Escalas de Medición, Parte 4

Aug 30, 2020 5 min de lectura Asesoría de Tesis

Conclusión

Podemos citar aquí literalmente el siguiente párrafo del artículo original, que me encanta y creo que es un triunfo de la sensatez y el pragmatismo por sobre la especulación bizantina potencialmente infinita de aquel señero comité de eruditos ingleses:

Al comité británico, entonces, podemos aventurarnos a sugerir, a modo de conclusión, que la definición más liberal y útil de medición es, como lo sugirió uno de sus miembros, “la asignación de números a las cosas para representar hechos y convenciones sobre ellas”. El problema de qué es y qué no es medición se reduce a la simple pregunta: ¿Cuáles son las reglas, si las hay, bajo las cuales se asignan los números? Si podemos determinar un conjunto coherente de reglas, estamos obviamente hablando de medición de algún tipo, y ya luego podemos proceder a la más interesante pregunta acerca del tipo de medición de que se trata.

Puntos Clave

No hay única forma válida de entender el concepto de “medición”.
Cada forma de medir distinta pasará a definir una escala de medición distinta.
El tipo de análisis estadístico que es posible aplicar a cada tipo de medición dependerá del tipo de escala usada para medir los datos.
Cada escala de medición estará definida por la manera en (es decir, las reglas con) que se asigna los números a los objetos.

Entonces, el problema se reduce a definir cuáles son las reglas usadas para cada tipo de escala, las cuales definen cada tipo de medición, así como las propiedades matemáticas de tales reglas y las operaciones que, en consecuencia, se pueden aplicar a los resultados de cada tipo de medición.
Las propiedades de cada escala son acumulativas: las escalas de menor nivel (nominal, ordinal) están contenidas en las de rango superior (intervalo, de razón).
Para las variables en escala nominal, es posible establecer
- n (número de casos)
- Moda
- Asociación contingencial (tabla de contingencias, chi cuadrado)
Para las variables en escala ordinal, es posible establecer:
- Mediana
- Percentiles
Para las variables en escala de intervalo, es posible establecer:
- Promedio
- Desviación estándar
- Correlación ordinal (rank-order correlation) [Spearman]
- Correlaciones Pearson
Para las variables en escala de razón, es posible establecer:
- Coeficiente de covariación
- Más todas las operaciones admisibles para las escalas anteriores

Caso de Aplicación (Ejemplo Práctico):

Imaginemos la siguiente escena:

Un amigo y tú están paseando por el centro comercial, cuando un encuestador los aborda y les pregunta qué tan satisfechos se encuentran ustedes con las compras que han hecho. Les muestra una tarjeta en la que se lee lo siguiente: “Usa los números enteros del 1 al 5 para responder a la pregunta, donde 1 es ’no estoy satisfecho en absoluto’, y 4 es ’estoy muy satisfecho’.”
Tu amigo, quien hizo una compra desafortunada, responde con un número 2 a la pregunta, mientras que tú, que acabas de encontrar exactamente lo que buscabas, respondes con la opción 4.
La cuestión es: ¿tu satisfacción con tu compra es el doble de la satisfacción que tiene tu amigo? Aparentemente, uno tendería responder que sí, ya que 4 es el doble de 2 (4/2=2).
Sin embargo, luego de considerarlo bien, lo primero que deberíamos resolver es: ¿qué tipo de escala de medición está siendo usada?
Si fuera una escala nominal tan solo bastaría saber si tu satisfacción es o no la misma que la satisfacción de tu amigo. Si ese fuera el caso, no obstante, al encuestador le hubiera bastado con decir: ¿están igual de satisfechos o no? Obviamente, esa no fue la pregunta.
Si fuera escala ordinal, hubiera bastado con preguntar simplemente cuál de ustedes está más satisfecho. Pero esa tampoco exactamente fue la pregunta.
Solo nos quedan dos opciones: la escala de intervalo o la escala de razón. ¿Cuál es la diferencia más obvia entre ambas? La proporcionalidad. Mientras que la escala de razón goza de proporcionalidad, la escala de intervalo no. Por lo tanto, establezcamos si esta medida en particular es proporcional o no.
Para definir si hay proporcionalidad, bastará responder a la pregunta siguiente: ¿esta medición tiene un cero absoluto? Eso significa, en otras palabras: ¿existe un nivel de satisfacción “cero”? De nuevo otra tentación. Podríamos decir: “sí, yo puedo comprar algo y estar cero satisfecho”. Bueno, eso cumple con solo parte de la definición. La otra parte es: “es ese cero satisfacción” inequívocamente el mismo para cualquier persona en cualquier momento y en cualquier lugar? En otras palabras: ¿ese “cero satisfecho” es objetivo?
La respuesta es: no. Tu “cero satisfecho” no es comprobable como el mismo e idéntico grado de satisfacción para cualquier persona en cualquier tiempo y en cualquier lugar. Tu “cero satisfacción” puede ser mi “1 de satisfacción”.
Ese es el punto de las mediciones de actitud (y esta lo es): la actitud por definición es subjetiva. Y lo mismo aplica para casi todas las mediciones psicológicas: son subjetivas. Por lo tanto, carecen de “punto cero” que sea objetivo y absoluto como los -273 ºC del cero de la escala Kelvin o la velocidad de la luz.
En suma: estamos ante una medición en escala de intervalo.

Espero que hayas podido comprender el tema de las escalas de medición. Nos hemos tomado un tiempo porque es un concepto fundamental; si no lo entendemos es probable que el resto de la estadística y la metodología en general se vuelva algo dificultoso, sobre todo cuando se trata de interpretar y comprender.

Metodología Investigación Cuantitativa Estadística