La medición es un procedimiento para determinar resultados (números) que representan la cantidad de características (atributos) que poseen los sujetos de una población o muestra. La medida son las reglas de asignación de números a varios objetos de tal manera que este número represente la calidad del atributo.
Definición y tipos de escalas de medición en investigación
Una buena medida debe tener la naturaleza de isomorfismo con la realidad. Esto significa que existe una estrecha similitud entre la realidad en estudio y el valor obtenido de la medición. Por tanto, un instrumento de medida se considera bueno si los resultados pueden reflejar con precisión la realidad del fenómeno a medir.
La escala de medición es la determinación de la escala de una variable en función del tipo de datos inherentes a la variable de investigación. La escala de medición es una referencia o guía para determinar los instrumentos de medición con el fin de obtener resultados de datos cuantitativos. Por ejemplo, el instrumento de medida de longitud es metros, el peso es kg, toneladas, quintales, etc.
Básicamente, la escala de medición se puede utilizar en varios campos. Al determinar la escala de medida, el valor de la variable medida por determinados instrumentos se presenta en forma de números, de manera que será más precisa, eficiente y comunicativa. Por ejemplo, el peso del oro es de 19 gramos, el peso del hierro es de 100 kg, la temperatura corporal de una persona sana es de 37 grados centígrados, el coeficiente intelectual de una persona es de 150.
Componentes y proceso de medición
El propósito de la medición es traducir las características de los datos empíricos a una forma que pueda ser analizada por los investigadores. El punto focal de la medición es la puntuación de los datos empíricos basada en ciertas reglas/procedimientos. Este procedimiento se denomina proceso de medición, que es una investigación de las características que subyacen a los eventos empíricos y asigna un número a estas características.
Los componentes necesarios en cada medición son los siguientes:
- Eventos empíricos: Los eventos empíricos son una serie de características observables de objetos, individuos o grupos.
- El uso de números: Este componente se utiliza para dar significado a las características que son el centro de atención de los investigadores. La especificación del nivel de medida, entonces, se da dando significado al número.
- Una serie de reglas de mapeo: Este componente es una declaración que explica el significado de los números para los eventos empíricos. Estas reglas describen claramente qué características medimos. Las reglas de mapeo fueron desarrolladas por el investigador para el propósito del estudio.
El proceso de medición se puede describir como una serie de etapas interrelacionadas de la siguiente manera:
Aislamiento de eventos empíricos: Esta actividad es una consecuencia directa del problema de identificación y formulación. El punto es que los eventos empíricos se resumen en forma de conceptos/construcciones relacionadas con el problema de investigación.
Desarrollar el concepto de interés: Lo que se entiende por concepto en este caso es una abstracción de ideas generalizadas a partir de ciertos hechos.
Definir el concepto constitutiva y operativamente: La definición constitutiva define el concepto con otros conceptos de modo que subyace al concepto de interés. Si un concepto ha sido definido constitutivamente y correctamente, significa que el concepto está listo para ser distinguido de otros conceptos.
Escala de medición de investigación cuantitativa: Los datos cuantitativos son datos en forma de números. De acuerdo con su forma, los datos cuantitativos pueden ser procesados o analizados mediante técnicas de cálculo matemático o estadístico.
La escala de medición para la investigación cuantitativa incluye lo siguiente:
Escala nominal
La escala nominal es la escala más simple ordenada por tipo (categoría) o función numérica. En otras palabras, la escala nominal es un número que no tiene significado aritmético. El número aplicado es solo un símbolo/signo del objeto a analizar.
Se dice que un dato tiene una escala nominal, si los números en el rango de la escala de medición solo sirven como sustituto de un nombre (etiqueta) o categoría, no indican una cantidad, entonces la escala de medición se llama nominal. Los números de la escala nominal no están ordenados en un continuo, sino que indican categorías que son independientes entre sí.
La escala nominal es el nivel más simple en el nivel de medición. Esta escala se utiliza para clasificar objetos o eventos en grupos separados según las similitudes o diferencias en ciertas características del objeto observado. Las características de los datos de escala nominal incluyen lo siguiente:
- Solo discriminatorio, sin clasificar qué categoría es más alta, qué categoría es más baja.
- Tiene categorías homogéneas, mutuamente excluyentes y exhaustivas. Mutuamente excluyentes y excluyentes significa que cada individuo debe clasificarse en una sola categoría y cada categoría debe acomodar todos los datos.
- En las actividades de investigación, podemos asignar números a categorías en variables de escala nominal, pero los números existentes no pueden usarse como base para determinar el peso de las categorías porque los números existentes solo pueden usarse para distinguir entre categorías. No hay peso que pueda mostrarse por el número utilizado, por lo que podemos reemplazar el número existente con cualquier número.
Las escalas nominales son medidas que se toman para diferenciar, categorizar, nombrar o contar hechos. La escala nominal producirá datos nominales o discretos, es decir, datos obtenidos de categorizar, nombrar o calcular hechos.
Un ejemplo del uso de una escala nominal es el siguiente:
- Según las categorías, por ejemplo, los encuestados se dividen por género, masculino y femenino.
- Según el nombre, por ejemplo, de la investigación sobre minibuses en cierta ciudad, los datos de los autobuses se encontraron por ruta y se denominaron línea 1, línea 2, línea 3, etc.
- Con base en datos aritméticos, por ejemplo, de un país, se encuentra que la participación del sector agrícola es del 52%, el sector manufacturero es del 38% y el sector de servicios es del 10%.
- La escala nominal también se conoce como datos de frecuencia o datos categóricos. Usualmente usan códigos en forma de números que son útiles como etiquetas o símbolos de categoría para distinguir y no muestran magnitud o nivel. Por ejemplo, al género se le asigna un número como símbolo, 0 = masculino y 1 = femenino. Estado civil, 1 = casado y 2 = soltero.
Escala ordinal
La escala ordinal es una escala que se basa en la clasificación ordenada del nivel más alto al más bajo o viceversa. También se dice que la escala ordinal es una escala que ya tiene poder distintivo, pero la diferencia entre un número y otro es inconsistente (no tiene un intervalo fijo).
La escala ordinal es una escala adjunta a variables cuyas categorías, además de mostrar diferencias, también indican diferentes niveles. Cada dato ordinal tiene un cierto nivel que se puede ordenar de menor a mayor o viceversa. Sin embargo, la distancia o rango entre niveles no tiene por qué ser el mismo. En comparación con los datos nominales, los datos ordinales tienen diferentes propiedades en términos de orden.
Se dice que un dato tiene una escala ordinal, si los números en el rango de la escala de medición no solo muestran ciertas categorías, sino también una cierta relación cuantitativa, es decir, en forma de niveles (graduaciones). Si se obtienen los datos, entonces la escala de medida se llama ordinal. Una de las características de la escala ordinal es la existencia de niveles, los cuales son los siguientes:
- Se ordena un grupo de sujetos en una fila comenzando desde el más alto (grande, fuerte, bueno) hasta el más bajo (pequeño, débil, malo) en términos de los atributos medidos.
- Los números no indican qué tan grande es (cantidad) en el sentido absoluto (el punto cero no es absoluto).
- No hay certeza acerca de si las distancias (diferencias) entre números sucesivos son iguales o no.
Un ejemplo de escala ordinal es el siguiente:
1. Nivel educativo:
Jardín de infancia = 1
Escuela primaria = 2
Escuela secundaria = 3
Universidad = 4
Diplomado = 5
Maestría = 6
2. Nivel de belleza femenina:
Muy hermosa = 4
Hermosa = 3
Bonita = 2
Menos bonita = 1
La escala ordinal se utiliza a menudo para medir las variables de actitudes, opiniones, intereses, preferencias, etc., que son difíciles de medir en términos absolutos. El ancho del rango que indica este rango (ordinal) puede hacerse tan amplio como el número de sujetos, también puede limitarse a varios rangos como: 1 = menos, 2 = moderado, 3 = más; ó 1 = muy poco, 2 = mas o menos, 3 = moderado, 4 = mucho, 5 = superior. En comparación con los datos nominales, los datos ordinales tienen diferentes propiedades en términos de orden. Para datos ordinales, las comparaciones se aplican utilizando una función de diferenciación, como por ejemplo, > y <. Aunque los datos ordinales se pueden organizar en un orden, no se pueden realizar operaciones matemáticas ( +, – , x , : ).
Intervalo de escala
La escala de intervalo es una escala que muestra la distancia entre un dato y otro y tienen la misma importancia. También se dice que la escala de intervalo es una escala que tiene un rango constante entre el nivel uno y el original, no tiene un 0 absoluto.
En la escala de intervalo se puede ver la diferencia entre una categoría y otra. La escala de intervalo no tiene valor de cero absoluto. Por ejemplo: a temperatura, un valor de 0 grados centígrados no significa que no haya temperatura, cero grados centígrados significa el punto de congelación del agua y es un valor. En esta escala de intervalo también podemos decir que una temperatura de 100 grados centígrados es el doble de caliente que una temperatura de 50 grados centígrados.
Se dice que un dato tiene una escala de intervalo, si los números en la escala de medición no solo muestran una relación cuantitativa en forma de gradación (rango), sino que también muestran que la diferencia de distancia o cantidad entre dos números consecutivos es siempre la misma , entonces la escala de medida se llama intervalo.
Las características de la escala de intervalo son las siguientes:
- Las cifras de orden de rango se asignan en función del atributo que se mide.
- La distancia o diferencia en cantidad entre números sucesivos es siempre la misma.
- No hay certeza sobre la cantidad absoluta, por lo que no se sabe dónde está el cero absoluto (un cero que indica una ausencia total del atributo que se mide).
- Una característica destacada de la escala de intervalo es la similitud de la distancia (intervalo) entre puntos o números (categorías) en la escala.
Por ejemplo, la diferencia entre los números 90 y 100 y la diferencia entre los números 120 y 130 en la escala de CI indican la misma diferencia en la cantidad de inteligencia. Si un investigador desarrolla una escala de actitudes y procedimientos para su aplicación de tal manera que pueda creerse que la diferencia (intervalo) entre números sucesivos indica una diferencia en la cantidad de la misma actitud, entonces la escala puede considerarse un intervalo.
Ejemplos de variables que tienen una escala de intervalo son el kilometraje con categorías de 0 a 25 km, de 25 a 50 km y de 50 a 75 km. Otro ejemplo de variable es la duración del vuelo con una categoría de 1 a 2 horas, categoría de 2 a 3 horas. Las categorías en las dos variables muestran claramente que hay pesos diferentes por lo que podemos decir que los vehículos que tienen un kilometraje de 0 a 25 km tienen menos kilometraje, en comparación con los vehículos que tienen un kilometraje de 25 a 50 km. Sin embargo, no podemos decir que un vehículo con un kilometraje de 25 a 50 km tenga el doble de kilometraje que un vehículo con un kilometraje de 0 a 25 km.
Relación de escala
La escala de razón es una escala de medida que tiene un valor de cero absoluto y tiene la misma distancia. Por ejemplo, la edad de una persona y la escala de peso de una persona no tienen ceros negativos. Esto significa que uno no puede tener menos de cero años y también debe tener una escala superior a cero.
La escala de razón es el nivel más alto de la escala porque establece una cantidad absoluta y los resultados de la medición se pueden usar para todos los propósitos analíticos en la investigación usando todos los procedimientos estadísticos.
La escala de razón tiene las siguientes características:
- Los números que indican el rango (orden de rango) están predeterminados en función del atributo que se mide.
- El intervalo (distancia) entre números consecutivos muestra la misma distancia.
- Tiene un valor de cero absoluto, lo que significa que la distancia entre cada número de la escala y el punto cero absoluto se puede conocer, explícita o racionalmente.
- Un ejemplo de una variable con una escala de razón es el ingreso, con categorías de 5 millones, 10 millones y 15 millones. Otro ejemplo es la categoría de peso de 32 kg, 64 kg y 75 kg. Si observamos las categorías de variables de escala de razón, podemos comparar una categoría con otra. Una persona que pesa 64 pesa el doble que una persona que pesa 32. Del mismo modo, una persona cuyo ingreso es de 10 millones es el doble que una persona cuyo ingreso es de 5 millones. Podemos comparar los valores existentes porque las dos categorías parten del mismo punto cero.
La escala de razón es una escala adjunta a variables cuyas categorías, además de mostrar diferencias, también indican diferentes niveles, indican un rango de valores y pueden compararse. Los datos de razón son datos que recopilan todas las propiedades que poseen los datos nominales, los datos ordinales y los datos de intervalo. Los datos de proporción son datos en forma de números en el verdadero sentido porque están equipados con un punto cero absoluto para que se puedan aplicar todas las formas de operaciones matemáticas ( + , – , x, : ).
Escala de medición en investigación
Existen diversas escalas de medida comúnmente utilizadas en la investigación administrativa, educativa, económica, empresarial o social, entre ellas las siguientes:
La escala de Likert
La escala de Likert es una escala que se puede utilizar para medir actitudes, opiniones y percepciones de una persona o grupo de personas sobre un fenómeno o fenómeno social. Mediante el uso de una escala de Likert, las variables a medir se traducen en dimensiones, las dimensiones se traducen en subvariables y luego las subvariables se traducen en indicadores medibles.
Estos indicadores medibles se pueden utilizar como punto de partida para crear elementos del instrumento en forma de preguntas o afirmaciones que los encuestados deben responder. Cada respuesta está asociada con una forma de declaración o actitud de apoyo expresada en palabras. La respuesta a cada ítem del instrumento utilizando una escala tipo Likert tiene una gradación de muy positiva a muy negativa.
En la siguiente tabla se muestran ejemplos de opciones de respuesta en instrumentos que utilizan una escala de Likert:
Elementos de respuesta de la escala de Likert
Los instrumentos de investigación que utilizan una escala de Likert se pueden hacer en forma de lista de verificación o de opción múltiple. Ejemplos de elementos de preguntas y ponderaciones en una escala de Likert en forma de lista de verificación son los siguientes:
Descripción de la ponderación:
SS (Totalmente de acuerdo) = puntuación 5
ST (De acuerdo) = puntuación 4
RG (Dudoso) = puntuación 3
TS (En desacuerdo) = puntuación 2
STS (totalmente en desacuerdo) = puntaje 1
Escala Guttman
La escala de Guttman es una escala acumulativa también conocida como escala de escalograma que es muy buena para convencer a los investigadores sobre la unidad de las dimensiones y actitudes o rasgos en estudio, que a menudo se denominan atributos universales. Este tipo de escala de medición obtendrá una respuesta firme, a saber, «sí o no», «verdadero o falso», «nunca o nunca», «positivo o negativo», «de acuerdo o en desacuerdo», y otros.
Los datos obtenidos pueden ser en forma de datos de intervalo o razones dicotómicas (dos alternativas). Entonces, si en la escala de Likert hay 3, 4, 5, 6, 7 intervalos, desde las palabras «totalmente de acuerdo» hasta «totalmente en desacuerdo», entonces en la escala de Guttman solo hay dos intervalos, a saber, «de acuerdo» y «en desacuerdo». «. La investigación que utiliza la escala de Guttman se lleva a cabo si desea obtener una respuesta firme a un problema que se le plantea.
La escala de Guttman se puede hacer en forma de opción múltiple, también se puede hacer en forma de lista de verificación. Las respuestas pueden tener una puntuación tan alta como uno y tan baja como cero. Por ejemplo, a la respuesta de acuerdo se le da una puntuación de 1 y a la de desacuerdo se le da una puntuación de 0. Un ejemplo de un instrumento que utiliza la escala de Guttman se puede ver en la imagen de la tabla a continuación:
Escala de diferenciación semántica
La escala de diferenciación semántica fue desarrollada por Charles Egerton Osgood. Esta escala también se utiliza para medir actitudes, solo que en forma de lista de verificación o opción múltiple, pero dispuesta en una línea continua donde la respuesta «muy positiva» se ubica en el lado derecho de la línea y la respuesta «muy negativa». se encuentra en el lado izquierdo de la línea, o viceversa. Los datos que se obtienen son datos de intervalo, y normalmente esta escala se utiliza para medir determinadas actitudes/características que posee una persona.
Esta escala es diferente de la escala de Likert, que utiliza una lista de verificación o una opción múltiple; en esta escala, a los encuestados se les da directamente una selección de pesos de positivo a negativo. Los encuestados pueden proporcionar respuestas marcando o dando un nivel de respuesta. Las respuestas de los encuestados se encuentran en el rango de respuestas positivas a negativas. Esto depende de la percepción que tenga el encuestado de lo que se está evaluando. La imagen a continuación es un ejemplo de un instrumento que utiliza la escala de diferenciación semántica.
Ejemplos de instrumentos con escala de diferenciación semántica:
Escala de clasificación
En la escala del modelo de escala de calificación, los encuestados no responderán una de las respuestas cualitativas que se han proporcionado, sino que responderán una de las respuestas cuantitativas disponibles. Así la escala de calificación es más flexible y no se limita a medir actitudes, sino a medir la percepción o valoración del encuestado sobre otro fenómeno. Como una escala para medir estatus socioeconómico, instituciones, conocimientos, habilidades, actividades de procesos y otros.
Con una escala de calificación, los datos brutos obtenidos están en forma de números, que luego se interpretan en una comprensión cualitativa. Las respuestas de los encuestados son buenas o malas, de acuerdo o en desacuerdo, siempre o nunca.
Lo importante para el compilador de un instrumento con una escala de calificación es que debe ser capaz de interpretar cada número dado a las respuestas alternativas en cada ítem del instrumento. Ciertas personas eligen la respuesta con el número 2, pero el número 2 de ciertas personas no necesariamente tiene el mismo significado que otras personas que también eligen la respuesta con el número 2. En la imagen a continuación se puede ver un ejemplo de cómo construir este tipo de instrumento de medición que utiliza una escala de calificación.
