Comprender os niveis de medición estatística é fundamental para a recollida, análise e interpretación de datos eficaces. O grao de precisión co que se miden as variables e, en consecuencia, o tipo de análise estatística que se pode realizar, ven determinados por estes niveis: nominal, ordinal, de intervalo e razón. Neste artigo do blog, analizaremos cada nivel de medición, avaliaremos as súas aplicacións e describiremos como afectan a información sobre os datos.
Introdución aos niveis de medición
Os niveis de medida refírense á precisión coa que se cuantifican e clasifican as variables dos datos, o que inflúe na natureza matemática dos valores asignados ás variables. Por exemplo, ao estudar os patróns de gasto dos residentes de Berlín, os investigadores poden reunir información sobre factores como ingresos, localización precisa, idade e gastos. O grao de precisión co que se poden cuantificar estas variables varía de persoa a persoa, o que incide no tipo e profundidade da análise estatística que se pode realizar.
1. Nivel nominal de medición
Definición e características:
O nivel de medida nominal é o tipo de medida máis básico, no que se poden clasificar os datos sen asignar un valor cuantitativo. Non hai clasificación ou orde intrínseca a este nivel; só se usa para etiquetar variables. As variables medidas a nivel nominal son principalmente cualitativas, sendo os modos e as proporcións as principais métricas estatísticas.
Exemplos de datos nominais:
-
Tipos de mascotas (can, gato, paxaro)
-
Cor do cabelo (rouro, castaño, gris)
-
Estado civil (solteiro, casado, divorciado)
A medición nominal pon máis énfase en se as categorías difieren ou non entre si que en canto. Isto implica que contar e agrupar son as únicas operacións matemáticas posibles. Por exemplo, os investigadores poderían descubrir cantas persoas entran en cada categoría ou que proporción do total representa cada categoría.
2. Nivel ordinal de medición
Definición e características:
Os datos ordinais introducen unha clasificación ou orde entre as categorías, baseándose en datos nominais. Aínda que os valores teñen sentido en orde, pode que non sempre haxa coherencia nas discrepancias entre os valores. Este grao de medición é habitual en enquisas ou enquisas que permiten clasificar as respostas.
Exemplos de datos ordinais:
-
Niveis de renda (baixo, medio, alto)
-
Nivel educativo (bacharelato, máster, doutoramento)
-
Valoracións de satisfacción (satisfeito, neutral, insatisfeito)
En comparación cos datos nominais, datos ordinais facilita unha análise máis profunda e mellora a capacidade de facer comparacións entre eles. Os investigadores poden determinar medianas ou construír rangos percentiles, pero os valores medios non son apropiados debido a intervalos inconsistentes entre os grupos.
3. Nivel de Intervalo de Medición
Definición e características:
Ao ter intervalos iguais entre os puntos de medición e os valores ademais dunha orde significativa, os datos de intervalos van máis aló dos datos ordinais. Dado que este nivel carece dun verdadeiro punto cero, as razóns de magnitudes son ilóxicas aínda que se poidan calcular disparidades entre os valores. As medicións de intervalos son comúns en campos que necesitan cuantificacións precisas, como a temperatura e a data.
Exemplos de datos de intervalo:
-
Temperatura en Fahrenheit (onde 0 non implica ningunha temperatura)
-
Datas en anos (2000, 2001, 2002, etc.)
-
Puntuacións de coeficiente intelectual
Os investigadores poden utilizar unha maior variedade de métodos estatísticos con datos de intervalos, como a suma e a resta de elementos (para obter puntuacións medias, por exemplo). Non obstante, debido á falta dun cero absoluto, as operacións que impliquen multiplicación ou división (como o cálculo de razóns) non son válidas.
4. Ratio Nivel de Medición
Definición e características:
O nivel de medida máis avanzado e sofisticado está representado por datos de relación, que teñen un punto cero absoluto, intervalos iguais e unha orde significativa. Isto fai posible realizar todas as operacións matemáticas, incluíndo declaracións significativas sobre razóns.
Exemplos de datos de ratio:
-
Peso (por exemplo, quilogramos, libras)
-
Distancia (por exemplo, metros, millas)
-
Tempo dedicado a unha tarefa (por exemplo, horas)
Datos de relación admite todas as medidas estatísticas, incluída a media xeométrica e o coeficiente de variación, polo que é adecuado para un amplo espectro de análises científicas.
Importancia dos niveis de medición
O nivel de medición inflúe nos enfoques estatísticos que se poden utilizar e ten un impacto substancial nos coñecementos obtidos a partir dos datos. A planificación é fundamental para calquera deseño de investigación, xa que permite realizar análises válidas e fiables seleccionando o nivel correcto de medida para cada variable.
Os catro niveis de medición (nominal, ordinal, intervalo e relación) proporcionan diferentes graos de precisión e tipos de datos. Para aqueles que están implicados na recollida, avaliación ou interpretación de datos estatísticos, é esencial comprender estes niveis. Ao seleccionar o nivel correcto para cada variable, os investigadores poden asegurarse de que as súas probas estatísticas e as conclusións extraídas delas sexan precisas e significativas, abrindo o camiño para obter resultados de investigación sólidos e perspicaces.
