Niveles de medición

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Los niveles de medición desde la práctica de investigación – Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón
Cuando se trata de definir la estructura de cada pregunta de un cuestionario, uno de los principales problemas consiste en definir el nivel de medición, el poder y potencial estadístico de cada una.
Esto es particularmente cierto para personas que apenas incursionan en la redacción de cuestionarios,y también tiene repercusiones interesantes cuando se trata de la planeación analítica de la información, esto es, el tipo de análisis y pruebas estadísticas o de observación que se esperan realizar a través del instrumento.
Documentación sobre los niveles de medición y características de los mismos se pueden encontrar fácilmente en la web. Sin embargo y para muchos neófitos (y no tan neófitos)en materia, continúan los problemas para asimilar la mejor forma de aplicar, y sobre todo elegir, el nivel de medición idóneo. Razón por la cual, el presente artículo pretende ser una pequeña guía práctica sobre definiciones, casos y aplicaciones de los niveles de medición existentes para la Investigación cuantitativa.
Generalidades
Un nivel de medición se refiere a la estructura interna de unapieza de información, determinado por la forma en que se obtiene esta información – la pregunta que se hace para obtenerla.
Tenemos que, en la fundamentación teórica, se identifican cuatro niveles básicos de medición: Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón. Estos niveles difieren fundamentalmente en la naturaleza de los datos que soportan, y más profundamente en las aplicaciones matemáticas quepermiten. Son unilateralmente inclusivos, es decir que mientras más complejo sea el nivel de medición elegido, éste incorpora las características de los niveles menos complejos.

Para efectos conceptuales, es importante definir la diferencia entre una variable y una categoría. Una Variable es la característica que se pretende medir, y sus Categorías son las diferentes opciones de respuesta posibles,ya sea que se definan a priori o no. A modo de ejemplo, la variable “Estado Civil”, usualmente contiene las categorías “Casado, Soltero, Unión Libre, Divorciado o Viudo”.
Hacemos una descripción breve de cada uno sólo para dar contexto a los ejemplos por venir:
* Nominal – Este nivel de medición produce datos que no implican un orden empírico. Las categorías en las preguntas de este nivelson independientes entre sí, y por tanto la elección de uno no tiene mayor valor intrínseco que otro.
Buena parte de las preguntas comunes en investigación son de carácter nominal. Un ejemplo común de esto es la determinación del Género, donde la elección entre sus dos posibles categorías (Masculino, Femenino) no determina mayor o menor valor. Ser hombre no genera un valor intrínseco más alto obajo que ser mujer, por lo que son categorías imponderables.
Las preguntas que se usan en la determinación de proporciones de mercado (Market Share), posicionamiento único (Top of Mind) o compartido (Share of Mind), o la asociación de conceptos con productos y servicios (comúnmente, los mapas perceptuales) son todos ejemplos de análisis poderosos y frecuentes que se obtienen a través de nivelesnominales de medición. Una característica importante en el nivel nominal es la Identificación, es decir, la capacidad de cada categoría de ser heterogénea y exhaustiva contra sus compañeras. Así, para la variable “Marcas de cerveza”, sus categorías “Marca X, Marca Y,… etc.” deben en todo momento ser únicas, y no tener características en común.
Una ventaja importante en las variables nominales, es quese pueden codificar las variables (convertir las opciones de respuesta en números) sin que esto altere de ninguna manera los valores. Puedo asignar el número 1 a Masculino y el 2 a Femenino, o viceversa, sin que haya orden alguno.
Su principal desventaja es la ausencia de poder estadístico para pruebas paramétricas. Técnicamente hablando, las únicas estadísticas que admite este nivel de...
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