Escalas

[PAPER] En proceso de edicin. 10 de septiembre de 2013

Escalas

Jos Mara Guajardo Espinoza [email protected]

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.


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


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


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.


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.


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


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.


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.


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.


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


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


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


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


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)


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


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,


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


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


Entender lo que se pretende con este sistema educativo es todo un reto


En esta escuela siempre se atienden las necesidades del estudiante


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


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


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


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


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


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

Documents

Escalas