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Questions and Answers
¿Qué tipo de escala básica se utiliza para clasificar categorías como el género o el nivel de estudios?
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¿Qué característica distingue a la escala ordinal de la escala nominal?
¿Qué característica distingue a la escala ordinal de la escala nominal?
¿Qué tipo de escala básica se utiliza para medir la preferencia por una marca de cosméticos en una escala de 1 a 10?
¿Qué tipo de escala básica se utiliza para medir la preferencia por una marca de cosméticos en una escala de 1 a 10?
La escala de razón tiene un punto cero absoluto, lo que significa que el cero indica la ausencia de la variable medida.
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¿Qué técnica de escalas comparativas se utiliza para asignar puntos a diferentes atributos de un producto?
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¿Cuál de las siguientes técnicas de escalas comparativas se utiliza para ordenar las preferencias de los entrevistados?
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La escala de asociación se utiliza para relacionar atributos de diversos conjuntos.
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La escala Likert se utiliza para medir el grado de acuerdo o desacuerdo con una serie de proposiciones relativas a un atributo de un objeto.
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¿Qué tipo de escala no comparativa se utiliza para medir la actitud de los encuestados mediante una escala de adjetivos contradictorios?
¿Qué tipo de escala no comparativa se utiliza para medir la actitud de los encuestados mediante una escala de adjetivos contradictorios?
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Study Notes
Escalas de Medida
- Las escalas de medida son instrumentos para medir variables, facilitando el análisis de datos y la comprensión de resultados.
- Existen diferentes tipos de escalas:
- Escalas Básicas
- Escalas Comparativas
- Escalas no Comparativas
Escalas Básicas
-
Escala Nominal: Identifica y clasifica categorías, sin orden ni jerarquía. Los números son etiquetas para clasificar (ej: género, nivel de estudios).
- Ejemplo: ¿Cuál es tu situación laboral actual? (Trabajador/a, Jubilado/a, Desempleado/a, Estudiante, Otra situación)
-
Escala Ordinal: Indica posiciones relativas, ofreciendo un rango ordenado de respuestas. No cuantifica la distancia entre categorías.
- Ejemplo: ¿Qué tan exigente le resulta el teletrabajo? (Extremadamente exigente, Muy exigente, Moderadamente exigente, Ligeramente exigente, Para nada exigente)
-
Escala de Intervalo: Similar a la ordinal, pero cuantifica la distancia entre categorías. El cero es arbitrario.
- Ejemplo: Evaluación de marcas de cosméticos en una escala de 1 a 10 (menor a mayor preferencia)
-
Escala de Razón: Cumple los requisitos de la escala de intervalo, pero el cero representa la ausencia total de la característica medida.
- Ejemplo: ¿Cuántos pares de zapatillas deportivas te has comprado este año?
Escalas Comparativas
-
Escala de Comparación por Pares: Se elige entre dos opciones presentadas secuencialmente.
- Ejemplo: Elección entre dos marcas de pasta dental (Colgate - Binaca, Binaca - Signal, Colgate - Signal)
-
Escala de Suma Constante: Se reparte una puntuación total entre diferentes atributos o características.
- Ejemplo: Distribuir 10 puntos entre Diseño, Precio/Calidad y Seguridad para cada marca de coche (BMW, Audi, Ford, Toyota)
-
Escalas Jerarquizada/Orden de Preferencial: Se ordenan diferentes opciones según la preferencia.
- Ejemplo: Ordenar marcas de ropa por preferencia (Lacoste, Massimo Dutti, Ralph Lauren, Diesel, Zara, Levi's)
Escalas no Comparativas
-
Escala Likert: Evalúa el grado de acuerdo o desacuerdo con una proposición sobre un atributo. Utiliza categorías numéricas (ej: 1 a 5).
- Ejemplo: Calificar si una página web es fácil de usar en una escala de 1 (Muy en desacuerdo) a 5 (Muy de acuerdo).
-
Escala de Diferencial Semántico: Mide la actitud midiendo categorías opuestas de una dimensión.
- Ejemplo: Evaluación de un restaurante en base a atributos como "Poca/Mucha variedad", "Diseño inadecuado/Diseño adecuado", "Poca amabilidad/Mucha amabilidad", "Ambiente desagradable/Ambiente agradable".
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Description
Este cuestionario examina las diferentes escalas de medida utilizadas para analizar variables. Se abordan las escalas nominal, ordinal y de intervalo, destacando su importancia en la clasificación y cuantificación de datos. Profundiza en cómo estas escalas afectan la interpretación de resultados.
