Cuando llevamos a cabo un análisis de datos o estudio de investigación es de suma importancia conocer las escalas de medición estadísticas existentes. En cualquier investigación, de un paciente o grupos de estos, lo que hacemos es efectuar mediciones que ayuden a entender, evaluar y diferenciar las características de personas u objetos o grupos de ellas. Así, se miden variables (peso, edad, presión arterial) y los datos son los valores que toma una variable. En este artículo, explicaremos todo lo que tiene que saber para aplicar los distintos tipos de escala en su proyecto de análisis de datos en auditoría.
Definición de Escalas de Medición
En primera instancia, vamos a aclarar qué es una escala de medición. Su definición consiste en un proceso de comparación cuantitativa entre dos o más elementos. Al mismo tiempo, es importante advertir que un elemento puede ser objetivo posible de ser medido. Generalmente, los datos de una escala de medición se conforman por características o propiedades que se atraviesan a partir de la medición de diferentes indicadores. Estas mediciones nos permiten llegar a cierta precisión en las características de una variable de acuerdo a su cantidad, grado, capacidad o cualidad. Se habla de la precisión de una medición para referirse al grado de exactitud y usualmente esta significa el número de decimales que se alcanza en la medición.
Las escalas de medición se definen por las operaciones matemáticas que pueden ser usadas en su manipulación. Los datos pueden definirse también por la escala usada para la medición de las variables, distinguiéndose cuatro de ellas: nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Los cuatro niveles de medida determinan qué operaciones son posibles de usar y por consiguiente las pruebas estadísticas que son permisibles en cada nivel. Todas las escalas tienen algunas propiedades formales que proporcionan definiciones de las características de la escala con mayor exactitud que las que puede asignarse en términos verbales.
Tipos de Escalas de Medición
A continuación, presentaremos las 4 escalas de medida más importantes, que son fundamentales para comprender cómo los datos pueden ser clasificados y analizados en el contexto de una auditoría o cualquier estudio de investigación.
1. Escala Nominal
La escala nominal comprende los datos nominales que no tienen un orden. Es el nivel de medición más débil. Los números u otros símbolos se usan simplemente para clasificar un objeto, persona o característica.
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- En una escala nominal, la operación consiste en dividir una clase determinada en un conjunto de subclases mutuamente excluyentes.
- La única operación admisible es la de transformación “uno a uno” o “simétrica”. Esto implica que los símbolos en la escala pueden ser intercambiados siempre que esto sea hecho consistente y completamente.
- Las únicas estadísticas descriptivas admisibles son aquellas que no cambiarían con una transformación de ese tipo: el modo y las frecuencias.
- Bajo ciertas condiciones se pueden probar hipótesis relacionadas con la distribución de casos en las categorías usando un chi cuadrado o una prueba exacta de Fisher.
Ejemplos: Los datos dicotómicos solo pueden tomar dos valores posibles (como vivo o muerto). Otros ejemplos incluyen el número de ficha clínica, de teléfono, de permiso de circulación, o los números en las camisetas de un equipo de fútbol. Si retomamos el ejemplo de escala de medición, la escala nominal podría definir el género de la mayoría de las personas que votaron en cuanto a la relevancia y la calidad de una revista científica u otra.
2. Escala Ordinal o de Rangos
La escala ordinal comprende los datos ordinales con un mínimo de tres valores posibles y con un número total limitado. Los objetos en una categoría no sólo son diferentes de los objetos en otras categorías de esa misma escala sino que tienen alguna relación con ellos.
- Relaciones típicas son: mayor, más alto, más difícil, más enfermo, menos grave.
- Su significado específico depende de la naturaleza de la relación que define esa escala.
- La diferencia fundamental entre una escala nominal y la ordinal estriba en que ésta incorpora la relación de “mayor que” (>) o “menor que” (<) a la de equivalencia (=).
- Cualquier transformación que no altere el orden de las clases es permisible.
- La mejor descripción de la tendencia central es la mediana ya que ésta no se ve afectada por cambios de puntajes, en tanto no se altere el número de cuentas sobre o bajo ella.
- Con la escala ordinal es posible usar todo el rango de pruebas estadísticas conocidas como “estadísticas ordinales o de rango” o “no paramétricas”.
Ejemplos: Escalas de clase socioeconómica, grados de un linfoma, grados de Mallampati, clasificación ASA. Muchas pruebas o escalas de evaluación resultan en puntajes que tienen la fortaleza de rangos: el puntaje del Mini Mental State, la escala de Glasgow o el puntaje APACHE son buenos ejemplos. Las escalas visuales análogas (EVA) pertenecen estrictamente a este grupo y en rigor debieran ser analizadas con pruebas no paramétricas. Un ejemplo de esta escala de medición pueden ser las encuestas que las empresas realizan para medir la satisfacción de sus clientes, donde las opciones de respuesta tienen un orden jerárquico.
3. Escala de Intervalo
La escala de intervalo comprende los datos continuos o datos discretos que contienen un elevado número de posibles valores. Se caracteriza por tener una unidad común de medida que asigna un número real a todos los pares de objetos en el conjunto ordenado.
- Las distancias entre cualquier par de números de la escala tienen una dimensión conocida y constante por lo que es posible conocer con certeza la magnitud de los intervalos.
- Las operaciones y relaciones de una escala de intervalo son similares a la estructura de la aritmética por lo que pueden utilizarse todas las operaciones.
- En una escala de intervalo se puede reconocer la equivalencia (=) y el orden (>) y, además, las razones de cada intervalo.
Ejemplos: La medición de temperatura se hace en escala de intervalo. Las escalas Fahrenheit y Celsius tienen cada una su unidad arbitraria, los grados, y también un cero arbitrario. La escala de intervalo se elabora de acuerdo a los datos obtenidos de encuestas que permiten cuantificar las diferencias entre los valores.
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4. Escala de Razón
Además de todos los atributos de una escala de intervalos, la escala de razón tiene en su origen un cero verdadero y en ella la razón entre dos puntos de la escala es independiente de la unidad de medida. Los números asociados con esta escala son verdaderos con un cero también verdadero.
- Este tipo de escalas sólo se obtienen cuando las siguientes cuatro relaciones son operacionalmente posibles: equivalencia, mayor que, razón conocida entre dos intervalos y razón conocida entre dos valores escalares cualesquiera.
Ejemplos: La masa, el peso, la distancia, el tiempo se miden en esta escala. Por ejemplo, si medimos el peso de dos objetos en gramos o en onzas, la razón es constante, cosa que no sucede si se mide la temperatura de un cuerpo en grados Celsius o Fahrenheit. Para medir la calidad de una revista científica, se puede hacer una escala de razón en función del número de ventas de las revistas comparadas.
El orden de las escalas indica la cantidad relativa de información que contiene cada una de las ellas. Las mediciones de un nivel de información concreto pueden transformarse o reescalarse a un nivel inferior, pero no es posible reescalar las variables a un nivel superior al que se midieron realmente. Al reescalar a un nivel inferior se pierde información, hecho que tiende a aumentar el error tipo II, de no encontrar una diferencia cuando en realidad existe, si todo lo demás se mantiene igual.
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