene reglas de legitimidad con respecto a los cálculos que se pueden aplicar a los números de los que se forman. Doy aquí un comentario crítico desde el punto de vista dónde medir es usar la hipótesis de que hay una función creciente, definida en el segmento [0, máximo] donde «máximo» designa la mayor cantidad posible de tamaño que queremos para medir, a valores en todos los observables que se utilizan como medidas de grandeza (cf. 3a).
El artículo (cuatro páginas) consiste en una introducción, una sección sobre la idea de clasificación de las escalas de medición, cuatro secciones, respectivamente, dedicadas a cada tipo de escala y una conclusión.
La introducción. Basado en el trabajo de una asociación británica para el avance de la ciencia, que se dedicó al examen de la posibilidad de medir las sensaciones, y la retención de su informe final de que el significado (significado) del verbo de «medida» sigue siendo degretable, el La introducción propone «reconocer que la medición [Messure] existe en varias formas y que las escalas de medición [escalas de medición] caen en clases bien definidas» (p. 677), con consecuencias relacionadas con la «legitimidad» de ciertos análisis estadísticos.
La clasificación de las escalas de medición. Está respaldado por una definición de medición de «sentido amplio» que consiste en «la atribución de números a objetos o eventos de acuerdo con las reglas» (p. 677). Estas reglas se basan en el concepto clave del isomorfismo «entre lo que podemos hacer con los aspectos de los objetos y las propiedades de la serie digital» (p. 677) .1.
La escala nominal. Es necesario considerar una aplicación definida en un conjunto de objetos (o eventos dentro del significado de la teoría de las probabilidades) y los valores en un conjunto de métodos descriptivos (los aspectos de los objetos o eventos). Una escala nominal resulta de la codificación digital de estas modalidades. La «medición nominal» consiste en identificar los métodos descriptivos de la variable/aplicación por un número. El isomorfismo entre todos los métodos y todos los números consiste en una biyección, es decir, una relación superior que atribuye un número único a cualquier modelo. Un ejemplo de una escala nominal es el conjunto {0, 1} como un conjunto de la relación de la relación cuyo gráfico es {(mujer, 0), (hombre, 1)}.
¿Qué es una escala de medición en estadística?
La escala estadística nominal o categórica de medición se usa para medir las variables que se pueden dividir en grupos. Cada grupo tiene atributos claramente diferentes del otro. Las variables nominales o categóricas más utilizadas medidas utilizando esta escala de medición de investigación son el género, el estado civil, la nacionalidad o la religión. Estas variables y sus categorías correspondientes son las siguientes:
Observe que las categorías de cada variable nominal no indican que una sea superior o mayor que la otra. Estas son principalmente clasificaciones que separan un grupo del otro.
La escala nominal de medición es mencionada por los estadísticos como la escala estadística más cruda de medición. Si bien este puede ser el más crudado, esta es una poderosa escala estadística de medición al correlacionar dos variables nominales como la posición de género y factura de salud reproductiva.
La pregunta estadística en este caso es «¿Existe una correlación entre el género y la posición de salud reproductiva?» Chi-square es la prueba estadística apropiada para esta pregunta.
La escala estadística ordinal de medición se aplica a variables que significan, como sugiere la palabra raíz, «orden» de los diferentes grupos. Es posible ordenar los diferentes grupos porque cada grupo muestra atributos que son convincentemente superiores o mayores que el otro o viceversa.
Para ilustrar esta escala estadística de manera simple y clara, los ejemplos de variables que se miden utilizando esta escala de medición son los siguientes:
- Orden del niño en la familia: mayor, segundo mayor… más joven
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