Los niveles de medida de datos bioestadística

A mediados del siglo 20, la idea de niveles de medición llamó la atención de los investigadores biológicos y de las ciencias sociales, y en particular, los psicólogos. Un esquema de clasificación, que se ha vuelto muy ampliamente utilizado (al menos en las estadísticas de los libros de texto), reconoce cuatro niveles diferentes en los que las variables se pueden medir: nominal, ordinal, intervalo, y proporción:

Video: Niveles de medición

• Las variables nominales se expresan como categorías mutuamente excluyentes, como el género (masculino o femenino), raza (blanco, negro, asiático, y así sucesivamente), y tipo de bacterias (tales como coccus, Bacillus, rickettsia, micoplasma, o spirillum), donde la secuencia de en la que usted enumera diferentes categorías de una variable es puramente arbitraria.

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  Por ejemplo, la inclusión de una variedad de razas como negro, asiático, y el blanco es ni más ni menos “natural” que enumerarlos como el blanco, negro y asiático.

• Los datos ordinales tiene valores categóricos (o niveles) que se encuentran de forma natural en una secuencia lógica, como la severidad de un evento adverso (leve, moderada o grave), o una escala de acuerdo (muy en desacuerdo, en desacuerdo, sin opinión, de acuerdo o muy de acuerdo) , a menudo llamada Likert escala. Tenga en cuenta que los niveles no son necesariamente “equidistantes” con respecto a la diferencia conceptual entre los niveles.

• datos de intervalo es una medida numérica donde, a diferencia de los datos ordinal, la diferencia (o intervalo) entre dos números es una medida significativa de la cantidad de diferencia en lo que representa la variable, pero el punto cero es completamente arbitraria y hace no denotar la ausencia completa de lo que se está midiendo.

  Un ejemplo de este concepto es la escala de temperatura Celsius métrica. Un cambio de 20 a 25 grados Celsius representa la misma cantidad de aumento de temperatura como un cambio de 120 125 grados Celsius. Pero los 0 grados Celsius es puramente arbitraria - lo hace no representar la ausencia total de con temperatura es simplemente la temperatura a la que el agua se congela (o, si se prefiere, el hielo se derrite). los datos de intervalo por lo general se pueden tener valores numéricos que son positivos, negativos o cero.

• datos de relación, a diferencia de los datos de intervalo, hace tener un verdadero punto cero. El valor numérico de una variable de relación es directamente proporcional a la cantidad que hay de lo que se está midiendo, y un valor de cero significa que no hay nada en absoluto. En general, los datos de la proporción no pueden tener valores negativos, porque eso indicaría menos que nada.

  La masa es una medida de la relación, como es la escala de temperatura Kelvin - Se inicia en la cero absoluto de la temperatura (alrededor de 273 grados por debajo de cero en la escala de Celsius), donde no hay energía térmica en absoluto.

Los estadísticos tienden a superar este tema a la muerte - que les gusta señalar los casos que no entran perfectamente en uno de los cuatro niveles y para que aparezca varios contraejemplos. Pero hay que ser conscientes de los conceptos y terminología de la lista anterior, ya que los verá en las estadísticas de los libros de texto y artículos, y porque los maestros amas de incluirlos en las pruebas.

Y, de manera más práctica, conociendo el nivel de medición de una variable a menudo puede ayudarle a elegir la forma más adecuada para analizar esa variable.