miércoles, 8 de junio de 2022

Escala de Medición, Población y Muestra estadística

      ESCALA DE MEDICION 

¿Qué es una escala de medición?

Lo primero que haremos será explicar qué es una escala de medición. Su definición consiste en un proceso de comparación cuantitativa o cualitativa entre dos o más elementos. Esta herramienta utiliza símbolos y números para determinar la cantidad de veces que aparece un determinado patrón en el conjunto de elementos.

Por otro lado, cabe destacar que un elemento puede ser cualquier objeto capaz de ser medible. Por lo general los elementos de una escala de medición están conformados por propiedades o características que se entrecruzan a partir de la medición de indicadores. Estos indicadores tendrán que ver con los reactivos o determinantes del comportamiento del objeto de estudio.

Tipos de escalas de medición

Ahora que ya conoces algunas características principales de las escalas de medición pasemos a desarrollar los distintos tipos existentes. Los mismos pueden variar de acuerdo a las propiedades o características de los datos a comparar. Existen cuatro escalas de medición en estadística, a saber: ordinal, nominal, de razón y de intervalo.

Escala ordinal

En primer lugar, tenemos al tipo de escala ordinal. La misma plantea un orden de los elementos según su jerarquía o calidad. Por ejemplo, si medimos la calidad del contenido de cinco libros distintos que hablan de una misma temática, podemos ordenarlos del 1 al 5. El 1 puede ser el libro con mejor calidad y relevancia y el 5 el de peor jerarquía. De esta manera, tendremos una escala en cuanto al orden de la variable “calidad”.

Nominal

Siguiendo con los tipos de escala de medición nos encontramos con la escala nominal. Esta no tiene que ver con el ordenamiento, sino que, se concentra en clasificar los elementos observados. Siguiendo el ejemplo anterior, la escala nominal podría definir el género de la mayoría de los votantes en cuanto a si un libro es mejor que otro. En este sentido, si la votación reúne un número de 50 personas, la escala nominal definirá cuántos de esos votantes fueron mujeres y cuántos hombres.

La principal finalidad de esta escala de medición es determinar y comparar las características nominales o de “etiqueta” de un determinado resultado.

De intervalo

La escala de intervalo tiene algunas propiedades similares a las de la escala ordinal en cuanto a su orden de jerarquía. Además de esto, la escala de intervalo añade una separación entre las variables de acuerdo a su sentido. 

Un ejemplo de este tipo de escala puede ser la Net Promote Score, una herramienta utilizada por las empresas para medir la satisfacción de sus clientes. Básicamente consiste en una pregunta relacionada a la satisfacción con una escala del 1 al 10. De esta manera, la escala se confecciona de acuerdo a los resultados de la encuesta para agruparse de la siguiente manera:

  • Del 1 al 6 = clientes poco satisfechos.
  • 7 a 8 = clientes moderadamente satisfechos.
  • 9 a10 = clientes satisfechos que seguramente recomendarán los servicios o productos de la empresa.

Como puedes ver, la escala de medición de intervalo plantea justamente eso, intervalos entre un número y otro de medición.

De razón

Por último, tenemos el tipo de escala de medición de razón. Con ella podemos medir la razón de un determinado fenómeno o suceso. Por ejemplo, para medir la calidad de un libro, se puede hacer una escala de razón en función del número de venta de los libros comparados. En este caso, la escala estará encabezada por el libro con más ventas y finalizará con el que se haya vendido menos.


Variables en las escalas de medición

Antes explicamos las características y tipos de escala de medición, y para ello nombramos varias veces el concepto de variable. Con respecto a las variables podemos decir que las mismas se dividen según distintos criterios relacionados a las características y valores. A continuación te lo explicaremos mejor definiendo y diferenciando las variables cualitativas y cuantitativas.

Cualitativas

Este tipo de variables son aquellas que describen las cualidades o los atributos de un objeto o persona sin utilizar números. Un ejemplo de este tipo de variable en una escala de medición puede ser el género de una persona o el color de un auto, entre otros ejemplos.

Cuantitativas

Por otro lado tenemos las variables cuantitativas. Estas hacen uso de valores numéricos para definir los datos obtenidos. Son comúnmente utilizadas en las escalas de medición de intervalo o de razón. Este tipo de variable puede tomar como dato numérico el peso de una persona para compararlo con el peso medio de una misma población, sólo por dar un ejemplo.

POBLACION ESTADISTICA 

Una población estadística es el total de individuos o conjunto de ellos que presentan o podrían presentar el rasgo característico que se desea estudiar.

Empezaremos por la palabra población. ¿En qué piensas cuando lees o escuchas la palabra población? Muy probablemente en un número de personas. Por ejemplo, la población de Argentina, la población de Chile, la población de Nueva York o la población mundial. Y dirás, ¿qué tiene que ver la población con la estadística? Pues tiene que ver mucho. Todo se remonta a los orígenes de la palabra estadística.

Con esto en mente, seguiremos la siguiente secuencia para entender el concepto: origen de la palabra, principales tipos de población y un ejemplo de población estadística.

Tipos de población estadística

Dentro de las poblaciones estadísticas, fundamentalemente dos tipos de poblaciones:

  • Población estadística finita: Es aquella en la que el número de valores que la componen tiene un fin. Por ejemplo, la población estadística que nos indica la cantidad de árboles de una ciudad es finita. Es cierto que puede variar con el tiempo, pero en un instante determinado es finita, tiene fin.
  • Población estadística infinita: Se trata de aquella población que no tiene fin. Por ejemplo, el número de planetas que existen en el universo. Aunque puede que sea finito, el número es tan grande y desconocido que estadísticamente se asume como infinito.

Adicionalmente, dentro de esta gran clasificación, existen otros tipos de poblaciones. Poblaciones según la distribución de los datos, según el tipo de dato (cualitativo o cuantitativo), etc.

MUESTRA ESTADISTICA 

Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.

Tipos de muestra estadística

A continuación te explicamos los diferentes tipos de muestra estadística que hay. Antes de nada cabe destacar que se pueden dividir en dos grandes grupos, muestra probabilística y muestra no probabilística:

  • Muestra probabilística: En este tipo de muestras todos los sujetos disponibles tienen las mismas probabilidades de ser incluidos.
    • Muestra aleatoria simple: Es un conjunto de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas, obtenidas a partir de la variable aleatoria X y que se distribuyen igual que la misma.
    • Muestra aleatoria sistemática: En este caso la población se enumera y se agrupa en grupos de 10 personas. Posteriormente, se selecciona a un miembro de cada grupo para elaborar la muestra.
    • Muestra aleatoria por conglomerados: La población se encuentra ya agrupada previamente y de estos grupos se extraen los individuos para conformar la muestra.
    • Muestra estratificada: En este caso la población se divide en subgrupos o estratos con base en las variables de estratificación.
  • Muestra no probabilística: En este tipo de selección de muestra todos los elementos no tienen la misma probabilidad de ser elegidos, ya que depende del procedimiento escogido para seleccionarlos.
  • Bola de nieve: En primer lugar se seleccionan a diferentes sujetos. A partir de ahí estos sujetos colaboran para encontrar a más sujetos que tengan relación con ellos.
  • Muestra por cuotas: La población es elegida en función a unas características determinadas.
  • Muestra discrecional: La selección de la población la realizan los investigadores en función a su propio criterio.
  • Muestra por conveniencia: Es una muestra elegida por los propios investigadores según su interés o cercanía.
CONCLUSION: Podemos concluir que una población es un conjunto de datos de personas con una característica en común y una muestra es un subconjunto de la misma población, existen diferentes tipos de poblaciones las que se pueden contar (finitas) y las que no se pueden contar (infinitas), al igual que también existen diferentes tipos de muestra 

Aquí te dejo un video para
 mejor comprensión del tema 




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