Los niveles de medición de datos de bioestadística

A mediados del siglo 20, la idea de niveles de medición llamado la atención de los investigadores biológicos y de las ciencias sociales, y en especial, psicólogos. Un esquema de clasificación, que se ha acostumbrado muy ampliamente (por lo menos en los libros de texto de estadística), reconoce cuatro niveles diferentes en los que se pueden medir variables: nominal, ordinal, intervalo, y proporción:

• Las variables nominales se expresan como categorías mutuamente excluyentes, como el género (masculino o femenino), raza (blanco, negro, asiático, etc.), y el tipo de bacterias (tales como cocos, bacilos, rickettsias, micoplasmas, o spirillum), donde la secuencia en el que usted enumera diferentes categorías de una variable es puramente arbitraria.

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

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

• Los datos de intervalo es una medida numérica, donde, a diferencia de los datos ordinales, 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 la temperatura como un cambio de 120 a 125 grados Celsius. Pero 0 grados Celsius es puramente arbitrario - que hace no representar a la ausencia total de con temperatura es simplemente la temperatura a la que el agua se congela (o, si se prefiere, se derrite el hielo). 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 lo mucho que hay de lo que usted está midiendo, y un valor de cero significa que no hay nada en absoluto. En general, los datos de relación 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 - que se inicia en el cero absoluto de la temperatura (alrededor de 273 grados bajo cero en la escala Celsius), donde no hay energía térmica en absoluto.

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

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