Una guía completa sobre los niveles de medición en el análisis de datos
Los niveles de medición proporcionan una base importante en el análisis de datos y desempeñan un papel fundamental en la interpretación de los datos. Esta guía completa profundiza en este aspecto fundamental del análisis de datos.
Definición e importancia de los niveles de medición en el análisis de datos
Niveles de medida son esenciales para determinar qué análisis estadístico es apropiado para sus datos. Definen cómo se deben resumir y presentar los datos. Más que una simple clasificación, nos informan sobre las operaciones matemáticas que podemos realizar razonablemente con los datos en cuestión. Hay cuatro niveles primarios: Nominal, Ordinal, Intervalo y RazónCada uno cumple una función específica y comprenderlos mejora significativamente su análisis de los datos habilidades.
Destacado
- La escala nominal clasifica los datos sin dar ningún valor u orden cuantitativo.
- La escala ordinal va más allá de categorizar datos para ordenarlos.
- La escala de intervalo proporciona una distancia igual entre valores, lo que permite diferencias cuantitativas.
- La escala de proporción, el nivel más sofisticado, incluye un punto cero significativo que indica ausencia.
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Descripciones detalladas de las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón
Escala nominal
La Nivel nominal de medición es la forma más fundamental de medición. Este nivel categoriza o etiqueta datos sin dar ningún valor u orden cuantitativo. Es puramente cualitativo y normalmente se utiliza para categorizar o agrupar datos.
Por ejemplo, el género de los individuos (hombre, mujer) representa datos nominales. Aquí, "Hombre" y "Mujer" son categorías sin valor cuantitativo. Otro ejemplo sería la raza de perros (Husky, Beagle, Bulldog). No podemos diferenciar cuantitativamente ni establecer un orden entre estas razas; son simplemente etiquetas o categorías.
Las escalas nominales son fundamentales en investigaciones en las que los datos pueden observarse pero no cuantificarse, como determinar el sabor de helado más popular de un grupo.
Escala ordinal
La Nivel ordinal de medición va un paso más allá no sólo categorizando los datos sino también organizándolos en algún orden. Si bien el orden es significativo, se desconocen las diferencias exactas de los datos.
Piensa en las posiciones finales de una carrera. El primer, segundo y tercer lugar dan un orden. Aún así, no se dan las diferencias exactas entre las posiciones (el tiempo entre cada finalista). Otro ejemplo típico es la escala Likert utilizada en las encuestas, que puede clasificar las respuestas desde "Muy en desacuerdo" hasta "Muy de acuerdo". Sabemos que "de acuerdo" es más favorable que "neutral", pero no podemos decir "cuánto".
Las escalas ordinales se utilizan a menudo en campos como la psicología y la investigación por encuestas, donde es necesario medir variables no numéricas.
Escala de intervalo
La Nivel de intervalo de medición Introduce el concepto de igual distancia entre valores. A diferencia de la escala ordinal, no sólo categoriza y ordena las medidas sino que también especifica que las distancias entre cada intervalo de la escala son equivalentes.
Las escalas de temperatura son un ejemplo típico de escalas de intervalo. En la escala Celsius o Fahrenheit, la diferencia entre 20 y 30 es la misma que entre 70 y 80. Sin embargo, el punto cero en estas escalas es arbitrario y no indica ausencia de temperatura. Por lo tanto, no se puede decir que 80 grados sean el doble de calientes que 40 grados.
Las escalas de intervalos prevalecen en las ciencias físicas, como la física y la ingeniería.
Escala de proporción
La Relación Nivel de medición Es el más sofisticado y proporciona la mayor cantidad de información. Comparte las características de las escalas de intervalos, incluidas distancias iguales entre intervalos. También tiene un punto cero significativo, que indica la ausencia de la característica medida.
Por ejemplo, la edad, la altura, el peso y los ingresos son escalas de razón. Aquí, cero significa la ausencia de la característica; un peso de 0 indica que no hay peso, una edad de 0 indica que no ha transcurrido edad ni tiempo y un ingreso de 0 indica que no hay ingresos.
Las escalas de proporciones se utilizan comúnmente para medir cantidades físicas, como la química, la ingeniería y la tecnología de la información. Proporcionan una amplia gama de opciones para el análisis estadístico, ya que admiten todas las operaciones matemáticas.
Característica | Datos nominales | Datos ordinales | Datos de intervalo | Datos de relación |
---|---|---|---|---|
Escala | Nominal | Ordinal | Intervalo | Proporción |
¿Tiene valores numéricos? | No | No | Sí | Sí |
Orden/Secuencia | No | Sí | Sí | Sí |
Distancias entre valores | No | No | Sí | Sí |
Cero Absoluto | No | No | No | Sí |
Operaciones de suma/resta | No | No | Sí | Sí |
Operaciones de multiplicación/división | No | No | No | Sí |
Ejemplos comunes | Género | Ranking escolar | Temperatura (°C, °F) | Peso (kg), Altura (cm) |
Ejemplos y Aplicaciones
Aplicaciones de la escala nominal
La Nivel nominal de medición Es quizás el más utilizado en la investigación. Permite la categorización de datos en varios grupos o sectores.
Por ejemplo, en la investigación sanitaria, los pacientes podrían agruparse en categorías como fumadores o no fumadores, diabéticos o no diabéticos, etc. Esta categorización es fundamental en estudios correlacionales donde se podría querer determinar la correlación entre el tabaquismo y las enfermedades pulmonares o diabetes y complicaciones cardíacas.
Más allá de la investigación sobre salud, las escalas nominales también se utilizan comúnmente en la investigación demográfica, donde los individuos pueden agruparse según variables como nacionalidad, religión u ocupación.
Aplicaciones de la escala ordinal
La Nivel ordinal de medición permite clasificar los datos en un orden específico, lo que puede ser especialmente importante en muchos campos.
En el sector sanitario, se utiliza a menudo para clasificar la gravedad de los síntomas que pueden estar experimentando los pacientes. Por ejemplo, el dolor se puede clasificar en una escala de "Leve" a "Severo", lo que proporciona información crítica sobre la condición del paciente y la efectividad de los tratamientos.
En el sector empresarial, las escalas ordinales se utilizan a menudo en encuestas de satisfacción del cliente, donde los clientes pueden clasificar su satisfacción con un producto o servicio en una escala que va desde "Muy insatisfecho" hasta "Muy satisfecho".
Aplicaciones de la escala de intervalo
La Nivel de intervalo de medición es único porque permite la cuantificación de la diferencia entre valores.
En psicología, las escalas de intervalos se utilizan a menudo para desarrollar y calificar pruebas de coeficiente intelectual. Las puntuaciones están en una escala de intervalo, donde la diferencia entre puntuaciones se puede determinar cuantitativamente. Aún así, no existe un verdadero punto cero, lo que significa que una puntuación de cero no indica una ausencia total de inteligencia.
En la investigación de mercados, las escalas de intervalo se utilizan a menudo en estudios de valor de marca, donde las percepciones de los atributos de la marca se pueden medir en una escala, como desde "Muy desfavorable" hasta "Muy favorable".
Aplicaciones de la escala de razón
La Relación Nivel de medición Es el más preciso, con un punto cero absoluto.
La investigación médica y de salud mide y rastrea el peso del paciente, el índice de masa corporal o la dosis de medicamentos, todos los cuales tienen un verdadero punto cero. Por ejemplo, un peso de 0 kg significa ausencia de peso y una dosis de 0 mg indica que no se administra ningún medicamento.
En finanzas, las escalas de ratios se utilizan ampliamente, ya que la mayoría de las mediciones financieras, como los ingresos, los precios de las acciones o la capitalización de mercado, son escalas de ratios. Un valor de 0 en estos casos sería mean la ausencia de la entidad financiera objeto de medición.
Conceptos erróneos y trampas sobre los niveles de medición
El atractivo de las mediciones de nivel superior
Un error común es la creencia de que las mediciones de nivel superior, como las escalas de intervalo o de razón, son inherentemente superiores a las escalas nominales u ordinales. Si bien es cierto que estas escalas pueden proporcionar información más detallada y prestarse a una gama más amplia de técnicas estadísticas, no significa que siempre sean las más apropiadas.
Cada nivel de medición tiene su lugar y utilidad, y su idoneidad depende en gran medida de la naturaleza de los datos y la pregunta de investigación. Por ejemplo, para datos como género, raza o estado civil, un nivel de medición nominal es el más adecuado. Intentar forzar tales categorías a un nivel de medición más alto sería engañoso y carecería de sentido.
Clasificación errónea de niveles de medición
Otro error común es la clasificación errónea del nivel de medición. No es inusual que los investigadores confundan datos ordinales con datos de intervalo o viceversa. Este error puede tener graves consecuencias, ya que puede llevar a la aplicación de pruebas estadísticas inapropiadas y a conclusiones potencialmente engañosas.
Por ejemplo, considerar una escala ordinal (como una escala Likert de cinco puntos para la satisfacción) como una escala de intervalo podría llevar a utilizar pruebas paramétricas inadecuadas para dichos datos. Si bien existen debates sobre si esto es aceptable, el consenso es que generalmente es mejor tratar los datos de la escala Likert como ordinales.
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Conclusión
Comprender los niveles de medición no se trata solo de conocer la diferencia entre escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón. También se trata de usarlos apropiadamente, evitar conceptos erróneos comunes y reconocer peligros potenciales. Esta comprensión constituye una base fundamental para cualquier esfuerzo de análisis de datos, ya que le ayuda a realizar interpretaciones de los datos más precisas, significativas e impactantes.
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Preguntas frecuentes (FAQ)
Es un nivel de medición que etiqueta o categoriza datos sin asignar ningún valor u orden cuantitativo.
Los ejemplos de escalas ordinales incluyen sistemas de clasificación como niveles de intensidad del dolor desde "Leve" hasta "Severo".
Una escala de intervalo proporciona una distancia igual entre valores, lo que permite cuantificar la diferencia entre valores.
Una escala de relación incluye un punto cero significativo que indica la ausencia de la característica medida.
Las escalas nominales se utilizan en investigaciones donde los datos pueden observarse pero no cuantificarse, como determinar el sabor de helado más popular de un grupo.
En el sector sanitario, una escala ordinal clasifica la gravedad de los síntomas que los pacientes pueden estar experimentando.
El nivel de medición de relación se usa ampliamente en la investigación médica y de salud, las finanzas y otros campos donde las mediciones tienen un verdadero punto cero.
La clasificación errónea puede llevar a la aplicación de pruebas estadísticas inapropiadas y a conclusiones potencialmente engañosas.
No, la idoneidad del nivel de medición depende en gran medida de la naturaleza de los datos y de la pregunta de investigación.
Comprender los niveles de medición ayuda a seleccionar pruebas estadísticas apropiadas, evita conceptos erróneos y previene posibles errores.