Comprender los niveles de medición estadística es fundamental para una recopilación, análisis e interpretación de datos eficaces. El grado de precisión con el que se miden las variables y, en consecuencia, el tipo de análisis estadístico que se puede realizar, están determinados por estos niveles: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. En este artículo de blog, analizaremos cada nivel de medición, evaluaremos sus aplicaciones y describiremos cómo afectan el conocimiento de los datos.
Introducción a los niveles de medición
Los niveles de medición se refieren a la precisión con la que se cuantifican y clasifican las variables de datos, lo que influye en la naturaleza matemática de los valores asignados a las variables. Por ejemplo, al estudiar los patrones de gasto de los residentes de Berlín, los investigadores pueden recopilar información sobre factores como ingresos, ubicación precisa, edad y gastos. El grado de precisión con el que se pueden cuantificar estas variables varía de persona a persona, lo que afecta el tipo y la profundidad del análisis estadístico que se puede realizar.
1. Nivel Nominal de Medición
Definición y Características:
El nivel de medición nominal es el tipo de medición más básico, en el que se pueden clasificar datos sin asignar un valor cuantitativo. No existe una clasificación u orden intrínseco a este nivel; sólo se utiliza para etiquetar variables. Las variables medidas a nivel nominal son principalmente cualitativas, siendo las modas y las proporciones las principales métricas estadísticas.
Ejemplos de datos nominales:
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Tipos de mascotas (perro, gato, pájaro)
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Color de cabello (rubio, castaño, gris)
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Estado civil (soltero, casado, divorciado)
La medición nominal pone más énfasis en si las categorías difieren entre sí que en cuánto. Esto implica que contar y agrupar son las únicas operaciones matemáticas posibles. Por ejemplo, los investigadores podrían calcular cuántas personas pertenecen a cada categoría o qué proporción del total representa cada categoría.
2. Nivel ordinal de medición
Definición y Características:
Los datos ordinales introducen una clasificación u orden entre las categorías, basándose en datos nominales. Aunque los valores tienen sentido en orden, es posible que no siempre haya coherencia en las discrepancias entre los valores. Este grado de medición es común en encuestas o sondeos que permiten clasificar las respuestas.
Ejemplos de datos ordinales:
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Niveles de ingresos (bajo, medio, alto)
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Nivel educativo (bachillerato, maestría, doctorado)
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Calificaciones de satisfacción (satisfecho, neutral, insatisfecho)
En comparación con los datos nominales, los datos ordinales facilitan un análisis más profundo y mejoran la capacidad de realizar comparaciones entre ellos. Los investigadores pueden determinar medianas o construir rangos percentiles, pero los valores medios no son apropiados debido a intervalos inconsistentes entre grupos.
3. Nivel de medición de intervalo
Definición y Características:
Al tener intervalos iguales entre los puntos de medición y los valores, además de un orden significativo, los datos de intervalo van más allá de los datos ordinales. Dado que este nivel carece de un verdadero punto cero, las proporciones de magnitudes son ilógicas incluso aunque se puedan calcular las disparidades entre valores. Las mediciones de intervalo son comunes en campos que necesitan cuantificaciones precisas, como la temperatura y la fecha.
Ejemplos de datos de intervalo:
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Temperatura en Fahrenheit (donde 0 no implica que no haya temperatura)
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Fechas en años (2000, 2001, 2002, etc.)
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Puntuaciones de coeficiente intelectual
Los investigadores pueden utilizar una mayor variedad de métodos estadísticos con datos de intervalo, como la suma y resta de elementos (para obtener puntuaciones medias, por ejemplo). Sin embargo, debido a la falta de un cero absoluto, las operaciones que implican multiplicación o división (como calcular proporciones) no son válidas.
4. Relación Nivel de medición
Definición y Características:
El nivel de medición más avanzado y sofisticado está representado por datos de proporciones, que tienen un punto cero absoluto, intervalos iguales y un orden significativo. Esto hace posible realizar todas las operaciones matemáticas, incluidas declaraciones significativas sobre proporciones.
Ejemplos de datos de proporción:
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Peso (p. ej., kilogramos, libras)
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Distancia (p. ej., metros, millas)
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Tiempo dedicado a una tarea (p. ej., horas)
Ratio data admite todas las medidas estadísticas, incluida la media geométrica y el coeficiente de variación, lo que lo hace adecuado para un amplio espectro de análisis científicos.
Importancia de los niveles de medición
El nivel de medición influye en los enfoques estadísticos que se pueden utilizar y tiene un impacto sustancial en los conocimientos obtenidos a partir de los datos. La planificación es fundamental para cualquier diseño de investigación, ya que permite realizar análisis válidos y confiables seleccionando el nivel correcto de medición para cada variable.
Los cuatro niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y relación) proporcionan distintos grados de precisión y tipos de datos. Para quienes participan en la recopilación, evaluación o interpretación de datos estadísticos, es esencial comprender estos niveles. Al seleccionar el nivel correcto para cada variable, los investigadores pueden garantizar que sus pruebas estadísticas y las conclusiones extraídas de ellas sean precisas y significativas, allanando el camino para obtener resultados de investigación sólidos y reveladores.
