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[PAPER] En proceso de edicin. 10 de septiembre de 2013
Escalas
Jos Mara Guajardo Espinoza josema15@hotmail.com
La palabra escala tiene su origen en el latn scala y este del gr. y; es una palabra que refiere
diversas acepciones, tales como los valores, los colores, la arquitectura, la agrimensura, la
metodologa, la geografa, etc.
Escala tambin indica proporcin orden o tamao que representa un objeto o una idea; es una
serie de elementos de la misma especie, ordenados o contados por alguna de sus caractersticas.
Por ejemplo:
Escala Celsius o centgrada; escala de medicin de la temperatura en la que se asigna el
valor cero a la temperatura de congelacin del agua y el valor cien a su temperatura de
ebullicin, a una presin atmosfrica normal: la unidad de medida de la escala Celsius es el
grado centgrado (C).
Serie de rayas o seales con que se marcan los diversos valores, grados o magnitudes que
puede medir un instrumento.
Aqu se refiere a la escala desde la perspectiva de la metodologa de la ciencia.
Frecuentemente se confunden los tipos de variables con los tipos de escalas de la misma. As, se
dice la variable nominal gnero, refirindose a la escala de esa variable, al cmo se mide, no al
atributo en s.
En la medida en que se pretenda observar fenmenos cada vez ms complejos, se presenta la
necesidad de construir instrumentos con variables ms complejas junto con la complejidad de las
escalas con las que seran medidas dichas variables. Esto implica para la observacin cientfica, el
empleo de ms tipos de nmeros en el lenguaje numrico, tambin ms exigentes, que permitan
operaciones matemticas ms elaboradas para una mejor explicacin y con niveles de error ms
pequeos.
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Se muestran algunas de las escalas, su finalidad y sus tipos; as como sus funciones y aspectos
destacables.
Funciones de las escalas
Junto con los instrumentos, las variables y la logstica de la observacin, las escalas median
entre el observador y el observado (son los observantes)
Apoyan y simplifican la observacin de atributos complejos
Identifican la intensidad, direccin y el sentido de una respuesta
Aspectos importantes
Condiciona a los datos y por consecuente la informacin que se obtiene de ellos
Igualmente condiciona los tratamientos estadsticos y la logstica de la observacin
Puede simplificar la presentacin de los resultados
Tiene relacin necesaria con los objetivos de la investigacin
Es necesaria la validez y la confiabilidad de la escala en el reactivo y en el instrumento con
una poblacin y en un tiempo determinado
Tipos de escalas
Las escalas funcionan tanto para las investigaciones de corte cuantitativo como cualitativo, sirven
para categorizar, ordenar, comparar y cuantificar las respuestas a los reactivos.
Escalas bsicas (Stanley Smith Stevens 1946, 1954) son la nominal, ordinal, de intervalo de razn
(de ratio o racional)
Las escalas comparativas son: de comparaciones pareadas, de clasificacin, de suma constante, de
Guttman, de similitudes o clases y de protocolos variables.
Las escalas no comparativas integran a la de clasificacin continua, de Likert, de diferencial
semntico, Stapel, y Thurstone
Tipologa de escalas segn Stanley Smith Stevens La medicin puede definirse como la asignacin de numerales a objetos o sucesos siguiendo
ciertas reglas segn Stanley Smith Stevens (1946). El autor de esta definicin desarroll un mtodo
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para clasificar los diferentes resultados de las mediciones en lo que llam niveles de medicin. Un
nivel de medicin es la escala que representa una jerarqua de precisin dentro de la cual una
variable puede evaluarse, en funcin de las caractersticas que rigen las escalas. Por ejemplo, la
variable estatura puede analizarse en diferentes niveles de medida. Un conjunto de personas
pueden clasificarse en altos y bajos, A y B respectivamente, creando dos grupos. Para ello no es
necesario recurrir a ninguna cinta mtrica, simplemente basta observar quienes destacan sobre
los dems (el grupo de altos) y el resto completarn el grupo de bajos. El nivel de medicin que
corresponde a esta forma de medir es nominal.
Crtica a la tipologa de escalas de Stevens
Ha habido, y sigue habiendo, un debate sobre los mritos de las clasificaciones de Stevens, sobre
todo en los casos de las clasificaciones nominales y ordinales (Michell, 1986). As, mientras que la
clasificacin de Stevens se ha adoptado ampliamente, no es universalmente aceptada.
Duncan (1986) observa que la clasificacin de Stevens de medicin nominal es contraria a su
propia definicin de la medicin. Stevens (1975) dijo en su propia definicin de la medida que "la
asignacin de numerales puede ser por cualquier regla consistente. La nica regla no permitida es
la asignacin de numerales al azar, dada que la asignacin de numerales sin ningn criterio no es
vlida. Sin embargo, la medicin llamada nominal involucra asignaciones arbitrarias as como las
posibles transformaciones de cualquier numeral a otro. Este es uno de los puntos sealados por
Lord (1953) en un peridico sobre el tratamiento estadstico de los nmeros del Futbol.
Entre los que aceptan el sistema de clasificacin, tambin existe cierta controversia, sobre todo en
las disciplinas denominadas ciencias de la conducta sobre si la media es significativa para las
mediciones ordinales. En trminos de teora de la medicin, no lo es, porque las operaciones
aritmticas no se hacen con nmeros enteros, y lo que los resultados de los clculos no dan
nmeros enteros tampoco. Sin embargo, muchos cientficos de la conducta utilizar las medias para
los datos ordinales de todos modos. Esto a menudo se justifica sobre la base de que las escalas
ordinales en ciencias de la conducta son en realidad escalas ordinales y de intervalo real, a pesar
de que la diferencia de intervalo entre los dos rangos ordinales no es constante. Por ejemplo, las
aplicaciones de los modelos de medicin en contextos educativos a menudo indican que las
puntuaciones totales tienen una relacin bastante lineal con las mediciones, tras una serie de
evaluaciones repetidas. Por lo tanto, algunos argumentan, que mientras la diferencia entre el
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intervalo desconocido de la escala ordinal por rangos no es muy variable, los estadgrafos con
escala intervalar con los cuales se utiliza la media, tambin pueden usarse stos procesos en las
variables con escala ordinal. Existen Software que ya distinguen entre las diferentes escalas en la
base de datos y previene el uso inadecuado de procesos estadsticos que no tengan sentido, como
por ejemplo el anlisis de correlaciones, regresin, etctera.
Louis Leon Thurstone (29 May 1887 30 September 1955) hizo progresos en el desarrollo de una
justificacin para el nivel intervalar de las mediciones, basadas en la ley del juicio comparativo. Se
han hecho avances por Georg Rasch (1960), quien desarroll el modelo de Rasch probabilstico,
que proporciona una base terica y la justificacin para la obtencin de medidas con escalas de
nivel intervalar de las cantidades de observaciones, tales como los puntajes totales de las
evaluaciones.
Otro punto de discusin se deriva del artculo de Nicholas R. Chrisman "Rethinking Levels of
Measurement for Cartography en el cual introduce una lista ampliada de los niveles de medicin
para tener en cuenta varias medidas que no necesariamente encajan con la nocin tradicional de
los niveles de medicin. Las medidas enlazadas a un rango y a una repeticin (como grados en un
crculo, tiempo, etc), los grados en una determinada categora y otros tipos de medida que no se
ajustan a la obra original de Steven; Chrisman introduce seis nuevos niveles de medicin: (1)
nominal, (2) miembros gradual, (3) ordinal, (4) Intervalo (5) intervalo logartmico, (6) razn
extensiva, (7) razn cclica, (8) razn derivada, (9) cantidades y, finalmente, (10) Absolutas.
Algunas de los tipos de escala mencionados anteriormente son solo usadas en la academia de
geografa.
Clasificatorias|Categricas
Nominal El nivel nominal de medicin, de la palabra latina nomn (nombre) describe variables de
naturaleza categrica que difieren en calidad ms que en cantidad (Salkind, 1998: 113). Ante las
observaciones que se realizan de la realidad, es posible asignar cada una de ellas exclusivamente a
una categora o grupo. Cada grupo o categora se denomina con un nombre o nmero de forma
arbitraria, es decir, que se etiqueta en funcin de los deseos o conveniencia del investigador. Este
nivel de medicin es exclusivamente cualitativo y sus variables son por lo tanto cualitativas.
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Por ejemplo, los sujetos que son del curso de A de 2 de eso y los de B generan dos grupos. Cada
sujeto se asigna a un grupo, y las variables son de tipo cualitativo (de calidad) y no cuantitativo
puesto que indica donde est cada sujeto y no "cuanto es de un curso y no de otro". En este
ejemplo los nmeros 2 y 3 pueden sustituir las letras A y B, de forma que 2 y 3 son simples
etiquetas que no ofrecen una valoracin numrica sino que actan como nominativos.
En esta escala hay que tener en cuenta dos condiciones:
No es posible que un mismo valor o sujeto est en dos grupos a la vez. No se puede ser de 2 y 3
a la vez. Por lo tanto este nivel exige que las categoras sean mutuamente excluyentes entre s.
Los nmeros no tienen valor ms que como nombres o etiquetas de los grupos.
En este tipo de medidas, se asignan nombres o etiquetas a los objetos. La asignacin se lleva a
cabo evaluando, de acuerdo con un procedimiento, la similaridad de la instancia a ser medida con
cada conjunto de ejemplares nominados o definiciones de categoras. El nombre de la mayora de
los ejemplares nominados o definiciones es el "valor" asignado a la medida nominal de la instancia
dada. Si dos instancias tienen el mismo nombre asociado a ellas, entonces pertenecen a la misma
categora, y ese es el nico significado que las medidas nominales tienen.
Esta escala comprende variables categricas que identifican atributos o cualidades de la poblacin
observada. Las variables de este tipo nombran e identifican distintas categoras sin seguir un
orden. El concepto nominal sugiere sobre su uso, que es etiquetar o nombrar. El uso de un
nmero es solo para identificar. Un nmero no tiene mayor valor que otro.
Un ejemplo son los nmeros de las camisetas de los jugadores de un equipo de bisbol. El nmero
mayor no significa que tiene el mayor atributo que el nmero menor, es aleatorio segn quien
otorga el nmero. Para el procesamiento de datos, los nombres se codifican para ser remplazados
por nmeros, pero en ese caso el valor de los nmeros dados es irrelevante. El nico tipo de
comparaciones que se pueden hacer con este tipo de variables es el de igualdad o diferencia. Las
comparaciones mayor que o menor que no existen entre nombres, as como tampoco operaciones
tales como la adicin, la substraccin, etc.
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Ejemplos de medidas nominales son algunas de estas variables: estado civil, gnero, religin,
preferencia por partido poltico, lugar de nacimiento, el nmero de seguro social, el sexo, los
nmeros de telfono, etc.
La nica medida de tendencia central que se puede hacer es la moda. La dispersin estadstica se
puede hacer con frecuencias y porcentajes o tabulacin cruzada. Con el uso de estas escalas no
existe la desviacin estndar.
Operaciones empricas bsicas: Determinacin de la igualdad
Grupo de estructura matemtica: Permutacin por grupos x'=f(x); f(x); f(x) de clases; sustitucin
uno a uno
Estadgrafos invariantes permitidos: Nmero de casos (n); moda, Chi cuadrada.
Ordinal La escala ordinal describe las variables a lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar
los valores. A las variables no slo se le asignan a grupos sino que adems pueden establecerse
relaciones de mayor que, menor que o igual que, entre los elementos.
Por ejemplo, se puede ordenar al conjunto de alumnos de la calificacin obtenida en el ltimo
examen.
Las variables con este tipo de escala, adems de nombrar se consideran el asignar un orden a los
datos. Esto implica que un nmero de mayor cantidad tiene un ms alto grado de atributo medido
en comparacin con un nmero menor, pero las diferencias entre rangos pueden no es igual.
Las operaciones matemticas posibles son: frecuencias y porcentajes, tabulacin cruzada, igualdad
y desigualdad, adems de ser mayor o menor que.
En esta clasificacin, los nmeros asignados a los objetos representan el orden o rango de las
entidades medidas.
Los nmeros se denominan ordinales, las variables se denominan variables de rango. Se pueden
hacer comparaciones como mayor que, menor que, adems de las comparaciones de igualdad o
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diferencia. Las operaciones aritmticas como la sustraccin a la adicin no tienen sentido en este
tipo de variables.
Ejemplos de variables ordinales son: la dureza de los minerales, los resultados de una carrera de
caballos, las actitudes y las preferencias, los juicios, el nivel socioeconmico, orden de llegada de
los corredores, entre otros.
Las medidas de tendencia central de una variable con escala ordinal pueden representarse por su
moda o su mediana. La mediana proporciona ms informacin.
Operaciones empricas bsicas: Determinacin de mayor que o menor que
Grupo de estructura matemtica: Grupos isotnicos; x'=f(x); frecuencias de clases; cualquier
funcin monotnica incremental (ordenada)
Estadgrafos invariantes permitidos: Mediana; Percentiles
Cuantitativas|Mtricas
Intervalar El nombre de la escala de intervalo o intervalar procede del latn interval lun (espacio entre dos
paredes). Este nivel de medicin integra las variables que pueden establecer distancias iguales
entre sus valores. Las variables del nivel de intervalo permiten conocer la diferencia entre puntos a
lo largo del mismo continuo. Las operaciones posibles son todas las de escalas anteriores, ms la
suma y la resta.
En este tipo de medida, los nmeros asignados a los objetos tienen todas las caractersticas de las
medidas ordinales, y adems las diferencias entre medidas representan intervalos equivalentes.
Esto es, las diferencias entre una par arbitrario de medidas puede compararse de manera
significativa. Estas variables nombran, ordenan y presentan igualdad de magnitud. Por lo tanto,
operaciones tales como la adicin, la sustraccin tienen significado. En estas variables el punto
cero de la escala es arbitrario y se pueden usar valores negativos, no significa ausencia de valor y
existe una unidad de igualdad entre los valores. Las diferencias se pueden expresar como razones.
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Las medidas de tendencia central pueden representarse mediante la moda, la mediana al
promedio aritmtico. El promedio proporciona ms informacin.
Ejemplos de este tipo de variables son la fecha, la temperatura, las puntuaciones de una prueba, la
escala de actitudes, las puntuaciones de IQ, conjuntos de aos, entre otros.
Operaciones empricas bsicas: Determinacin de la igualdad o la desigualdad de intervalos
Grupo de estructura matemtica: Grupos lineales generales; x'=ax+b
Estadgrafos invariantes permitidos: Media; desviacin estndar; correlacin por rangos;
correlacin Producto-Momento; regresin; anlisis de varianza
De Razn La escala de razn, cuya significado semntico procede del latn ratio (clculo), integra aquellas
variables con intervalos iguales y sitan un cero absoluto. Estas escalas involucran orden,
presentan intervalos iguales y el cero significa ausencia del atributo. El cero absoluto supone
identificar una posicin de ausencia total del rasgo o fenmeno. Tiene caractersticas importantes:
El valor cero no es arbitrario (no responde a la conveniencia del investigador). Un ejemplo claro es
la temperatura. La existencia de un cero en la escala Celsius no supone la ausencia de
temperatura, puesto que los cero grados centgrados estn situados por arbitrio de los creadores
de la escala. Por el contrario, la escala Kelvin s tiene un cero absoluto, precisamente all donde las
molculas cesan su actividad y no se produce por lo tanto roce entre los componentes
moleculares. El cero absoluto de la escala Kelvin se sita a unos -273 grados centgrados.
La presencia de un cero absoluto permite utilizar operaciones matemticas ms complejas a las
otras escalas. Hasta ahora se poda asignar, establecer la igualdad (nominal), mayor o menor que
(ordinal), sumar y restar (intervalo) a las que se aade multiplicar, dividir, etc.
Los nmeros asignados a los objetos tienen todas las caractersticas de las medidas de intervalo y
adems tienen razones significativas entre pares arbitrarios de nmeros. Operaciones tales como
la multiplicacin y la divisin tienen significado.
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La posicin del cero no es arbitraria para este tipo de medida. Las variables para este nivel de
medida se llaman variables racionales. La mayora de las cantidades fsicas, tales como la masa,
longitud, energa, se miden en la escala de razn, as como tambin la temperatura (en Kelvin)
relativa al cero absoluto. Las medidas de tendencia central de una variable medida a nivel racional
pueden representarse por la moda, la mediana, el promedio aritmtico o su promedio geomtrico.
Lo mismo que con la escala de intervalos, la media proporciona la mayor informacin.
Por ejemplo; el ingreso; el cero representara que no recibe ingreso en virtud de un trabajo, la
velocidad; el cero significa ausencia de movimiento. Otros ejemplos de variables racionales son la
edad, y otras medidas de tiempo. En otras palabras, la escala de razn comienza desde el cero y
aumenta en nmeros sucesivos iguales a cantidades del atributo que est siendo medido.
Operaciones empricas bsicas: Determinacin de igualdad de razones
Grupo de estructura matemtica: Grupos similares; x'=ax
Estadgrafos invariantes permitidos: Media geomtrica; media Harmnica; Coeficiente de
variacin; logaritmos
Escalas Aleatorias En probabilidad y estadstica, una variable aleatoria o variable estocstica es una variable
estadstica cuyos valores se obtienen de mediciones en algn tipo de experimento aleatorio.
Formalmente, una variable aleatoria es una funcin, que asigna eventos (p. e., los posibles
resultados de tirar un dado dos veces: (1, 1, (1, 2), etc.) a nmeros reales (p. e., su suma).
Los valores posibles de una variable aleatoria pueden representar los posibles resultados de un
experimento an no realizado, o los posibles valores de una cantidad cuyo valor actualmente
existente es incierto (p. e., como resultado de medicin incompleta o imprecisa). Intuitivamente,
una variable aleatoria puede tomarse como una cantidad cuyo valor no es fijo pero puede tomar
diferentes valores; una distribucin de probabilidad se usa para describir la probabilidad de que se
den los diferentes valores.
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Las variables aleatorias suelen tomar valores reales, pero se pueden considerar valores aleatorios
como valores lgicos, funciones. El trmino elemento aleatorio se utiliza para englobar todo ese
tipo de conceptos relacionados. Un concepto relacionado es el de proceso estocstico, un
conjunto de variables aleatorias ordenadas (habitualmente por orden o tiempo).
Informalmente una variable aleatoria puede concebirse como un valor numrico que est
afectado por el azar. Dada una variable aleatoria no es posible conocer con certeza el valor que
tomar esta al ser medida o determinada, aunque s se conoce que existe una distribucin de
probabilidad asociada al conjunto de valores posibles.
Para trabajar de manera slida con variables aleatorias en general es necesario considerar un gran
nmero de experimentos aleatorios, para su tratamiento estadstico, cuantificar los resultados de
modo que se asigne un nmero real a cada uno de los resultados posibles del experimento. De
este modo se establece una relacin funcional entre elementos del espacio muestral asociado al
experimento y nmeros reales.
Para comprender de una manera ms amplia y rigurosa los tipos de variables con estas escalas, es
necesario conocer la definicin de conjunto discreto. Un conjunto es discreto si est formado por
un nmero finito de elementos, o si sus elementos se pueden enumerar en secuencia de modo
que haya un primer elemento, un segundo elemento, un tercer elemento, y as sucesivamente.
Discretas Una variable aleatoria es discreta si su recorrido es un conjunto discreto (nmeros enteros)
Continuas Una variable aleatoria es continua si su recorrido no es un conjunto numerable. Esto es que el
conjunto de posibles valores de la variable abarca todo un intervalo de nmeros reales.
Por ejemplo, la variable que asigna la estatura a una persona extrada de una determinada
poblacin es una variable continua ya que, tericamente, todo valor entre, pongamos por caso, 0 y
2.50 m es posible
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Escalas Comparativas El uso de escalas comparativas, supone mostrar al respondiente un punto de referencia a la hora
de elaborar su juicio, de esta forma todos los individuos llevaran a cabo dicha valoracin en base al
mismo punto de referencia.
Pareadas Las escalas pareadas son usadas para conocer el valor que se le da a un elemento referente a otro.
Una vez seleccionados el conjunto de elementos que se quiere comparar, se generan las parejas
de elementos y estas parejas, sern tantas como resulte de la combinacin de todos los
elementos; cada pareja de elementos se le muestran al respondiente para medir su reaccin, de
tal forma que esta estrategia muestra la preferencia del sujeto con base a los objetos en
comparacin, eligiendo solo uno de los dos elementos de cada par. Con esta estrategia tambin es
deseable que el respondiente emita una opinin verbal para cada uno de los pares que se le
presenten, para conocer el fundamento de su juicio.
Ventajas
Facilita la respuesta del respondiente
Puede transformarse a una escala ordinal
Puede usarse con gran nmero de elementos Desventajas
De los elementos a comparar, se realizan tantas parejas como resulte de la combinatoria de ellos
Los pares que se formen puede distar mucho del fenmeno a observar
El orden en que se le presenten al respondiente los pares, puede intervenir en su eleccin
Ejemplo
De las siguientes parejas de automviles que le vamos a presentar a continuacin, seale la que
prefiere en cada caso:
AUTOS Preferencia
Peuge
ot
Renault 1 2
Corola Renault 1 2
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Peuge
ot
Corola 1 2
Clasificacin por rangos Se le pide al respondiente que ordene o clasifique una serie de elementos en base a algn criterio.
Ventajas
Es fcil de crear y de aplicar Desventaja
Es difcil de aplicar para ms de 6 elementos
En el caso de actitudes, no indica direccin la misma
Es equivalente a una escala ordinal
Ejemplo
Por favor, clasifique segn su opinin las siguientes cadenas de televisin, de mayor a menor
segn la cantidad de anuncios que emiten, asignando un 1 a la que ms publicidad emite, 2 a la
siguiente y as sucesivamente
TV Azteca 3
Televisa 1
AXN 2
Fox 4
Se suma constante Mide la importancia relativa que tienen para el individuo una serie de atributos. Para ello se le
pide que reparta un valor entre un conjunto de elementos.
Ventajas
Presenta las propiedades de la escala de razn
Presenta respuestas homogneas y comparables Desventaja
Necesita de la realizacin de clculos para contestar
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No se pueden usar muchas categoras
Genera colinealidad
Ejemplo
Reparte 100 puntos entre las caractersticas que se te muestran a continuacin, de forma que
refleje cul es la importancia que tiene para usted cada una de ellas a la hora de optar por la
compra de auto
Precio 35
Motor 20
HP 15
Consumo 20
Carrocera 10
Guttman Con esta escala se trata de dar un orden a unos elementos con base a un criterio, de forma que se
presenten los estmulos de ms sencillos a ms complejos, contestando a los mismos de forma
dicotmica. La respuesta jerarquizada implican que el valor alcanzado en la escala y asegura que el
respondiente ha sido capaz de alcanzar todos los valores anteriores (menores) no as de contestar
ninguno de los valores superiores al contestado.
Por ejemplo
Contesta S o No sealando los estudios que has cursado o la titulacin mxima alcanzada
Ninguno, no sabe leer ni escribir
Ninguno, sabe leer
Ninguno, sabe leer y escribir
Estudios primarios
Estudios primarios (graduado)
Bachillerato superior
Universitarios de grado medio
Universitarios superiores
Doctorado
Post doctorado
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Clases o similitudes Su utilidad estriba en la posibilidad de clasificar una gran cantidad de reactivos con base en un
supuesto. Se basa en solicitar a los respondientes que clasifiquen los estmulos en un nmero fijo
de agrupaciones, clases o categoras, atendiendo a la similitud de los estmulos con el significado
de los grupos o clases.
Ventajas
Puede usarse con gran cantidad de estmulos
Permite una clasificacin basndose en ms de un criterio a la vez Inconvenientes
Los grupos se deben definir a priori y con mucho cuidado
Suele usarse como paso previo para un escalamiento ordinal
Por ejemplo
De los siguientes tipos de automviles a continuacin, clasifcalos en alguno de los siguientes
grupos: Jetta, VMW, Peugeot, Sentra
Automvil de uso
profesional
Automvil de uso
ciudadano
Automvil de uso
deportivo
Automvil de uso familiar
Procesos verbales El respondiente debe seleccionar aquella frase o conjunto de palabras que mejor representen su
posicin respecto al estmulo planteado de referencia. El nmero de alternativas posibles suele
estar entre 5 6.
Aspectos importantes
El nmero de alternativas puede ser par o impar
El nmero de alternativas, equilibradas o no equilibradas Por ejemplo
Qu opinas de ste nuevo producto respecto al que utilizas habitualmente? (Marca con una x)
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Es muchsimo mejor
Es mejor
Es ms o menos igual
Es peor
Es muchsimo peor
Escalas No comparativas
Escala de clasificacin continua Este tipo de escala puede presentar un gran nmero de alternativas de respuesta en la medida
que el individuo debe marcar sobre una lnea recta continua su posicin respecto al tema objeto
de investigacin. Dicha lnea puede venir estar delimitada por los dos extremos o puede marcarse
algunas graduaciones dentro de la recta.
Ventajas
Permiten obtener respuestas muy exactas Inconvenientes
Resulta muy difcil de codificar y de medir las respuestas
Por ejemplo
Indica marcando sobre la lnea del medio, el grado de tu opinin respecto a la amabilidad del
personal que trabaja en este lugar.
Nada amable
Muy amable
Escalas Likert Dada el uso generalizado en las investigaciones predominantemente sociales o humanas de la
escala, se le dar ms espacio en este documento. La escala tipo 'Likert' es muy utilizada en
cuestionarios. La respuesta emitida por el sujeto refiere el orden en que est de acuerdo o en
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desacuerdo respecto a una afirmacin (reactivo, tem, pregunta, etc.). La escala se denomina as
por el psiclogo y educador estadounidense Rensis Likert (1903-1981). Los trabajos de Likert se
centraron ms en el desarrollo de los estilos de Gestin en las empresas desde dnde propuso en
1932 mediante un informe la escala tambin denominada linking pin model para la teora de la
gestin.
Etapas de construccin de una Escala tipo 'Likert'
Preparacin de los reactivos en la primera etapa. Para esto se recurre a la estrategia de se elaboran una serie de enunciados afirmativos y negativos sobre el tema o actitud que se pretende observar, el nmero de enunciados elaborados debe ser mayor al nmero final de enunciados incluidos en la versin final.
Piloteo de los reactivos a una muestra representativa de la poblacin cuya actitud se desea observar.
Se le asigna un puntaje a cada reactivo para obtener una clasificacin que refleje las actitudes positivas o negativas.
Para cada caso o sujeto, se realiza una transformacin lineal de las variables a travs de la suma de las puntuaciones de cada uno de ellos.
Pre anlisis y seleccin de los reactivos o variables. A travs de pruebas de caracterizacin y de contraste se seleccionan los reactivos que mejor discriminen la actitud observada y se rechazan las ambiguas.
Es necesario hacer una distincin entre la Escala tipo 'Likert y el Reactivo (variable) con escala tipo
'Likert'. La escala refiere a la suma de todas las respuestas de los reactivos del cuestionario.
Los Reactivos con escala tipo 'Likert' van acompaados por una representacin analgica, ya sea
verbal o visual y numrica (por ejemplo, una lnea horizontal en la que el sujeto indica su
respuesta o indica en un crculo el cdigo de la respuesta verbal); tambin se le llama escala
'Likert' a los reactivos mismos. sta es la razn de muchas confusiones y es deseable, por tanto,
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reservar el nombre de Escala de tipo 'Likert' para aplicarlo a la suma de toda la encuesta y reactivo
(variable) con escala tipo 'Likert' para referirse a cada atributo a observar individualmente.
Un reactivo con escala tipo Likert, es una afirmacin que se le hace a los respondientes para que
stos emitan una respuesta en base a su opinin, percepcin o experiencia; en trminos generales
se pide a los respondientes que emitan su grado de acuerdo o desacuerdo.
Normalmente hay cinco posibles respuestas o niveles de acuerdo o desacuerdo, aunque algunos
evaluadores prefieren utilizar 7 a 9 niveles (siempre en trminos impares); es muy posible que la
informacin obtenida con escalas con 5, 7 y 10 categoras de respuesta muestre las mismas
caractersticas respecto a la media, varianza, sesgo y curtosis despus de aplicar transformaciones
simples.
La escala de Likert es un mtodo de escala bipolar que mide tanto el grado positivo, neutral y
negativo de cada afirmacin.
Al ser una escala que mide actitudes, es importante que pueda aceptar que las personas tienen
actitudes favorables, desfavorables o neutras a las cosas y situaciones lo cual es perfectamente
normal en trminos de informacin.
Las variables con escala tipo 'Likert' son muy utilizada para medir actitudes hacia objetos, hechos o
ideas. Se presenta al respondiente una serie de palabras tanto positivas como negativas y se le
pide que muestre su grado de acuerdo o desacuerdo respecto a cada una de ellas.
Una vez asignados los valores a las distintas declaraciones habr que sumar las puntuaciones que
se han dado al total de todas las declaraciones.
Ventajas
Permite medir el sentido e intensidad de las actitudes
Posee caractersticas de las escalas ordinales
Es fcil de administrar Inconvenientes
Necesita de la ponderacin de las respuestas
Por ejemplo
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Indica sealando en el recuadro el grado de acuerdo o desacuerdo a las siguientes afirmaciones en
relacin a la escuela X
Se pueden encontrar las ltimas novedades tericas
Totalmente de acuerdo Bastante en desacuerdo Bastante de acuerdo Ni en desacuerdo ni de acuerdo Totalmente en desacuerdo
Es una escuela ms para estudiar
Totalmente de acuerdo Bastante en desacuerdo Bastante de acuerdo Ni en desacuerdo ni de acuerdo Totalmente en desacuerdo
Entender lo que se pretende con este sistema educativo es todo un reto
Totalmente de acuerdo Bastante en desacuerdo Bastante de acuerdo Ni en desacuerdo ni de acuerdo Totalmente en desacuerdo
En esta escuela siempre se atienden las necesidades del estudiante
Totalmente de acuerdo Bastante en desacuerdo Bastante de acuerdo Ni en desacuerdo ni de acuerdo Totalmente en desacuerdo
Anlisis de respuestas con las escalas Likert
Despus de recolectar las respuestas, cada variable se puede analizar por separado o las
respuestas se suman para obtener una puntuacin total por variable compleja. Es por esto que las
escalas de tipo Likert son un tipo de escalas sumativas.
Se considera una escala de tipo ordinal, ya que no hay evidencia para suponer que los sujetos
perciban las respuestas como equidistantes, aunque podra asumirse si cada reactivo se carea con
una escala visual horizontal en la cual se marca la respuesta, y en la que cada respuesta est
situada de forma intervalar.
Cuando los datos se tratan como ordinales, es deseable leer la mediana y la moda (pero no la
media). La dispersin se calcula por medio del intervalo entre Cuartiles, Quintiles, Deciles o
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Percentiles (no es apropiado calcular la desviacin estndar), o puede analizarse mediante
tcnicas no paramtricas, como la distribucin , la prueba de Mann-Whitney, la prueba de los
signos de Wilcoxon o la prueba de Kruskal-Wallis.
Las respuestas a las variables se pueden sumar, y hay que tener en cuenta que todos los reactivos
deben medir lo mismo (la misma actitud. en estos casos se puede utilizar el anlisis de varianza.
Diferencial semntico Esta escala evala el estmulo presentando diversos atributos, adjetivos o sentencias, en forma
bipolar; analiza tanto las puntuaciones totales como los perfiles obtenidos. Puede usarse para
analizar y comparar diversos estmulos de forma simultnea.
Por ejemplo
La publicidad comparativa para Ud. es:
1 2 3 4 5 6 7
De ningn inters De gran inters
Nada creble Muy creble
No impresiona Impresiona mucho
Nada atractiva Muy atractiva
Nada informativa Muy clara
Nada clara Llama la atencin
No gusta Gusta mucho
Nada convincente Muy convincente
Nada simptica Muy simptica
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Escala de Stepel Escala semejante al 'diferencial semntico', en la que los estmulos que son valorados por el
respondiente; no son bipolares, aunque se deben valorar positiva o negativamente dada una
escala.
Por ejemplo
A continuacin se te presentan una serie de adjetivos. Elija el mximo nmero de ellos que
considere que describen a la tienda X. Cuanto ms considere que dicho adjetivo describe mejor a X
mayor puntuacin positiva le debe dar. Cuanto ms considere que dicho adjetivo describe peor a
X, mayor puntuacin negativa le debe dar. Por tanto, la valoracin que usted dar a cada adjetivo
puede ir de +5, si considera que dicho adjetivo describe muy bien a X, hasta -5, si considera que
dicho adjetivo no describe en absoluto.
Atienden
bien
+5
Ambiente
agradable
+5
Decoracin
bonita
+5
Empleados
amables
+5
+4 +4 +4 +4
+3 +3 +3 +3
+2 +2 +2 +2
+1 +1 +1 +1
-1 -1 -1 -1
-2 -2 -2 -2
-3 -3 -3 -3
-4 -4 -4 -4
-5 -5 -5 -5
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Escala de Thurstone Este tipo de escala es semejante a la escala Likert, aunque se diferencia en que los enunciados
objeto de valoracin, se miden en escalas diferentes, mostrando distintas ponderaciones.
Por ejemplo
Mu
y d
e ac
uer
do
Neu
tral
Tota
lmen
te e
n
des
acu
erd
o
La potencia es muy importante en un auto tipo turismo x
(5) (4) (3) (2) (1)
El tamao no importa en un auto x
(2) (4) (6) (8) (10)
El consumo no debe ser reducido x
(3) (6) (9) (12) (15)
Los autos utilitarios son solo para mujeres y jvenes x
(0) (1) (2) (3) (4)
Binarias I|O Escala binaria de s o no, de presencia o ausencia. Es la base de la computacin y se entiende
como cero o uno, encendido o apagado. En estudios humanos, se indica la presencia fsica del
atributo a observar
Por ejemplo
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En la escala de Cage1 para la medicin del alcoholismo (alcoholemia).
Ha sentido alguna vez que debe beber menos?
Le ha molestado que la gente lo critique por su forma de beber?
Alguna vez se ha sentido mal o culpable por su forma de beber?
Alguna vez ha necesitado beber por la maana para calmar los nervios o eliminar molestias por
haber bebido la noche anterior?
Segn el nmero de respuestas afirmativas, en general se considera que cuanto mayor es, mayor
ser tambin la dependencia. De este modo:
0-1. Bebedor social
2. Consumo de riesgo. Sensibilidad >85% y especificidad alrededor del 90% para el diagnstico de
abuso/dependencia
3. Consumo perjudicial
4. Dependencia alcohlica
Dicotmica Se habla de dicotoma cuando se presentan dos opciones nicamente. Es una variable medida con
solo dos posibles respuestas que son excluyentes entre s.
A las escalas que tienen varias divisiones se les denomina politmicas. Este tipo de variables estn
contempladas por Steven como escala nominal.
Tambin estn estas categoras de escalasEscala de Nicholas R. Chrisman
Nominal
Categoras graduales
Ordinal
Intervalo
http://inicia.es/de/MedicoRural/test_altaba.htm1
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Intervalo logartmico
Razn extensiva
Razn cclica
Razn derivada
Cantidades
Absolutas
Escalas Dimensionales
Unidimensionales
Multidimensionales
Sigmtica
Cartogrfica
Natural
De reduccin
De ampliacin
Numrica
Unidad por unidad
Grficas