Ejemplos de medición de intervalos
Este tutorial analiza un sistema de clasificación que se utiliza a menudo para describir la medición de conceptos o variables que se utilizan en las ciencias sociales y la investigación del comportamiento. Este sistema de clasificación clasifica las variables como medidas en una escala nominal, ordinal, de intervalo o de razón. Tras presentar el sistema de clasificación y ofrecer ejemplos de variables que suelen medirse en cada tipo de escala, señalamos las implicaciones de estas escalas de medición para el análisis de los datos. En concreto, discutiremos las pruebas estadísticas más apropiadas para los datos medidos en cada tipo de escala. Por último, consideraremos brevemente algunos de los límites y críticas de este sistema de clasificación.
En las ciencias sociales y del comportamiento, como en muchas otras áreas de la ciencia, solemos asignar números a diversos atributos de las personas, los objetos o los conceptos. Este proceso se conoce como medición. Por ejemplo, podemos medir la altura de una persona asignándole un número basado en el número de centímetros que mide. O podemos medir el tamaño de una ciudad asignándole un número que sea igual al número de habitantes de esa ciudad.
Escala nominal
El sistema de medición se refiere al proceso de asociar números con cantidades y fenómenos físicos. Es más bien un conjunto de unidades de medida y de reglas que las relacionan entre sí. Todo el mundo gira en torno a la medición de las cosas. Todo se mide: la leche que compramos, la gasolina que echamos al vehículo, los pasos que damos. Incluso nuestra productividad se mide en términos de índices de productividad sobre la productividad de nuestro trabajo. El sistema de medición es muy importante y define y expresa las diferentes cantidades de longitud, área, volumen, peso, en nuestras comunicaciones diarias. El sistema de medición se basa en dos importantes pilares fundacionales: la definición de la unidad básica de medida y la medida de conversión de la unidad básica a otras unidades relacionadas.
Los sistemas de medición son un conjunto de unidades de medida y reglas que las relacionan entre sí. La palabra «medida» deriva del término griego «metron», que significa proporción limitada. Esta palabra también encuentra sus raíces en las palabras «luna» y «mes», posiblemente porque los objetos astronómicos fueron uno de los primeros métodos para medir el tiempo. Antiguamente, se utilizaban partes del cuerpo para sistemas de medición informales como la longitud de los pies, el codo, la envergadura de las manos, etc., que no eran tan precisos y variaban de una persona a otra.
Tipos de balanzas
Para realizar un análisis estadístico de los datos, es importante entender primero las variables y lo que se debe medir con ellas. Existen diferentes niveles de medición en estadística y los datos medidos con ellas pueden clasificarse a grandes rasgos en datos cualitativos y cuantitativos.
En primer lugar, entendamos qué es una variable. Una cantidad cuyo valor cambia en la población y puede medirse se llama variable. Por ejemplo, consideremos una muestra de individuos empleados. Las variables para este conjunto de la población pueden ser la industria, la ubicación, el género, la edad, las habilidades, el tipo de trabajo, etc. El valor de las variables será diferente con cada empleado.
Por ejemplo, es prácticamente imposible calcular la tarifa media por hora de un trabajador en EE.UU. Por lo tanto, se selecciona aleatoriamente una muestra de público tal que represente adecuadamente a la población mayor. A continuación, se calcula la tarifa horaria media de este público de la muestra. Mediante pruebas estadísticas, se puede concluir la tarifa horaria media de una población mayor.
Ejemplo de medición nominal
Piense en la naturaleza y el alcance de los diseños de tipo experimental. ¿Cuál diría que es el objetivo de la recogida de datos mediante estos diseños de investigación? Esta es la pregunta que se aborda en este capítulo.
En los diseños de tipo experimental, el propósito de la recogida de datos es conocer una «realidad objetiva». En esta tradición, el investigador se considera una entidad separada de lo que se está estudiando, y se intenta garantizar que la perspectiva y los sesgos propios del investigador no se interpongan en la realización de la investigación. Hay que seguir estrictamente un protocolo de recogida de datos. Un «protocolo» se refiere a una serie de procedimientos y técnicas diseñados para eliminar la influencia del investigador en el proceso de recogida de datos y garantizar un enfoque no sesgado y uniforme en la obtención de información. Estos datos se hacen más «objetivos» (imparciales, una realidad singular conocida por el método científico) mediante la asignación de valores numéricos, que se someten a procedimientos estadísticos para probar relaciones, hipótesis y descriptores de la población. Se considera que estas descripciones representan la realidad objetiva. Por lo tanto, en la investigación de tipo experimental, el proceso de cuantificación de la información o medición es una preocupación primordial. El investigador debe desarrollar instrumentos que sean fiables y válidos o que tengan un grado de correspondencia con un mundo objetivo o una verdad.