En la investigación empírica, al comienzo de una recopilación de datos cuantitativa, como una encuesta en línea con un cuestionario, se utilizan varias escalas de medición sistemáticas o escalas para hacer medible el objeto investigado.
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Definición General de un Nivel de Escala
Los niveles de escala (también simplificados como escalas) son instrumentos de medición con los que se pueden determinar numéricamente propiedades de características investigadas (p. ej., sexo, edad, ingresos, calificaciones) y sus expresiones de características (p. ej., femenino/masculino). Qué escala se utiliza concretamente depende de qué características deben capturarse con preguntas individuales de la encuesta. No toda la información buscada se puede representar igualmente bien con la misma escala. Mientras que el ingreso de una persona se puede traducir fácilmente a números, esto no es tan simple para una característica como el género u orientación sexual.
Cuanto más complejo sea el contenido de información buscado, más complejo o mayor debe ser el nivel de escala correspondiente. Por eso hay diferentes niveles de escala que se adaptan mejor o peor a diferentes tipos de datos deseados.
Diferentes Tipos de Niveles de Escala
En la ciencia, hay cuatro niveles de medición o escala comunes, cada uno permitiendo diferentes declaraciones de contenido - de simples a muy complejas - sobre las expresiones de características buscadas:
Los niveles de escala se pueden representar mediante valores métricos o no métricos. En escalas métricas, las opciones de respuesta tienen un valor numérico directamente utilizable. Esto incluye escalas de intervalo y de razón. En escalas no métricas, las opciones de respuesta no están vinculadas a un valor numérico directo. Esto incluye escalas nominales y ordinales.
1. Escala Nominal (para categorización - "igual / desigual")
La escala nominal es una escala categórica y no métrica y ofrece el contenido informativo estadístico más bajo. Con esta escala se pueden hacer afirmaciones simples sobre la igualdad o diferencia, y se puede calcular con qué frecuencia aparece una característica particular (p. ej., cuántas mujeres participaron) en un estudio.
Ejemplos: Sexo, Profesión, Marca de automóvil, Estado civil, Afiliación política
2. La Escala Ordinal (para orden de rango con números ordinales, sin intervalos definidos - "menor / mayor")
La escala ordinal es también una escala no métrica que, aunque no puede ofrecer un valor numérico directo, sí permite un orden jerárquico ascendente sobre las expresiones de características. Con esta escala se pueden hacer afirmaciones sobre relaciones mayor-menor (nivel educativo, clase de vehículo, etc.). Sin embargo, la escala ordinal no puede decir en cuánto la tercera respuesta es mejor o superior a la segunda respuesta, ya que los intervalos exactos entre dos características no se pueden medir.
Ejemplos: Calificaciones escolares, Clases de edad, Nivel educativo, Rango militar
3. Escala de Intervalo (para orden de rango con intervalos iguales, sin punto cero natural - "diferencias")
La escala de intervalo es una escala métrica en la que los intervalos entre dos respuestas en forma de valores numéricos consecutivos son del mismo tamaño. Con esta escala se pueden hacer afirmaciones sobre características de igual tamaño (medición de temperatura, años) y su diferencia.
Ejemplos: Temperatura Celsius, Estaciones, CI, Calificaciones de examen
4. Escala de Razón (para orden de rango con intervalos iguales y punto cero natural - "razones")
La escala de razón es el nivel de escala métrica más alto, que no solo tiene un valor numérico directamente utilizable con intervalos de igual tamaño entre unidades individuales, sino que también muestra cuantitativamente la relación de sus valores de distancia entre sí. Con esta escala se pueden hacer afirmaciones complejas sobre relaciones (altura, unidades monetarias, medidas físicas) entre características diferentes o unidades de medición.
Ejemplos: Edad, Ingresos, Altura, Peso corporal, Área
A veces, estos cuatro tipos también se resumen en tres variantes, donde la escala cardinal (también llamada escala métrica) incluye tanto la escala de intervalo como la escala de razón. Básicamente, siempre se busca un nivel de escala lo más alto posible, porque entonces el contenido informativo de los datos investigados también es mayor. Cuanto mayor sea el nivel de escala, más procedimientos matemáticos se pueden utilizar en el análisis de datos. El siguiente resumen reúne los niveles de escala más comunes en orden ascendente de su complejidad, desde la simple escala nominal hasta la más completa escala de razón.
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