Escala de medicion

presentacion

1. Republica Bolivariana D e V enezuela Ministerio Del P oder P opular P ara L a Educación I.U.P «Santiago Mariño» Barcelona – Anzoátegui Ing. Sistemas Alumno: PERDIGON, José C.I: 28.250.231 Docente: BELTRAN, Pedro Escalas de medición

2. Introducción El nivel de medida de una variable en matemáticas y estadísticas, también llamado escala de medición, es una clasificación acordada con el fin de describir la naturaleza de la información contenida dentro de los números asignados a los objetos y, por lo tanto, dentro de una variable.

3. El proceso de medición tiene como fin distinguir objetos, fenómenos o casos para luego poder clasificarlos. Para que sea válido, este  proceso debe responder algunos requisitos y principios. En primer lugar, debe ser válido. Es decir, deben existir maneras de demostrar la manera en la que se realiza la medición.

4. Según la teoría de las escalas de medida, varias operaciones matemáticas diferentes son posibles dependiendo del nivel en el cual la variable se mide. Escalas de medición son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables.

5. La medición puede definirse como la asignación de numerales a objetos o sucesos siguiendo ciertas reglas Stevens (1946). El autor de esta definición desarrolló un método para clasificar los diferentes resultados de las mediciones en lo que llamó niveles de medición . Un nivel de medición es la escala que representa una jerarquía de precisión dentro de la cual una variable puede evaluarse, en función de las características que rigen las escalas. Por ejemplo, la variable estatura puede analizarse en diferentes niveles de medida.

6. 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 métrica, simplemente basta observar quienes destacan sobre los demás (el grupo de altos) y el resto completarán el grupo de bajos. El nivel de medición que corresponde a esta forma de medir es nominal.

7. Escalas de medición Estas escalas son: nominales, ordinales, intercalares o racionales. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las escalas de medición ofrecen información sobre la clasificación de variables discretas o continuas, también más conocidas como escalas grandes o pequeñas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la  gráfica adecuada .

8. Escala nominal Consta de dos o más categorías mutuamente excluyentes. Si solo hay dos, se llama escala nominal dicotómica. A cada categoría se le suele asignar un número de código sin significado cuantitativo, lo que facilita su introducción en bases de datos. En cualquier situación, si se usa una codificación propia, debe tenerse claro lo que significa cada código para cada variable.

9. Ejemplo : Sexo: 1) masculino; 2) femenino . Fumar: 0) no; 1) sí . Estado civil: 1, casado ; 2, soltero; 3, viudo; 4, divorciado , Procedencia del ingreso: 1, urgencias; 2, consultas; 3, otro hospital. Dependiendo del programa que va a ser utilizado para el análisis, se prefiere codificar las variables nominales dicotómicas de forma que la presencia de enfermedad o del factor de exposición se suele codificar como uno (1), mientras que la ausencia de enfermedad o de exposición a algún factor como cero (0) o dos (2). Por ejemplo, el antecedente de hábito tabáquico puede codificarse como 1 y 0 (1: fumador; 0: no fumador) o como 1 y 2 (1: fumador; 2: no fumador). Aunque matemáticamente la presencia/ausencia de una característica se corresponde con la codificación 1-0, es frecuente usar la codificación 1-2, para evitar que variables vacías sean asignadas al 0 por error.

10. Escala ordinal Las variables ordinales tienen la cualidad adicional, respecto a la escala nominal, de que  sus categorías están ordenadas  por rango; cada clase posee una misma relación posicional con la siguiente; es decir, la escala muestra situaciones escalonadas. Si se usan números, su única significación está en indicar la posición de las distintas categorías en la serie; sin embargo, no asumen que la distancia del primer escalón al segundo sea la misma que la del segundo al tercero.

11. Ejemplo: Clase social: 1) baja, 2) media, 3) alta . Grados de reflujo vesicoureteral: grados 1, 2, 3, 4 . Conformidad con una afirmación: 0) completo desacuerdo, 1) acuerdo parcial, 2) acuerdo total . Fumar: 0) no fumador, 1) fumador leve, <10/día; 2) fumador moderado, 10-20/día, y 3) gran fumador, >20/día). Existen escalas que serán mezcla de nominal y ordinal, porque solo algunas categorías estén ordenadas por rango; esto ocurre en las escalas en las que un valor representa a una categoría inclasificable (ejemplo: no sabe no contesta o resultado indeterminado).

12. Escala de intervalos Las escalas de intervalos poseen la cualidad adicional de que  los intervalos entre sus clases son iguales.  Diferencias iguales entre cualquier par de números de la escala indican diferencias también iguales en el atributo sometido a medición.

13. Ejemplo:  la diferencia de temperatura entre una habitación a 22 grados centígrados y otra a 26 es la misma que la existente entre dos a 33 y 37 grados centígrados, respectivamente. Sin embargo, la razón entre los números de la escala no es necesariamente la misma que la existente entre las cantidades del atributo. Ejemplo: una habitación a 20 grados no está el doble caliente que otra a 10. Ello se debe a que el cero de la escala no expresa el valor nulo o ausencia de atributo.

14. Escala de razones Su cualidad adicional es que el cero sí indica ausencia de atributo. En consecuencia, la razón entre dos números de la escala es igual a la existente entre las cantidades del atributo medido. Las escalas de intervalos y razones se llaman también métricas o dimensionales. Las variables continuas van a medirse con escalas de razones o intervalos, por lo que es habitual que nos refiramos a ellas englobándolas como escalas continuas, ya que comparten estrategias de análisis, como la elección del test estadístico. Algunos paquetes estadísticos, como SPSS, las denominan simplemente “escalas”.

15. Ejemplo: Peso: medido en kilogramos . Concentración de glucosa en una muestra: medida en mg/dl . Tasa de mortalidad: muertes por 1000 personas en riesgo . Ingresos: medidos en euros. Cuando en la recogida de una variable continua (escala de razones o intervalos) no podemos recoger valores a partir de un límite (por ejemplo: cargas virales superiores a 100 000), si optamos por mantener esas observaciones en el análisis, la variable se comporta en ese rango como una variable ordinal.

16. Importancia y aplicación de las escalas de medición en las investigaciones científicas  La forma más conocida y que utilizamos a menudo está en las Medidas de Longitud, está en el empleo de una Regla o Cinta Métrica o cualquier instrumento que nos permita comparar en torno a lo que es una Unidad (en este caso, el Metro) el tamaño que ocupa una figura en el espacio, siendo entonces la medición la estimación de la magnitud de algo siguiendo en cuenta lo que es el patrón de medición

17. Se podría afirmar entonces que la importancia de realizar una medición sobre algo radica en la obtención de un dato desconocido en referencia a su comparación con un dato conocido, siendo el primero la característica inherente al objeto que será medido con el instrumental de medición adecuado, mientras que lo segundo es la unidad de medición que hemos empleado para realizar la comparación. Sin embargo, esta mensuración en muchas oportunidades no suele ser la misma, ya que puede existir un factor conocido como margen de error en el cual puede incurrir el operador que ha llevado a cabo dicha tarea, por lo que se suele realizar lo que es conocido como medición estadística siendo un valor promedio de todas las mediciones que hayan sido realizadas(es decir, se debe repetir la operación respetando las mismas condiciones del ámbito de trabajo.

18. Esto además se complementa con el aporte de ciencias auxiliares que permiten realizar mediciones indirectas que derivan en la combinación de unidades de medición para obtener un valor especifico, como en el caso de la concentración donde se puede estimar si un compuesto se trata de una solución saturada o insaturada en torno a una proporción de volumen del solvente con la cantidad de soluto pesado con anterioridad y que haya sido incorporado al sistema

19. conclusión Todo estudio científico parte de un primer paso que consiste en la observación, siendo este abarcado en un principio por el análisis de las características generales de una cosa (lo denominado análisis extrínseco) para lo cual posteriormente se arriba a una visión mucho mas minuciosa y precisa de alguna de sus características, siendo este el análisis intrínseco que requiere de la aplicación de instrumental óptico y lumínico adecuado entre otros instrumentos.

20. Bibliografía https:// evidenciasenpediatria.es/articulo/7307/estadistica-tipos-de-variables-escalas-de-medida https:// es.wikipedia.org/wiki/Nivel_de_medida   https://www.monografias.com/trabajos15/la-estadistica/la-estadistica.shtml .