Escalas de Medición, Parte 3

Aug 27, 2020 5 min de lectura Asesoría de Tesis

Escalas de Medición, Parte 3

Continuando con el resumen y explicación del artículo clásico de Stevens, iniciaremos la parte 3 de esta serie conversando algo acerca de las escalas de intervalo y de razón.

Escala de Intervalo

Es la primera escala que sí puede ser propiamente calificada como “cuantitativa”. Todos los estadísticos son admisibles aquí, salvo aquellos que asumen la existencia de un punto “cero” absoluto.

Es decir, para poder determinar si una variable está siendo medida en escala de intervalo, debemos saber si el cero de esa escala es literalmente “ausencia” del atributo, o si, por el contrario, sencillamente todos los que usan la escala se han puesto de acuerdo en asignar un valor “cero” a un punto determinado por razones de conveniencia.

El ejemplo clásico son las escalas que normalmente usamos para medir la temperatura. Por ejemplo, en la mayoría de naciones usamos la escala de grados centígrados o Celsius. En esta escala, el 0 (cero) corresponde al punto en que el agua se cristaliza en forma de hielo. La pregunta que debemos hacernos es, según lo dicho líneas arriba: ¿es este punto “cero” reflejo de una auténtica ausencia de la variable que estamos midiendo?

Bueno, en esta caso es claro que la respuesta es “no”, y la razón es sencilla: la temperatura, como atributo, sigue existiendo hacia abajo (-1ºC, -2ºC, etc.) de ese supuesto punto “cero”. Por lo tanto, se trata de un punto cero arbitrario, escogido por simple conveniencia para poder señalar con facilidad un estado relevante de una sustancia vital.

Vemos, pues que el punto “cero” de una escala intervalar es un asunto de mera convención y/o conveniencia.

Stevens ilustra una propiedad importante de las escalas de intervalo: dos escalas de intervalo pueden intercambiarse entre sí mediante una fórmula. Por ejemplo en cuanto a la temperatura: la escala Celsius y la Fahrenheit son intercambiables mediante una función lineal (la fórmula de conversión).

Asimismo, es importante anotar que en una escala de intervalo no tiene sentido hablar de proporcionalidad. Es decir, no es válido decir que 10 puntos son el doble que 5 puntos. La explicación es que, al no haber un punto de cero absoluto, no hay cómo establecer un punto de referencia para establecer proporciones.

Ahora bien, algunas excepciones en relación a la escala de intervalo:

Los lapsos o periodos de tiempo se consideran medidos en escala de razón y no de intervalo; el motivo es que el inicio de un evento puede ser considerado el punto cero de medición. Esto puede sonar como una excepción arbitraria, y hasta cierto punto lo es, pero responde a la ausencia práctica de un punto de inicio del tiempo en general.
Aunque en general se considera que las temperaturas se miden en escala de intervalo, la escala de grados Kelvin (donde la temperatura más baja alcanzable en el universo se ha establecido como -273 ºC, sí es una escala de razón. Ese punto sí constituiría un auténtico “punto cero” de temperatura, sin importar en qué época o posición se encuentre el observador.

Nota importante para nosotros los psicólogos: la enorme mayoría de atributos que la Psicología intenta medir son medibles solo hasta la escala de intervalo. Esto se debe a que casi siempre un “punto cero” del atributo o bien es inalcanzable, o bien no tiene sentido. Por ejemplo, ¿qué sentido puede tener hablar de “cero inteligencia”, o “cero personalidad”?

Escala de razón:

Este tipo de escalas son más propias de la Física que de la Psicología. Son aquellos casos en los que se puede aplicar los cuatro tipo de operaciones a las variables:

Igualdad o desigualdad
Ranqueo u ordenamiento
Igualdad de intervalos entre los puntos de medición
Proporcionalidad entre las medidas

Las mediciones en escala de razón pueden ser transformadas solo dentro de una medición de razón a otra y solo multiplicándolas por un valor constante.

Las transformaciones logarítmicas solo son aplicables a este tipo de mediciones. Las transformaciones logarítmicas son las que se usan a menudo en estadística cuando queremos expresar en un mismo gráfico o en una misma tabla mediciones dispares en órdenes de magnitud, como centímetros y kilómetros.

Hay dos subtipos o subgrupos de medición de razón:

Las mediciones de atributos fundamentales (largo, masa, resistencia eléctrica y similares).
Las mediciones de atributos derivados (densidad, fuerza, velocidad y similares). Los atributos derivados lo son porque resultan de una relación entre dimensiones fundamentales irreducibles. Por ejemplo, la densidad es la masa en relación a un volumen, y la velocidad es la distancia en relación a un periodo de tiempo.

Las mediciones psicológicas en escala de razón son escasas, pero no inexistentes. Stevens menciona el ejemplo de la escala Sone de percepción sonora, y yo añadiría el ejemplo de la Ley de Weber y Fechner (te dejo de tarea revisar en qué consiste esta última).

Por último, cabe mencionar que, en la práctica, muchos software estadísticos y algunos textois de estadística simplemente no distinguen entre ambas clases de escala; por ejemplo, SPSS, uno de los softwares más populares para la investigación en ciencias sociales y psicología, usa el término “escala” para caracterizar a las variables que no estén medidas en forma nominal ni ordinal. Y es que usualmente aplicaremos el mismo tipo de estadístico en uno y otro caso.

En el artículo siguiente, último de la serie sobre este tema, cerraremos con algunas conclusiones generales y un caso de análisis para que puedas poner en acción algunos de los conceptos que hemos venido discutiendo hasta aquí.

Metodología Investigación Cuantitativa Estadística