Escalas de medición
La estadística es una rama matemática esencialmente comparativa, cuyo método permite evaluar el comportamiento de un gran bloque de información. Esta labor implica la organización de los datos estadísticos y su posterior clasificación. Para ello, se utilizan diferentes herramientas, sistemas y métodos, entre los cuales se encuentran las escalas de medición.
Las escalas de medición se utilizan en todas las ciencias y campos de investigación, como la física, la química, la economía, entre otros. Por esta razón, es importante conocer de qué se tratan, lo cual te explicaremos a continuación.
¿Qué es una escala de medición?
Una escala de medición es un criterio de ordenación utilizado en estadística para organizar, clasificar y comparar un conjunto de datos. Son sistemas de clasificación mediante los cuales la información se puede ordenar de acuerdo a una jerarquía preestablecida.
Estas se pueden definir como la manera en que unos datos se relacionan y se jerarquizan entre sí, de manera que, durante el análisis, se pueden ordenar de menor a mayor (o viceversa) y buscar igualdades entre las variables.
Aplicación de las escalas de medicion estadistica
En los diferentes análisis estadísticos, se tienen en cuenta una gran cantidad de datos los cuales deben ser evaluados con precisión. Para la evaluación se basa en una comparación entre los mismos, con el fin de determinar diferentes parámetros estadísticos, como la frecuencia absoluta, la tendencia, entre otros.
Las escalas de medición estadísticas permiten realizar esta comparación de manera efectiva, pues ofrecen a los investigadores un sistema o criterio a partir del cual, dependiendo del tipo de dato, se pueden ordenar las diferentes variables involucradas en el análisis.
Gran parte de la aplicación de estas escalas se basa en la medición de unas características específicas, con el fin de determinar cuál es mayor, cuál es menor, cuáles son iguales o diferentes, y operar entre ellas matemáticamente.
Tipos de escalas de medición
Las escalas de medición se clasifican en diferentes tipos, dependiendo el tipo de variable involucrada en la investigación y la manera en que los datos se pueden jerarquizar. Se debe tener en cuenta, asimismo, que cada uno de los grupos tienen unas operaciones específicas. A continuación te explicaremos todo esto:
Escala nominal
La escala nominal es el criterio a partir del cual se organizan los datos cualitativos nominales, es decir, aquellas cualidades o características que no cuentan con una jerarquía específica entre sí y, por lo tanto, no se pueden ordenar.
Se dice que las variables de este tipo son mutuamente excluyentes, una expresión propia de la lógica, que indica que dos o más estados no pueden existir simultáneamente. Es decir, en un momento o contexto dados, dos eventos no pueden ocurrir al mismo tiempo.
La única operación matemática que se puede realizar para este tipo de escala es la igualdad (=) o, en su defecto, la diferencia (≠). Dado que los datos no se pueden ordenar, solo se puede realizar una comparación entre ellos mediante las anteriores operaciones.
Ejemplo de escala nominal
Un breve ejemplo de aplicación de este tipo de escala de medición es cuando se desea conocer cuáles son los colores preferidos de un grupo de personas. Naturalmente, no existe una jerarquía que permita clasificar los colores en mayores y menores. Por lo tanto, las distintas variables se pueden organizar de acuerdo al criterio del investigador, como se evidencia en la siguiente la tabla:
| Rojo | Verde | Amarillo | Azul | |
| Número de personas | 18 | 10 | 11 | 15 |
El investigador pudo haber organizado las diferentes variables de una manera distinta, sin afectar, significativamente, el análisis ni los resultados del mismo.
Escala ordinal
La escala ordinal se emplea para organizar datos cualitativos ordinales o, en otros términos, aquellas características que cuentan con un orden específico. Generalmente, el criterio de ordenación para este tipo de variables se ha establecido de manera artificial, o con base en otro.
Al emplear una escala ordinal, se pueden realizar las operaciones básicas de comparación, es decir, igualdad (=), desigualdad (≠), mayor que (>) y menor que (<). En este caso, cada variable tiene un valor que puede ser mayor o menor respecto a otro, lo que permite realizar las anteriores operaciones y ordenar los datos.
Ejemplo de escala ordinal
El sistema de calificación alfabético se utiliza en diferentes países. En estos casos, las notas se pueden organizar según la escala ordinal establecida previamente. De esta manera, se puede obtener la siguiente tabla:
| A | B | C | D | F | |
| Número de estudiantes | 2 | 7 | 5 | 4 | 3 |
Un docente puede organizar las variables como se muestra en la tabla anterior, considerando que A es la nota más alta que un estudiante puede obtener, y F, la más baja. Esto se debe a que dicho sistema de calificación jerarquiza las notas de esa manera.
Escala de Intervalo
La escala de intervalo es un tipo de escala de medición para el ordenamiento y operación con datos cuantitativos, es decir, datos numéricos. En este caso, se conoce la diferencia o distancia entre cada dato, pues esta es constante.
En las escalas de este tipo, se emplea un cero arbitrario, es decir, un cero que no indica la ausencia de valor, sino el punto más bajo que puede adoptar una variable. Este cero se establece por mutuo acuerdo dentro del sistema de medición en cuestión.
Para este tipo de escala, los datos se pueden sumar y restar, además de compararlos mediante los operadores de comparación e igualdad.
Ejemplo de escala de Intervalo
En algunas pruebas de lectura, se suele calificar a los estudiantes con un puntaje numérico, en el que 100 equivale a un grado excelente de lectura. Por lo tanto, se puede emplear la siguiente tabla para el presente ejemplo:
| Número de estudiantes | Puntaje |
| 10 | 0 – 10 |
| 12 | 10 – 20 |
| 15 | 20 -30 |
| 20 | 30 – 40 |
| 35 | 40 – 50 |
| 40 | 50 – 60 |
| 25 | 60 – 70 |
| 10 | 70 – 80 |
| 7 | 80 – 90 |
| 5 | 90 – 100 |
Escala de razón
La escala de razón se utiliza para datos cuantitativos que no aceptan valores menores que cero. Por lo anterior, se dice que este tipo de escala de medición implica un cero absoluto. El cero, en este caso, indica una ausencia de valor, a diferencia de la escala de intervalos.
Las magnitudes físicas, como la velocidad, la distancia, la altura, el peso o la energía, hacen parte de este tipo de escala, pues la implicación del cero supone la inexistencia de ese estado físico. De igual manera, estas no aceptan valores negativos.
En este tipo de escala, se pueden realizar todas las operaciones aritméticas básicas, es decir, la división, la multiplicación, la sustracción y la adición, así como emplear los operadores de comparación para cotejar los datos.
Ejemplo de escala de razón
Durante el proceso de selección de personal para la comisaría de una ciudad, se evalúan las diferentes alturas de los postulantes al cargo. Al final de la evaluación, se han registrado y ordenado los siguientes valores:
| Número del postulante | Altura (cm) |
| 2 | 91,3 |
| 1 | 88,4 |
| 8 | 85,6 |
| 4 | 84,8 |
| 3 | 82,3 |
| 9 | 80,1 |
| 10 | 77,7 |
| 5 | 75 |
| 7 | 72,5 |
| 6 | 72,1 |
Por lo tanto, el postulante con mayor altura es el número 2, seguido por el número 1 y 8, con unas alturas respectivas de 88,4 cm y 85,6 cm.
Escalas comparativas y no comparativas
En los estudios de mercado, se suelen utilizar diferentes métodos y herramientas para la obtención y el análisis de los datos. Por esta razón, se han desarrollado diferentes escalas de medición con el fin de conocer la opinión de los potenciales clientes respecto a un producto o servicio. Cabe mencionar que, algunas de ellas, también se utilizan en otras disciplinas científicas.
En este contexto, las escalas se clasifican en comparativas y no comparativas:
- Escalas comparativas: son aquellas escalas de medición en las que las respuestas de los usuarios pueden ser comparadas, pues existe una jerarquía que permite conocer el grado de satisfacción del público.
- Escalas no comparativas: las escalas de este tipo no ordenan los datos de ninguna manera, pues el objetivo es recopilar información sobre diferentes objetos de estudio, más no compararlos entre sí.
Escala gráfica de medición de datos
La escala gráfica de medición de datos es una representación visual de una escala ordinal, de intervalos o de razón, en la que las diferentes variables se posicionan en una recta numérica. De esta manera, los datos se pueden ubicar en cualquier de los puntos de la recta, por lo que se consideran valores continuos, es decir, que pueden adoptar cualquier valor.
Ejemplo de escala gráfica de medición de datos
Para el presente ejemplo, una persona asiste al médico como parte de su chequeo mensual. El profesional, al medir el peso del paciente, registra el valor en una escala gráfica de medición de datos, como se muestra a continuación:
La persona, como se observa, tiene un peso actual de 66,5 kilos. Esta forma de representar este tipo de datos permite interpretar, con mayor precisión, una situación.
Escala Likert
La escala Likert es un tipo de escala, desarrollada por el psicólogo Rensis Likert, utilizada para medir el grado de satisfacción de una persona respecto a un objeto o situación. En este caso, se le permite al encuestado seleccionar una de varias opciones (generalmente cinco), las cuales se ordenan de acuerdo al grado de optimismo.
Los extremos, en estos casos, se relacionan a una total insatisfacción por parte del consumidor y a una absoluta satisfacción. Entre estos límites, se encuentran estados más o menos precisos (por ejemplo, “un poco satisfecho”, “bastante insatisfecho”, “satisfecho”).
Ejemplo de escala Likert
Este tipo de escala se utiliza, a menudo, en las encuestas de mercado, buscando conocer la opinión del público objetivo sobre un producto o servicio. Un ejemplo de esto es en el caso de que, al preguntársele a una persona sobre su opinión respecto a un servicio de transporte, esta responda que se encuentra totalmente satisfecha con el mismo. Finalmente, esto se evidencia en la siguiente imagen:
Escala de diferencial semántico (Max Diff)
La escala de diferencial semántico es un sistema de evaluación que permite conocer el comportamiento o actitud de una persona en respuesta a un objeto. En este aspecto, es similar a la escala de Likert, sin embargo, las variables o grados no se reducen al grado de satisfacción de los individuos sino que se extiende al análisis de diversas opiniones.
En esta escala, solo se especifican los extremos de la misma, desde el más negativo hasta el más positivo. A menudo, sin embargo, se le permite al usuario seleccionar opciones intermedias pero que no cuentan con una etiqueta específica, como en el caso de la escala de Likert.
Ejemplo de escala de diferencial semántico
Como parte de una encuesta, se le pregunta a una persona la frecuencia con la que suele visitar un restaurante. El encuestado responde, finalmente, que casi siempre. Las respuestas de este tipo se pueden condensar en una escala de diferencial semántico, por lo que la persona selecciona la posición que más se acerque a su respuesta, como se demuestra en el siguiente gráfico:
Escala Matriz de lado a lado de análisis de datos
La escala Matriz de lado a lado de análisis de datos se emplea para comparar la percepción de importancia y satisfacción del usuario frente a un producto. De esta manera, los investigadores pueden emprender una acción en específico con base a los resultados de la encuesta.
Por ejemplo, si se considera que un elemento es importante pero que el grado de satisfacción de los usuarios es bajo, se pueden implementar estrategias para mejorar esta percepción.
Ejemplo de escala de Matriz de lado a lado de análisis de datos
Una empresa enfocada en el comercio electrónico ha recibido varios comentarios respecto a los servicios que prestan. Para condensar esta retroalimentación, han decidido emplear una escala de matriz de lado a lado de análisis de datos. Para ello, han considerado tres factores, principalmente: sitio web, transporte, productos.
La anterior respuesta de uno de los usuarios indica que el sitio web tiene una gran importancia para él. Sin embargo, está insatisfecho con el servicio, por lo que la empresa puede buscar implementar estrategias para mejorar este aspecto.
Conclusiones y recomendaciones
Las escalas de medición son una importante base para la correcta aplicación del método estadístico, en cualquier área profesional, científica o académica. Tanto en estadística descriptiva como en estadística inferencial, suponen una herramienta fundamental para organizar los datos, compararlos entre sí y realizar conclusiones relevantes para conocer, con exactitud, la naturaleza de un objeto de investigación.
En la actualidad, existen diversas herramientas informáticas para desarrollar este tipo de labores analíticas, entre las que destaca Microsoft Excel. Tanto por sus funciones estadísticas, como por las diversas opciones para organizar los datos, Excel ha supuesto un eficaz instrumento para el ejercicio estadístico.
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