Escala ordinal nominal de SPSS

Actualizado el 3 de noviembre de 2021, por Luis Benites.

En SPSS, es importante elegir el nivel de medición adecuado para cada variable.

Mire el video para obtener una descripción general de cómo elegir una configuración para sus variables en el menú de opciones de SPSS Nominal Ordinal Scale:

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Acerca del menú de opciones de SPSS Nominal Ordinal Scale

SPSS le ofrece tres opciones para los niveles de medición: nominal, ordinal y de escala. Cada uno de esos niveles le brinda diferentes cantidades de información analizable en SPSS. Varios procedimientos, como la prueba de hipótesis, requieren que sus datos se recopilen con niveles de medición específicos. El nivel está parcialmente determinado por la naturaleza de sus variables. Sin embargo, tiene un pequeño margen de maniobra al elegir una opción.

Para encontrar las opciones, haga clic en la pestaña de vista de variables en la parte inferior de la pantalla, luego mire la columna «medida»: Después de ingresar sus datos, la opción predeterminada de SPSS es escala, pero puede cambiarla.

Opciones para la escala ordinal nominal de SPSS

1. Las variables nominales se pueden colocar en categorías. Las categorías no tienen valor numérico. Estos tampoco tienen ningún orden y, a menudo, se muestran en un gráfico circular. Si parece tener categorías con un orden, es posible que tenga variables ordinales en su lugar.
2. Variables ordinales: Estas tienen un orden, como del más caliente al más frío, del 1 al último o del más ligero al más pesado. Si puede clasificar sus datos primero, segundo… entonces tiene datos ordinales.
3. Variables de escala : en SPSS, utilizará la opción «variable de escala» para las variables en la escala de intervalo o la escala de razón. La escala de intervalo tiene divisiones significativas, como la temperatura. Las variables en la escala de razón también tienen divisiones significativas, pero el cero tiene un significado específico: no existe (como la altura de cero).

No confíe en SPSS para elegir su escala. No sabe cuál fue su intención o cómo se recopilaron los datos.

La jerarquía de niveles

Los tres niveles deben tratarse como una jerarquía:

1. Escala
2. Ordinal
3. Nominal

Esta jerarquía se refiere a la cantidad de información analizable contenida en los datos. Siempre es posible cambiar los datos de escala a nominales (es decir, bajar en la jerarquía), pero nunca debe moverse en la otra dirección, cambiando las variables nominales a escala. Es matemáticamente erróneo hacer esto. Por ejemplo, podría cambiar la «altura» de escala a nominal, creando categorías de «bajo a alto». Pero no tendría sentido cambiar una variable nominal como los modos de transporte a escala, porque no hay divisiones significativas entre automóvil y avión o bicicleta y tren.