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EL PROCESO DE MEDICIÓN
- Definición: (Stevens) Procedimiento de asignación de numerales a objetos o acontecimientos de acuerdo con ciertas reglas.
Es decir, medir es asignar números a objetos o eventos en modo de significado y de acuerdo a unas reglas, para que presenten sus propiedades y relaciones. Estas son fundamentales porque determinan el tipo de operaciones matemáticas que es posible realizar con cada medición.
EL PROBLEMA DE LA MEDICIÓN EN EL ANÁLISIS SOCIAL
Esta problemática se refleja en tres aspectos fundamentales:
- Medir fenómenos no directamente observables, felicidad, opiniones, valores...es necesario localizar las asociaciones o efectos de éstos
- Medir fenómenos de naturaleza cualitativa, separar las dimensiones y buscar indicadores o medirlos sólo parcialmente.
- Falta de instrumentos de medida generalizados, se hace necesaria una construcción ad hoc y además su validez es transitoria debido a la dinámica intrínseca de los fenómenos sociales.
EL PROCESO DE MEDICIÓN
ETAPAS BASICAS:
- Definición del objeto de medición.
- Operacionalización a partir de la definición.
PASOS TECNICOS:
- Dar un significado al concepto
- Identificación de dimensiones
- Creación y selección de indicadores
- Especificación de la relación entre indicadores y conceptos
- Construcción de escalas
- Aplicación de escalas
- Obtención de datos
CRITERIOS PARA LA DEFINICION Y OPERACIONALIZACION DE CONCEPTOS
- Especificar claramente las definiciones utilizadas
- Utilizar las definiciones empleadas más frecuentemente
- Bondad de las definiciones e indicadores: validez y fiabilidad
PROCESO DE MEDICIÓN Y ESCALAS
- Escala: constructo o esquema relacional para la obtención de datos y que, a su vez, condiciona las operaciones que se pueden llevar a cabo con los mismos.
- Los diferentes tipos de escala se configuran en función de los distintos supuestos numéricos que se puedan asumir. En este sentido, los datos obtenidos podrán ser aplicables a un mayor o menor número de análisis, respecto a estos mismos supuestos numéricos.
DEFINICIÓN
- Las escalas se configuran como órdenes o constructos, que permiten atribuir números a fenómenos que observamos,convirtiéndolos en datos que podemos manejar según unas reglas. Son precisamente estas reglas las que constituyen y diferencian cada tipo de escala.
CRITERIOS PARA LA ELABORACIÓN DE ESCALAS
- Si una variable puede ser medida a partir de distintas escalas deberemos optar por el nivel de medida que posibilite utilizar los test estadísticos más poderosos -potentes, - con este concepto nos referimos a la capacidad o fuerza matemática de una técnica para rechazar la hipótesis nula.
- El criterio que debe de guiar la elección de cada escala es conseguir medir el fenómeno con la máxima precisión
Ejemplo: “asistencia al cine” como indicador del “Nivel cultural”, puede ser medido utilizando diferentes escalas:
- NOMINAL : ¿Va usted al cine ?
- Si
- NO
- ORDINAL : ¿Con qué frecuencia va usted al cine?
- Todos y casi todos los días
- Una vez a la semana
- Varias veces al mes
- Una vez al mes
- Casi nunca o nunca
Ejemplo: “asistencia al cine” como indicador del “Nivel cultural”, puede ser medido utilizando diferentes escalas:
- INTERVALO : ¿Cuántas veces, al mes, va al cine?
- RAZÓN : ¿Cuántas veces, al mes, va al cine?
De este modo la calidad y cantidad de información recogida por cada tipo de escala es diferente
ESTRATEGIAS PARA DIFERENCIAR TIPOS DE ESCALAS
INFORMACION DE LOS DISTINTOS NIVELES DE MEDICIÓN
ANÁLISIS ESTADÍSTICO Y NIVEL DE MEDICIÓN
DIFERENCIA ENTRE ESCALAS DE INTERVALO Y DE RAZÓN
- La diferencia de escalas de intervalo y de razón fue enunciada por Stevens
- “Supongamos que dos individuos se sitúan en una escala de autoidentificación política ( de 0 a 9) con las puntuaciones de 2 y 4 respectivamente. En este caso, la puntuación del segundo es el doble de la del primero. Si alteramos el cero de la escala y lo situamos al nivel 1, la puntuación 2 se convertirá en 3 y la de 4 en 5. En este caso 5 no es el doble de 3”.
EL PROCESO DE MEDICIÓN
- El nivel de medición utilizado condiciona los procedimientos estadísticos a utilizar, y en sentido inverso la utilización de diversos procedimientos estadísticos exige determinados niveles de medición para su uso.
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIABLE
- Idoneidad de la aplicación del Análisis Multivariable bajo el principio de “Causación Múltiple”
- Sinergia social
- Principio de parsimonia informativa
DEFINICIONES
EL PROBLEMA DE LA MEDICIÓN EN EL ANÁLISIS SOCIAL
- La base del Análisis Multivariable es el cálculo matricial.
- Las matrices se estructuran en:
- Filas: unidades de análisis
- Columnas: Variables
- En ellas se recoge la información transformada en datos numéricos correspondientes a las variables analizadas
FASES EN EL DESARROLLO DEL ANÁLISIS MULTIVARIABLE
- Elaboración de la matriz de datos
- Elaboración de la matriz de datos.
- Depuración de datos.
- Análisis univariable: descriptivo y exploratorio.
- Análisis Bivariable.
- Análisis Multivariable.
CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIABLES
- OBJETIVO O FINALIDAD DEL ANÁLISIS :
- Exploratorias y descriptivas
- Explicativas y confirmatorias
- TIPO DE RELACIÓN ENTRE LAS VARIABLES Y NÚMERO DE VARIABLES (dependientes o independientes):
- Técnicas de dependencia
- Técnicas de interdependencia
- NIVEL DE MEDICION DE LAS VARIABLES:
- Técnicas paramétricas
- Técnicas no paramétricas
La combinación de estos tres niveles y sus respectivas categorías, da lugar a múltiples clasificaciones.
SUPUESTOS PARAMÉTRICOS
- Normalidad multivariable
- Homocedasticidad
- Tamaño muestral n>30
- Linealidad
- Nivel de medición continuo
Normalidad multivariable
- Un requisito de la mayor parte de los análisis multivariables es la normalidad multivariable, que a su vez incluye como condición la normalidad univariable. Este requisito es una condición necesaria pero no suficiente, ya que el hecho de que todas las variables se ajusten a la ley normal no implica que conjuntamente sigan una distribución normal multivariable. Es necesario, por tanto, que todas las variables se distribuyan normalmente para los valores dados de las otras variables.
Homocedasticidad
- Según este supuesto, las varianza de las variables implicadas en el análisis no puede ser significativamente diferente, en caso contrario se habla de heterodasticidad. En resumen, las variables incluidas en un mismo análisis deben presentar una varianza similar.
Linealidad
- Lleva implícita la aditividad y no multicolinealidad
- La no multicolinealidad se refiere a que las variables ndependientes, no deben estar relacionadas entre sí.
Tamaño muestral n>30
- Tamaño a partir del cual los estadísticos son estables
Nivel de medición continuo
- Los análisis paramétricos requieren el cálculo de parámetros, como la media, desviación típica, varianza correspondientes únicamente a variables continuas.
CONSTRUCCIÓN DE VARIABLES “DUMMY”
- Y = a + b1X1 + b2X2 + c1Z1 + c2Z2 + c3Z3
- Y = (a + c1) + b1X1 + b2X2 Subindustrial
- Y = (a + c2) + b1X1 + b2X2 Semi-industrial
- Y = (a + c3) + b1X1 + b2X2 + c3 Industrial
- Y = a + b1X1 + b2X2 Postindustrial
- Satisfacción = 20 + 3 Salud + 11,5 casado + 5 soltero - 3 viudo
- Para los casados que tienen asignado el valor 1 en la variable CASADO y 0 en el resto al sustituir estos valores en la ecuación:
- Satisfacción = 20 + 3 Salud + 11,5 casado = 31,5 + 3 salud
- Para los solteros:
- Satisfacción = 20 + 3 Salud + 5 soltero = 25 + 3 salud
- Para los viudos:
- Satisfacción = 20 + 3 Salud - 3 viudo = 17 + 3 salud
- Para los divorciados:
- Satisfacción = 20 + 3 Salud
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