Escalas de Medida

1. Definición y Tipos de Escalas

Las escalas de medida permiten sintetizar la información para manejarla de forma eficiente y aplicar técnicas estadísticas y matemáticas a los datos. Constituyen un conjunto de herramientas construidas para medir o cuantificar respuestas a preguntas relacionadas principalmente con sentimientos, actitudes, opiniones o creencias.

Tipos Generales de Escalas

• Escalas Básicas
• Escalas Comparativas
• Escalas No Comparativas

2. Escalas Básicas, Comparativas y No Comparativas

Escalas Básicas

Son escalas a las que se asignan valores numéricos a un conjunto de datos para identificar el dato concreto. Incluyen:

• Nominal
• Ordinal
• De Intervalo
• De Ratios

Escalas Comparativas

Son un conjunto de escalas en las que las valoraciones se llevan a cabo de forma relativa, atendiendo a un elemento de referencia (conjunto a comparar). Permiten simplificar el proceso de obtención de la información para el entrevistador y de respuesta para el entrevistado.

Escalas No Comparativas

Son aquellas en las que las respuestas a los distintos enunciados no se basan en acciones de comparación de los estímulos presentados.

3. Funciones y Finalidad de las Escalas

Funciones

• Medición de aspectos complejos.
• Identificación de la intensidad y sentido de la respuesta.
• Simplificación de las preguntas para medir un aspecto muy complejo.

Finalidad (Aspectos Principales)

• Condicionar la información a obtener y su análisis.
• Simplificar la formulación y la escala acorde con el objetivo.
• Comprobar la fiabilidad de la información.

4. Tipos de Escalas Básicas y Ejemplos

Escala Nominal

Se utiliza únicamente para identificar diferentes categorías o alternativas de respuesta. La asignación de valores es arbitraria.

Ejemplo: ¿Cuál de estas marcas de pan ha probado? (1. Bimbo, 2. Dulcesol, 3. Día)

Escala Ordinal

Asigna diferentes valores a distintas respuestas con la intención de establecer un rango u orden.

Ejemplo: Ordene de menor a mayor preferencia estos zumos: (1. Hacendado, 2. Día, 3. Dulcesol).

Escala de Intervalo

Los números asociados a las distintas respuestas muestran un orden y, además, la diferencia entre los valores de la escala es constante.

Ejemplo: Número de miembros de su familia: (1-3, 3-6, 6-9).

Escala de Ratios

Tiene las características de las escalas descritas anteriormente y, además, permite la obtención de ratios coherentes con sus valores.

Ejemplo: Dinero que se ha gastado en el supermercado esta semana.

Muestreo Estadístico

1. El Muestreo Estratificado

El Muestreo Estratificado divide la población en estratos (subgrupos) que tienen una probabilidad homogénea de pertenecer a la muestra. Implica el cálculo del tamaño de la muestra, la división en estratos y la afijación.

Tipos de Afijación

• Afijación Simple: Reparto a partes iguales de la muestra entre el número de estratos conocidos.

  Ventaja: Sencillez de aplicación.

• Afijación Proporcional: Reparto de la muestra entre los estratos de forma proporcional a su tamaño.

  Ventaja: Se mantiene constante el valor del coeficiente de elevación.

  Inconveniente: Implica conocer de antemano el tamaño de cada estrato.

• Afijación Óptima: Reparto de la muestra que respeta el criterio de proporcionalidad con la varianza y el tamaño de cada uno de los estratos analizados.

  Inconvenientes: Requiere alto conocimiento de la población objeto de estudio y dispersión entre estratos.

2. Necesidad y Conveniencia del Muestreo

Utilizaremos el muestreo cuando el tamaño de la población objeto de estudio es elevado.

Ventajas del Muestreo

• Economía monetaria: A menor número de individuos o elementos, menor coste.
• Economía de tiempo: Reduce el tiempo necesario para obtener la información.
• Reducción del error: Permite controlar mejor los errores no muestrales (ej. mala cumplimentación de cuestionarios).

3. Posibles Errores Muestrales

Errores Muestrales

Son aquellos latentes en toda muestra representativa, pues no proporciona una medida exacta de las características de la población.

Sesgos

Incluyen los debidos a la falta de representatividad y los errores de observación, originados por definiciones defectuosas de los elementos de la población, de los caracteres a investigar o por medidas mal efectuadas.

4. Proceso para Llevar a Cabo un Muestreo

1. Definir los objetivos de la encuesta y la población (elementos, unidades muestrales, alcance y tiempo).
2. Definición del marco muestral (N).
3. Selección del procedimiento de muestreo (según el tipo de información, facilidad de obtención y etapas).
4. Establecer el tamaño de la muestra (n): a mayor tamaño, menor error en la información obtenida.
5. Obtención de la muestra.

5. Muestreo Probabilístico y No Probabilístico

Muestreo Probabilístico

Se basa en que cada elemento de la población objeto de estudio tiene una probabilidad conocida de formar parte de la muestra seleccionada al azar. Los componentes de la muestra entran independientemente de la voluntad del investigador.

Ejemplo: Muestreo por Conglomerados (se utilizan grupos o conglomerados como unidades muestrales).

Muestreo No Probabilístico

Las unidades muestrales no tienen una probabilidad a priori de pertenecer a la muestra. El proceso de selección de los componentes de la muestra es subjetivo y depende de la voluntad del investigador.

Ejemplo: Muestreo por Juicios (la selección de las unidades muestrales se deja en manos de expertos que sustituyen al azar).