Niveles de medición: nominal, ordinal, intervalo y relación

Actualizado el 19 de julio de 2024, por Luis Benites.

En estadística, utilizamos datos para responder preguntas interesantes. Pero no todos los datos son iguales. En realidad, hay cuatro escalas de medición de datos diferentes que se utilizan para categorizar diferentes tipos de datos:

• Nominal
• Ordinal
• Intervalo
• Proporción

En esta publicación, definimos cada escala de medición y proporcionamos ejemplos de variables que se pueden usar con cada escala.

Nominal

La escala de medición más simple que podemos usar para etiquetar variables es una escala nominal.

Escala nominal: escala que se utiliza para etiquetar variables que no tienen valores cuantitativos.

Algunos ejemplos de variables que se pueden medir en una escala nominal incluyen:

• Género: masculino, femenino
• Color de ojos: azul, verde, marrón
• Color de pelo: rubio, negro, castaño, gris, otro
• Tipo de sangre: O-, O+, A-, A+, B-, B+, AB-, AB+
• Preferencia política: republicano, demócrata, independiente
• Lugar donde vives: ciudad, suburbios, rural

Las variables que se pueden medir a escala nominal tienen las siguientes propiedades:

• No tienen un orden natural. Por ejemplo, no podemos organizar los colores de ojos en orden de peor a mejor o de menor a mayor.
• Las categorías son mutuamente excluyentes. Por ejemplo, un individuo no puede tener ambos ojos azules y marrones. Del mismo modo, un individuo no puede vivir tanto en la ciudad como en un área rural.
• El único número que podemos calcular para estas variables son los recuentos. Por ejemplo, podemos contar cuántas personas tienen cabello rubio, cuántas tienen cabello negro, cuántas tienen cabello castaño, etc.
• La única medida de tendencia central que podemos calcular para estas variables es la moda. El modo nos dice qué categoría tuvo más conteos. Por ejemplo, podríamos encontrar qué color de ojos se presentó con mayor frecuencia.

La forma más común de recopilar datos a escala nominal es a través de una encuesta. Por ejemplo, un investigador podría encuestar a 100 personas y preguntarles a cada una de ellas en qué tipo de lugar viven.

Pregunta: ¿En qué tipo de área vive?

Posibles Respuestas: Ciudad, Suburbios, Rural.

Con estos datos, el investigador puede averiguar cuántas personas viven en cada área, así como en qué área es más común vivir.

Ordinal

El siguiente tipo de escala de medición que podemos usar para etiquetar variables es una escala ordinal.

Escala ordinal: una escala que se utiliza para etiquetar variables que tienen un orden natural, pero sin diferencia cuantificable entre valores.

Algunos ejemplos de variables que se pueden medir en una escala ordinal incluyen:

• Satisfacción: muy insatisfecho, insatisfecho, neutral, satisfecho, muy satisfecho
• Situación socioeconómica: ingresos bajos, ingresos medios, ingresos altos
• Estado del lugar de trabajo: analista de entrada, analista I, analista II, analista principal
• Grado de dolor: pequeña cantidad de dolor, mediana cantidad de dolor, gran cantidad de dolor

Las variables que se pueden medir en una escala ordinal tienen las siguientes propiedades:

• Tienen un orden natural. Por ejemplo, «muy satisfecho» es mejor que «satisfecho», que es mejor que «neutral», etc.
• No se puede evaluar la diferencia entre valores. Por ejemplo, no podemos decir exactamente que la diferencia entre «muy satisfecho» y «satisfecho» sea la misma que la diferencia entre «satisfecho» y «neutral».
• Las dos medidas de tendencia central que podemos calcular para estas variables son la moda y la mediana. La moda nos dice qué categoría tuvo la mayor cantidad de recuentos y la mediana nos dice el valor «medio».

Los datos de escala ordinal a menudo los recopilan las empresas a través de encuestas que buscan comentarios sobre su producto o servicio. Por ejemplo, una tienda de comestibles podría encuestar a 100 clientes recientes y preguntarles sobre su experiencia general.

Pregunta: ¿Qué tan satisfecho estuvo con su visita más reciente a nuestra tienda?

Posibles respuestas: Muy insatisfecho, insatisfecho, neutral, satisfecho, muy satisfecho.

Con estos datos, la tienda de comestibles puede analizar el número total de respuestas para cada categoría, identificar qué respuesta fue más común e identificar la respuesta media.

Intervalo

El siguiente tipo de escala de medición que podemos usar para etiquetar variables es una escala de intervalo.

Escala de intervalo: una escala que se utiliza para etiquetar variables que tienen un orden natural y una diferencia cuantificable entre valores, pero sin valor de «cero verdadero».

Algunos ejemplos de variables que se pueden medir en una escala de intervalo incluyen:

• Temperatura: medida en grados Fahrenheit o Celsius
• Puntajes de crédito: medidos de 300 a 850
• Puntajes SAT: medidos de 400 a 1,600

Las variables que se pueden medir en una escala de intervalo tienen las siguientes propiedades:

• Estas variables tienen un orden natural.
• Podemos medir la media, la mediana, la moda y la desviación estándar de estas variables.
• Estas variables tienen una diferencia exacta entre los valores. Recuerde que las variables ordinales no tienen una diferencia exacta entre las variables; no sabemos si la diferencia entre «muy satisfecho» y «satisfecho» es la misma que la diferencia entre «satisfecho» y «neutral». Sin embargo, para las variables en una escala de intervalo, sabemos que la diferencia entre un puntaje de crédito de 850 y 800 es exactamente la misma que la diferencia entre 800 y 750.
• Estas variables no tienen un valor de «cero verdadero». Por ejemplo, es imposible tener una calificación crediticia de cero. También es imposible tener una puntuación de cero en el SAT. Y para las temperaturas, es posible tener valores negativos (por ejemplo, -10 °F), lo que significa que no hay un verdadero valor cero que los valores no puedan bajar.

Lo bueno de los datos de escala de intervalo es que se pueden analizar de más formas que los datos nominales u ordinales. Por ejemplo, los investigadores podrían recopilar datos sobre las calificaciones crediticias de los residentes de un determinado condado y calcular las siguientes métricas:

• Puntaje crediticio medio (el valor de puntaje crediticio «medio»)
• Puntaje crediticio promedio (el puntaje crediticio promedio)
• Modalidad de puntuación de crédito (la puntuación de crédito que se produce con más frecuencia)
• Desviación estándar de puntajes crediticios (una forma de medir qué tan dispersos están los puntajescrediticios alrededor del promedio)

Proporción

El tipo final de escala de medición que podemos usar para etiquetar variables es una escala de razón.

Escala de proporción: una escala que se utiliza para etiquetar variables que tienen un orden natural, una diferencia cuantificable entre valores, y un «cero verdadero».

Algunos ejemplos de variables que se pueden medir en una escala de proporción incluyen:

• Altura: medida en pies, pulgadas, centímetros, etc.
• Peso: medido en libras, kilogramos, etc.
• Edad: medida en años
• Distancia: medida en millas, kilómetros, etc.
• Tiempo: medido en segundos, minutos, horas, etc.
• Calificaciones de exámenes: medidos en escala del 1 al 100.

Las variables que se pueden medir en una escala de razón tienen las siguientes propiedades:

• Estas variables tienen un orden natural.
• Podemos medir la media, la mediana, la moda y la desviación estándar de estas variables.
• Estas variables tienen una diferencia exacta entre los valores.
• Estas variables tienen un valor de «cero verdadero». Por ejemplo, una calificación de examen de 100 es exactamente el doble que una calificación de examen de 50. Del mismo modo, la altura de 6 pies es exactamente el doble que la altura de 3 pies.

Al igual que con los datos de intervalo, los datos de razón se pueden analizar de muchas maneras. Por ejemplo, los investigadores pueden recopilar datos sobre la altura de las personas en una determinada ciudad y calcular las siguientes métricas:

• Altura mediana (la altura «media»)
• Altura promedio (la altura promedio)
• Altura modal (la altura que se presenta con mayor frecuencia)
• Desviación estándar de la altura (una forma de medir qué tan dispersa está la altura alrededor de la media)

Las variables que se pueden medir en una escala de razón nos permiten analizar una mayor cantidad de datos y realizar más cálculos en comparación con los datos de escala nominal, ordinal e incluso intervalar.

Recapitulando

Aquí hay una breve descripción de los cuatro tipos de escalas de medición:

• Nominal: escala que se utiliza para etiquetar variables que no tienen valores cuantitativos.
• Ordinal: escala que se utiliza para etiquetar variables que tienen un orden natural, pero sin diferencia cuantificable entre valores.
• Intervalo: escala que se utiliza para etiquetar variables que tienen un orden natural y una diferencia cuantificable entre valores, pero sin valor de «cero verdadero».
• Proporción: escala que se utiliza para etiquetar variables que tienen un orden natural, una diferencia cuantificable entre valores, y un «cero verdadero».

Dependiendo de los datos que tengas, puedes categorizarlos en una de estas escalas y luego proceder con el análisis adecuado.

Tabla de resumen

La siguiente tabla proporciona un resumen de las variables en cada escala de medición:

Validación y confiabilidad de las escalas de medición

Validación de las escalas: Explicar cómo se puede asegurar que una escala de medición es válida, es decir, que realmente mide lo que se pretende medir. Mencionar métodos como la validación de contenido, la validación de constructo y la validación criterio.

Confiabilidad de las escalas: Discutir cómo se puede determinar que una escala de medición es confiable, es decir, que produce resultados consistentes a lo largo del tiempo. Mencionar métodos como la consistencia interna (usando el alfa de Cronbach), la estabilidad temporal (test-retest) y la equivalencia entre formas paralelas.

Aplicaciones prácticas y ejemplos reales

Uso en investigación social y de mercado: Proveer ejemplos específicos de cómo se aplican estas escalas de medición en estudios de mercado, encuestas de satisfacción del cliente, investigación social y psicológica.

Estudios de caso: Incluir estudios de caso breves que demuestren el uso práctico de estas escalas. Por ejemplo, cómo una empresa utilizó una escala ordinal para medir la satisfacción del cliente y luego utilizó esos datos para mejorar sus productos o servicios.

Estos puntos adicionales ayudarán a proporcionar una comprensión más profunda y práctica de los niveles de medida y cómo se utilizan en diversas disciplinas y aplicaciones del mundo real.

Recursos Adicionales para niveles de medición

• Niveles en Estadística
• Variable de escala: definición
• Escala ordinal nominal de SPSS

Fuentes y recursos de investigación

1. American Psychological Association (APA) – «Publication Manual of the American Psychological Association»: Este manual proporciona directrices sobre la investigación y el uso de escalas de medición en estudios psicológicos. APA Style
2. National Institute of Standards and Technology (NIST) – «Guidelines for Evaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results»: Un documento detallado sobre la validación y confiabilidad de las mediciones. NIST Guidelines
3. International Organization for Standardization (ISO) – «ISO 5725-1: Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results – Part 1: General principles and definitions»: Proporciona normas sobre la precisión y exactitud de las mediciones. ISO 5725-1
4. Journal of Educational and Behavioral Statistics – «An Introduction to Classical and Modern Test Theory»: Un libro de texto que aborda las teorías y prácticas relacionadas con la medición y evaluación en la educación y las ciencias del comportamiento. Journal of Educational and Behavioral Statistics
5. University of California, Berkeley – «Statistics and Measurement Theory» Course Materials: Materiales de cursos que proporcionan una comprensión profunda de las diferentes escalas de medición y sus aplicaciones. UC Berkeley Statistics Department