Tema 4
IDENTIFICACIÓN DE DATOS:MEDICIÓN
1. Identificación de datos para la selección
Selección basada en datos obtenidos, identificadosen contextos específicos
CCtx ≈ DatosCtx
pp. 109-123
C Datos
Cxto Cxto
l ¿Qué hacemos cuando identificamos datos? l ¿Qué hay de semejante al responder los tres
casos siguientes?• ¿De qué color es la pared?• ¿Cuántos estamos aquí?• ¿Hay alguien con una prenda de vestir
roja?l INTENTA APLICAR LO VISTO DE
SELECCIÓN BASADA EN DATOS
Recuerda, Identificación: CCtx ≈ DatosCtx
1. Identificación de datos1.1. Noción ampliada y casos
En particular, identificación de datos o evidencias:
constatación de una correspondencia de semejanza entre valores de un concepto de referencia y datos, ambos en contextos similares.
En particular, identificación de datos o evidencias:
constatación de una correspondencia de semejanza entre valores de un concepto de referencia y datos, ambos en contextos similares.
C Datos
Cxto1 Cxto1˜
˜
-”Identificar”: Considerar algo idéntico a una referencia-”Identificar”: Considerar algo idéntico a una referencia
1.2. Notas: sobre la noción
l Identificar supone:• Recoger de datos• Aportar significado a lo identificado
• (éste no lo tiene por sí mismo)
¿Qué es esto?
¿Qué dato podemos recoger de esto?
1.2. Notas: otras implicaciones (I)
1.2. Notas: otras implicaciones (II)
l Los datos obtenidos – y sus dimensiones- varían según:• las del concepto de referencia
• Sin conceptos de referencia no hay identificaciones
• las del contexto de referencia• otros supuestos y conceptos implícitos
Puesto que Identificación implica CCtx ≈ DatosCtx
Expresándolo gráficamente:
Modelo Datos
CxtoCxto
Otros
Datos = f ( modelo de referencia + contexto + otros factores implícitos)
...y simbólicamente:
l ¿Se puede recoger datos sin concepto de referencia?• ¿Hablan los datos “por sí mismos”, al margen de todo concepto de
referencia?l El concepto de referencia es planteados por personas
• Todo conocimiento es subjetivo
l ¿Cómo concebir entonces la objetividad?• ¿Conocimiento sin influencia de ningún concepto de
referencia?
1.2. Notas: otras implicacionesYa que Datos = f ( modelo de referencia + contexto + otros factores implícitos)
Objetividad: Subjetividad compartida
Datos objetivos: Obtenidos desde y según un determinado concepto de referencia
Objetividad: Subjetividad compartida
Datos objetivos: Obtenidos desde y según un determinado concepto de referencia
TIPOS DEL CONCEPTO USADO COMO REFERENCIA PARA LA IDENTIFICACIÓN
DormitoriosEstar
ComedorCocina
Baño
Habitaciones de vivienda
Hombre
Mujer
Género
Acuerdo
con un tema
Poco – 1
Algo – 2
Mucho – 3
Hombre - 0
Mujer - 1
Género
0 10 20 30
Distinguir tipos en los siguientes casos
Sur - 5Oeste - 4
Este - 3Norte - 2
Centro - 1
Líneas autobuses
2. Medición 2.1. Nociones ampliadas y casos
Basadas en conceptos verbales o sistemas de categorías o taxonomías.
Formas de expresión
Casos de Identificación Dimensiones
Basadas en conceptos verbales –o icónicos- y además numéricos (escalas).
pp. 123-140
Ejemplo de sistema de categorías para evaluar el estrés psicosocial. DSM
Falta de información o información no utilizable.No especificado
Experiencia de campo de concentración. Desastre natural devastador.Catastrófico
Muerte de un pariente cercano. Divorcio.Extremo
Enfermedad grave del individuo o de un familiar. Pérdida de una cantidad importante de dinero. Separación conyugal. Nacimiento de un hijo.Intenso
Nueva carrera. Muerte de un amigo. Embarazo.Moderado
Discusión con el vecino. Cambio de horario de trabajo.Leve
Violación menor de la ley. Pequeño préstamo del bancoMínimo
No hay estrés aparenteNinguno
Ejemplos de muestra en el adultoCategoría
Escala: Correspondencia sistema empírico (verbal o icónico) y sistema numérico.
Algunos ejemplos
1
0
Sistema numérico
(x)
Mujer
Hombre
Sistema empírico“Género”
0 10 20 30SN
SE
Acuerdo
SE – SN
Poco – 1
Algo – 2
Mucho – 3
Escala: correspondencia sistema empírico y sistema numérico
2
1
SN Transformado
(x’)
1
0
Sistema numérico
(x)
Mujer
Hombre
Sistema empírico“Género”
Correspondencia unívoca
Con transformaciones admisibles: Escalas con unicidad
2
1
Correspondencia unívoca pero no única (varios SN)
1
9
5
0
¿Es posible?
0 10 20 30
Sobre esa base, Medir: identificar datos basándose en una escala
Acuerdo
Poco – 1
Algo – 2
Mucho – 3PocoPocoPoco – 1Poco – 1
10,02
asignar los números que en ella corresponda a los valores de un sistema empírico identificados en contextos específicos.
2. Medición 2.1. Nociones ampliadas y casos
Basadas en conceptos verbales o sistemas de categorías o taxonomías.
Formas de expresión
Casos de Identificación Dimensiones
Basadas en conceptos verbales –o icónicos- y además numéricos –escalas-. Medición
Basadas en conceptos verbales (Sistemas de categorías) y numéricos (Escalas)
Formas de expresión
Basadas en escalas de tipo:*Nominal: sistema empírico cualitativo*Ordinal: sistema empírico ordinal*Intervalo lineal: sistema empírico cuantitativo:
Valores
*De variables y relaciones de cualquier tipo
*indirectas en muchos casos
Composición
*Referidos a características de sujeto, medio y estudio
*También simulación
Contenido
*confirmatorias o exploratorias*escalas por extensión o comprensión*escalas a nivel de indicadores
Especificación
Casos de MedicionesDimensiones
*Razón: sistema empírico cuantitativo: (unidad de medida y valor de origen) (ordenar proporciones)
Ejemplos de escalas nominales
Hombres – 1
Mujeres - 0
Salón – 1
Baño – 2
Dormitorio - 3
Andalucía – 1
Cataluña -2
Galicia – 3
Madrid – 4
Neurosis – 3
Psicosis – 2
Psicopatía - 1
Ejemplos de escalas ordinalesAltos – 1
Bajos - 0Poco acuerdo – 1
Algo de acuerdo -2
Bastante acuerdo – 3
Mucho acuerdo – 4
Clase alta – 3
Clase media – 2
Clase baja - 1
- 1
- 2
- 3
- 4
Ejemplos de escala de intervalo
Conocimiento de 40 preguntas – 10
Conocimiento de 20 preguntas – 5
Conocimiento de 0 preguntas - 0
Acuerdo con 20 opiniones – 20
Acuerdo con 10 opiniones – 10
Acuerdo con 0 opiniones - 0Congelación agua – 0º
Medio – 50 º
Ebullición - 100
Unidad: Una opinión
Unidad: Un grado
Unidad: Una pregunta
Ejemplos de escala de razón
l Longitud del SMDl Peso del SMDl Longitud del sistema sajónl Frecuencia de agresiones físicasl Tiempo en medidas sexagesimales
Dado que las escalas de intervalo no mantienen proporciones entre valores ¿quéfrases tienen sentido y cuáles no?“Hoy -con 20º- hace el doble de calor que ayer -con 10º-”
“Hoy -con 20º- el mercurio subió desde cero una distancia doble que ayer -con 10º-”
“Si hoy como ayer hace 10º, en total hemos estado a 20º”
“Yo se la mitad que tu, porque saqué 10 preguntas bien y tu 20”
“Yo he sacado la mitad de preguntas que tu. Se menos que tu en este examen”
“Si me junto con alguien que haya sacado otras 10 preguntas, entre los dos sabremos igual que el que ha sacado 20”
Relaciones con sentido empírico en cada medición y escala
>/<
=/?Proporciones
SI
SI
SI
SI
SI
SI
>/<
=/?Distancias
SI
SI
SI
SI
SI
SISI
>/<
=/?Valores
RazónIntervaloOrdinalNominal
Escalas
Relaciones
x’= f(x)siendo f(x): identidad/diferencia
TRANSFORMACIÓN de SN a SN*(x: valor numérico original)(x’: valor transformado)
Nominal
ESCALA Y MEDICIÓN
Sistema N*.Transform. x’
SistemaNumérico x
0
1
2
1
Sistema empírico
No
Sí
2.2. Notas: sobre los casosTransformaciones admisibles
Con escalas nominales: Son admisibles las transformaciones que mantengan sus criterios definitorios. Expresado formalmente
Ej. transformaciones admisibles escala nominal
21
10
SN Transformado
(x’)
Sistema numérico
(x)
Mujer
Hombre
Sistema empírico“Género”
x’= f(x)f(x): identidad/diferencia
30
50
1
1
1
0
1
1
1
1
5
5
Transformaciones admisibles según el tipo de valores de cada sistema empírico
x’= f(x) siendo f(x) = ax
Razón
x’= f(x) f(x) = ax + b
Intervalo lineal
x’= f(x)f(x): monotónica creciente o decreciente
Ordinal
x’= f(x)f(x): identidad/diferencia
Nominal
TRANSFORMACIÓN(x: valor numérico original)(x’: valor transformado)
ESCALA Y MEDICIÓN
Ej. transformación admisible escala ordinal
152
203
101
SN Transformado
(x’)
Sistema numérico
(x)
N.e. Medio
N.e. Alto
N.e. Bajo
S. empírico:“Nivel de estudios”
x’= f(x)
f(x): monotónica creciente o decreciente
x’= f(x)
f(x): monotónica creciente o decreciente
100
300
2500
3
1
2
3
1
2
Ej. transformación admisible escala intervalo
122º F50º CValor medio
212ºF100º CEbullición del agua
32º F0º CCongelación del agua
SN Transformado (ºF)=1,8ºC+32
Sistema numérico (ºC)
Sistema empírico“Temperatura”
x’= f(x) f(x) = ax + b
Muestra de la transformación admisible de escala centígrada a Farenheit: x’=1,8x + 32
32/212=0,20/100=0180100
122/212=0,650/100=0,5122-212=90
50-100= 50
32/122 =0,30/50 =032-122=90
0-50=50
Congelación y ebullición
Medio y ebullición
Congelación y punto medio
Comparación temperaturas
ºFºC
Proporciones
ºFºC
Distancias
Ej. transformación admisible en escala razón
720 minutos12 horas
1440 minutos24 horas
0 minutos0 horas
SN Transformado Minutos=60H
Sistema numérico (Horas)
Mediodía
Fin del día
Inicio del día
Sistema empírico“Tiempo”
x’= f(x) f(x) = ax
Ej. transformación admisible escala razón:De escala horaria a minuterax’=60x
0/1440 = 00/24 = 0144024
720/1440=0,512/24=0,572012
0/720 = 00/12 = 072012
MinutosHoras MinutosHoras
Proporciones
Inicio y fin del día
Medio y fin del día
Inicio y medio día
ComparaciónTiempos
Distancias
2.2. Notas: sobre los casos (II)
l ‘Escala’: tanto específica como un tipo• “Escala de actitudes hacia la Estadística”• “Escala de tipo ordinal”
l Combinables
l Progresivamente inclusivos
2.2. Notas: sobre la noción
Escalas:l ‘Medición’ ( y ‘medida’): Proceso y
resultadolSignificado de números
dependiente del sistema empírico
2.2. Notas: sobre la noción
Escalas:l ‘Medición’ ( y ‘medida’): Proceso y
resultadolNúmeros dependientes del
sistema empírico• Ventajas de los números: sencillez y operaciones
1.2. Notas: otras implicaciones:
Escalas Medidas
CxtoCxto
Datos numéricos = f ( escalas de referencia + contexto + factores implícitos)
Otros
Puesto que medición es CRCxto-DatosCxto, las medidas obtenidas en un contexto determinado dependen de...
Resumen del PROGRAMAvisto hasta ahora
l Conceptos como material de la profesión• Dimensiones
l Tareas de la profesión (con conceptos). • Descritas en términos de relaciones entre
conceptos
Sucesión: Variación – Selección –Variación...
c1
Problema
c1 cVDatos
Selección
Sucesión: Variación – Selección – Variación...
Variación
C1 ≠ Cv
Selección
Cv ≈ Datos
Resumen. Estructura de cada tema
l Noción: • Por comprensión
l Casos: • Por extensión
l Notas• Sobre casos• Sobre noción• Otras implicaciones
•Todo ello expuesto con conceptos y ejemplos (Constructos e indicadores, respectivamente)
•Todo ello expuesto con conceptos y ejemplos (Constructos e indicadores, respectivamente)