Escala LikertLaescala de Likert(tambin denominadamtodo de evaluaciones sumarias) se denomina as porRensis Likert, quien public en 1932 un informe donde describa su uso. Es unaescala psicomtricacomnmente utilizada en cuestionarios y es la escala de uso ms amplio en encuestas para la investigacin, principalmente enciencias sociales. Al responder a una pregunta de un cuestionario elaborado con la tcnica de Likert, se especifica el nivel de acuerdo o desacuerdo con una declaracin (elemento, tem o reactivo o pregunta).ndice[ocultar] 1Elaboracin de la escala 2Ejemplo de pregunta formulada con un elemento de tipo Likert de cinco puntos 3Puntuacin y anlisis 4Ventajas y desventajas 5BibliografaElaboracin de la escala[editar]1. Preparacin de los tems iniciales; se elaboran una serie de enunciados afirmativos y negativos sobre el tema o actitud que se pretende medir, el nmero de enunciados elaborados debe ser mayor al nmero final de enunciados incluidos en la versin final.2. Administracin de los tems a una muestra representativa de la poblacin cuya actitud deseamos medir. Se les solicita a los sujetos que expresen su acuerdo o desacuerdo frente a cada tem mediante una escala.3. Asignacin de puntajes a los tems; se le asigna un puntaje a cada tem, a fin de clasificarlos segn reflejen actitudes positivas o negativas.4. Asignacin de puntuaciones a los sujetos; la puntuacin de cada sujeto se obtiene mediante la suma de las puntuaciones de los distintos tems.5. Anlisis y seleccin de los tems; mediante la aplicacin de pruebas estadsticas se seleccionan los datos ajustados al momento de efectuar la discriminacin de la actitud en cuestin, y se rechazan los que no cumplan con este requisito.Ejemplo de pregunta formulada con un elemento de tipo Likert de cinco puntos[editar]Hay que hacer una distincin importante entreescala de tipo Likertyelemento de tipo Likert. La escala es la suma de las respuestas de los elementos del cuestionario. Los elementos de tipo Likert van acompaados por una escala visual anloga (por ejemplo, una lnea horizontal, en la que el sujeto indica su respuesta eligindola con un crculo); a veces se llama escalas a los elementos mismos. sta es la razn de muchas confusiones y es preferible, por tanto, reservar el nombre deescala de tipo Likertpara aplicarlo a la suma de toda la escala, yelemento de tipo Likertpara referirse a cada elemento individualmente.Un elemento de tipo Likert es una declaracin que se le hace a los sujetos para que stos lo evalen en funcin de su criterio subjetivo; generalmente se pide a los sujetos que manifiesten su grado de acuerdo o desacuerdo. Normalmente hay 5 posibles respuestas o niveles de acuerdo o desacuerdo, aunque algunos evaluadores prefieren utilizar 7 a 9 niveles; un estudio emprico reciente demostr que la informacin obtenida en escalas con 5, 7 y 10 niveles posibles de respuesta muestra las mismas caractersticas respecto a lamedia,varianza,asimetraycurtosisdespus de aplicar transformaciones simples.El formato de un tpico elemento de Likert con 5 niveles de respuesta sera:Me gusta el cine:1. Totalmente en desacuerdo2. En desacuerdo3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo4. De acuerdo5. Totalmente de acuerdoLa escala de Likert es un mtodo de escala bipolar que mide tanto el grado positivo como neutral y negativo de cada enunciado.La escala de Likert, al ser una escala que mide actitudes, es importante que pueda aceptar que las personas tienen actitudes favorables, desfavorables o neutras a las cosas y situaciones lo cual es perfectamente normal en trminos de informacin. Debido a ello es importante considerar siempre que una escala de actitud puede y debe estar abierta a la posibilidad de aceptar opciones de respuesta neutrales.Ej.: "La poltica exterior de Francia afecta a la poltica de Sudamrica."1. Totalmente en desacuerdo2. En desacuerdo3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo4. De acuerdo5. Totalmente de acuerdoNota: tener presente que cualquier eleccin debe ser tomada en cuenta de la misma manera que el sujeto de la muestra, ejemplo: si para el evaluador "Totalmente de acuerdo" cumple con los estndares asignados a su investigacin, no pretenda que el sujeto encuestado lo sepa, ya que l estar aprobando lo que percibe marcando con un "De acuerdo".Puntuacin y anlisis[editar]Despus de completar el cuestionario, cada elemento se puede analizar por separado o, en algunos casos, las respuestas a cada elemento se suman para obtener una puntuacin total para un grupo de elementos. Por ello las escalas de tipo Likert son un tipo de escalas sumativas.Se considera una escala de tipo ordinal, ya que no podemos asumir que los sujetos perciban las respuestas como equidistantes, aunque podra asumirse si cada elemento se acompaa de una escala visual horizontal en la cual deba marcar su respuesta, y en la que cada respuesta est situada de forma equidistante.Cuando los datos se tratan comoordinales, es posible calcular lamedianay lamoda(pero no lamedia). Ladispersinse calcula por medio del intervalo entrecuartiles(no es posible calcular ladesviacin tpica), o puede analizarse mediantetcnicas no paramtricas, como ladistribucin , laprueba de Mann-Whitney, laprueba de los signos de Wilcoxono laprueba de Kruskal-Wallis.Las respuestas a los elementos se puede sumar, y hay que tener en cuenta que todos los elementos deben medir lo mismo (por ejemplo, la actitud hacia los extranjeros). Podra aplicarse unanlisis de varianza.Ventajas y desventajas[editar] Ventajas: Es una escala fcil y rpida de construir. Desventajas: Dos personas pueden obtener el mismo puntaje partiendo de elecciones distintas.Bibliografa[editar] Snchez, F. y otros (1998).Psicologa social.Madrid: McGraw-Hill.Explicacin sobre la escala LikertEs probable que se haya encontrado con este tipo comn de escala de calificacin. Quizs mediante una encuesta por correo electrnico del centro comercial preguntndole cun satisfecho estaba con una visita reciente. O es probable que haya sido una postal que fue entregada en la ltima conferencia de ventas a la que asisti. Independientemente de la situacin, es probable que est familiarizado con las opciones de respuesta de cinco puntos (o ms) que miden los grados de satisfaccin, frecuencia, importancia, calidad o probabilidad. Aqu en SurveyMonkey, recomendamos utilizar unSi quiere medir las actitudes o los comportamientos de alguien, la escala Likert es una de las formas ms utilizadas (y confiables) para hacerlo. La escala Likert mide las actitudes y los comportamientos utilizando opciones de respuestas que van de un extremo a otro (por ejemplo, muy improbable a extremadamente probable). A diferencia de las preguntas simples con respuesta s/no, la escala Likert le permite descubrir distintos niveles de opinin, lo que puede resultar particularmente til para temas o asuntos delicados o desafiantes. Contar con un rango de respuestas tambin le permitir identificar fcilmente las reas de mejora, Independientemente de que est enviando un cuestionario para comprender los niveles de eficacia del curso que est dictando o recogiendo las opiniones de sus clientes respecto de la calidad del servicio de su peluquera.A continuacin se mencionan algunas de las mejores prcticas que le resultarn tiles antes de comenzar con su cuestionario o encuesta.Mejores prcticas y consejos de la escala Likert Asgneles una etiqueta.Las escalas numeradas o las escalas que estn marcadas del 1 al 5, por ejemplo, tambin han demostrado ocasionar problemas a los encuestados, ya que es posible que no sepan inmediatamente cul extremo del espectro es positivo o negativo. En su lugar, utilice palabras para etiquetar sus escalas, es decir, de "malo" a "excelente". Que sea unipolar.Siempre que sea posible, intente utilizar una escala "unipolar" que oscile desde "extremadamente" a "para nada" en lugar de extremadamente una cosa a extremadamente otra. Por ejemplo, es mejor utilizar una escala que oscila desde "extremadamente valiente" a "para nada valiente" que utilizar una escala que oscile desde "extremadamente valiente" a "extremadamente tmido". Por qu? A las personas les resulta mucho ms sencillo analizar las escalas unipolares y usted puede estar seguro de que un extremo es exactamente el opuesto del otro extremo, lo que la convierte en un mtodo mucho ms slido a nivel metodolgico. Utilice nmeros impares.Las escalas con valores de nmeros impares (por ejemplo, 1 a 7, 1 a 9, 0 a 4) presentan un punto medio. Cuntas opciones debera darle a los encuestados? Los estudios realizados demuestran que a los encuestados les resulta difcil definir sus puntos de vista en escalas con valores superiores a siete. Esto significa que si usted ofrece ms de 7 opciones de respuestas, es probable que los encuestados elijan sus respuestas al azar y, de esta manera, sus datos resultarn poco significativos. Cul es el nmero mgico para utilizar en las encuestas? Nuestros metodlogos recomiendan utilizar escalas de cinco puntos para escalas unipolares y de siete puntos para escalas bipolares. Mantenga la continuidad.Las opciones de respuesta en una escala deben estar separadas por espacios iguales. (La distancia entre puntos de escala debe ser la misma en toda la escala, lo que hace que la escala sea clara y menos ambigua). Esto puede resultar algo engaoso cuando utiliza etiquetas de palabras en lugar de nmeros. Consulte el blog de nuestros metodlogos para encontrar algunos consejos tiles. Que sea inclusiva.Las escalas deben cubrir el espectro total respuestas. Por ejemplo, si la pregunta dice: Cun caliente estaba su caf? y las respuestas varan desde "extremadamente caliente" a "moderadamente caliente", los encuestados que piensan que el caf no estaba para nada caliente no sabrn que responder. Que sea lgica.Agregue una lgica de preguntas para ahorrarle tiempo a los encuestados. Por ejemplo, supongamos que usted quiere cunto disfrutaron del restaurante sus clientes habituales, y luego obtener ms detalles respecto de si quedaron insatisfechos en algn aspecto. Para hacerlo, tan solo debe agregar una lgica de preguntas para que quienes no quedaron satisfechos pasen directamente a un espacio en el que puedan sugerir mejoras. Utilcela para interrogar.Formule preguntas cada vez que sea posible en lugar de utilizar acuerdos mediante afirmaciones. Evite utilizar escalas de acuerdo/desacuerdo siempre que sea posible ya que stas tienen cierta tendencia al acuerdo. Esto significa que es muy probable que los encuestados estn de acuerdo con las afirmaciones, independientemente de lo que stas digan, y mucho menos probable que lean las preguntas en detalle.Ya sea si est midiendo satisfaccin, eficacia, probabilidad o frecuencia, considere utilizar una escala Likert para su prxima encuesta o cuestionario. En SurveyMonkey le recomendamos utilizar eltipo de preguntas de opciones mltiples (respuesta nica)para crear una escala Likert.Tipos de preguntas para encuestasHgalo bien desde el comienzo. Escoja el tipo de pregunta para encuestas adecuado.

Si desea conocer la opinin de las personas, es importante comenzar con el pie derecho. El modo en que obtiene la informacin y el tipo de pregunta que elige para una encuesta cumplen un papel importante en la creacin de una encuesta exitosa. Antes de comenzar a crear preguntas de encuestas, pregntese usted mismo de qu modo desea usar las respuestas. Conocer los objetivos de su encuesta y la informacin deseada servir como gua al momento de decidir el tipo de pregunta adecuado.Tipos de encuestas comunesA continuacin podr ver algunos de los tipos de preguntas de encuestas ms habituales y cmo se pueden usar para crear una excelente encuesta. Para ver cmo luce cada tipo de pregunta de encuestas, visitela pgina depreguntas de encuesta de muestra.Preguntas de mltiples opcionesEste tipo de pregunta permite a la persona que realiza la encuesta seleccionar una o ms opciones de una lista de respuestas que usted define. Debe usar preguntas de mltiples opciones si tiene un nmero fijo de opciones.Escalas de calificacinCon las preguntas de escalas de calificacin, el encuestado selecciona una nica calificacin para la pregunta en un continuo espaciado equivalente de posibles opciones.En las preguntas de las encuestas de satisfaccin del clientecon frecuencia se utiliza laescala Likertpara medir la opinin o las actitudes de los clientes.Pregunta de la casilla de comentarios/redaccinLas preguntas abiertas de la encuesta requieren que los encuestados escriban sus respuestas en una casilla de comentario y no que brinden una opcin de respuesta especfica preestablecida. Luego, las respuestas se visualizan individualmente o mediante sofisticadas herramientas de anlisis de texto, como el Anlisis de preguntas abiertas de SurveyMonkey.Preguntas demogrficasPara recopilar informacin sobre los antecedentes o el nivel de ingreso de un encuestado, por ejemplo, las preguntas demogrficas de una encuesta tambin pueden ser de ayuda.Una vez que aprenda cmo se usa, sabr rpidamente qu tipo de pregunta y respuesta para encuestas usar y el motivo de ello. Adems, los nombres tcnicos ya no sern un problema. Mientras tanto, las herramientas de creacin de encuestas de SurveyMonkey pueden ayudarlo a elegir las preguntas de encuesta adecuadas.Facilite la tarea de crear preguntas para encuestasLa mayora de nosotros somos ms hbiles para interpretar los resultados que para crear la encuesta perfecta; por eso, es genial que la creacin de encuestas con SurveyMonkey sea rpida y fcil.Comience usando una de nuestras plantillas de encuestas.https://es.surveymonkey.com/mp/likert-scale/

Protocolo de investigacinUnprotocolo de investigacindescribe los objetivos, diseo,metodologay consideraciones tomadas en cuenta para la implementacin y organizacin de unainvestigacinoexperimentocientfico. Incluye el diseo de los procedimientos a ser utilizados para laobservacin,anlisiseinterpretacinde los resultados. Adems de las condiciones bsicas para llevar a cabo la investigacin descrita, un protocolo proporciona los antecedentes y motivos por los cuales tal investigacin est siendo llevada a cabo y define los parmetros bajo los cuales se medirn sus resultados. Los protocolos de investigacin suelen ser utilizados en el campo de lasciencias naturales, tales como lafsica,qumica,biologao lamedicina, aunque tambin pueden ser utilizados en otros mbitos experimentales y en lasciencias sociales.ndice[ocultar] 1Finalidad 2Esquema bsico de un protocolo de investigacin 3Referencias 4BibliografaFinalidad[editar]La documentacin que proporciona permiten demostrar que lainvestigacinen s cumple con los requisitos para ser considerada cientfica. Por ejemplo, muestran que se han cumplido los procesos decontrol de calidadnecesarios para que la investigacin sea vlida en su mbito de estudio.Los protocolos de investigacin permiten a terceros entender las condiciones experimentales en que determinada investigacin ha sido ejecutada y, en caso considerarlo necesario, verificarla mediante una repeticin de los procesos. De esta manera, facilitan larevisin por paresde la investigacin descrita.

Esquema bsico de un protocolo de investigacin[editar]Un protocolo de investigacin se compone de las siguientes partes:1 Ttulo y resumen de la investigacin (donde se delimita cules son las preguntas a ser contestadas y lahiptesispropuesta). Planteamiento del problema o justificacin. Objetivos finales y aplicabilidad de los resultados. Fundamentoterico. Objetivos de la investigacin (generales y especficos). Metodologa empleada. Plan de anlisis de los resultados (mtodos y modelos de anlisis de datos segn tipo de variables). Bibliografa. Cronograma de actividades. Presupuesto y fuentes de financiamiento. Anexos (se sugiere expandir alguno de los campos anteriores para un mejor resultado).Referencias[editar]1. Volver arribaOrganizacin Panamericana de la Salud(2005).Gua para escribir un protocolo de investigacinBibliografa[editar] Wikilibrosalberga un libro o manual sobreManual de protocolo de investigacin. El protocol de recerca clnica(wikillibre)(en cataln)Categora: Investigacin cientficaEstadsticaEnviado porcibercrazy5000

1. 2. Conceptos Bsicos3. Medicin de Caracteres4. Estadsticas PrimariasConceptos Bsicos:Estadstica:Laestadsticaes comnmente considerada como una coleccin de hechos numricos expresados en trminos de una relacin sumisa, y que han sido recopilado a partir de otrosdatosnumricos.Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadstica como unvalorresumido, calculado, como base en unamuestrade observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimacin de parmetro de determinadapoblacin; es decir, unafuncindevaloresde muestra."La estadstica es una tcnica especial apta para el estudio cuantitativo de los fenmenos de masa o colectivo, cuya mediacin requiere una masa de observaciones de otros fenmenos ms simples llamados individuales o particulares". (Gini, 1953.Murria R. Spiegel, (1991) dice: "La estadstica estudia losmtodoscientficos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, as como para sacar conclusiones vlidas y tomar decisiones razonables basadas en talanlisis."La estadstica esla cienciaque trata de la recoleccin, clasificacin y presentacin de los hechos sujetos a una apreciacin numrica como base a la explicacin,descripciny comparacin de los fenmenos". (Yale y Kendal, 1954).Cualquiera sea el punto de vista, lo fundamental es la importancia cientfica que tiene la estadstica, debido al gran campo de aplicacin que posee.Poblacin:Elconceptode poblacin en estadstica va ms all de lo que comnmente se conoce como tal. Una poblacin se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan caractersticas comunes."Una poblacin es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996)."Una poblacin es un conjunto de elementos que presentan una caracterstica comn". Cadenas (1974).Ejemplo:Los miembros del Colegio de Ingenieros delEstadoCojedes.El tamao que tiene una poblacin es un factor de suma importancia en elprocesodeinvestigacinestadstica, y este tamao vienen dado por el nmero de elementos que constituyen la poblacin, segn el nmero de elementos la poblacin puede ser finita o infinita. Cuando el nmero de elementos que integra la poblacin es muy grande, se puede considerar a esta como una poblacin infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los nmeros positivos. Una poblacin finita es aquella que est formada por un limitado nmero de elementos, por ejemplo; el nmero de estudiante del Ncleo San Carlos de laUniversidadNacional Experimental Simn Rodrguez.Cuando la poblacin es muy grande, es obvio que laobservacinde todos los elementos se dificulte en cuanto altrabajo,tiempoycostosnecesario para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadstica.Es a menudo imposible o poco prctico observar la totalidad de los individuos, sobre todos si estos son muchos. En lugar de examinar elgrupoentero llamadopoblacinouniverso,se examina una pequea parte del grupo llamada muestra.Muestra:"Se llama muestra a una parte de la poblacin a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991)."Una muestra es una coleccin de algunos elementos de la poblacin, pero no de todos". Levin & Rubin (1996)."Una muestra debe ser definida en base de la poblacin determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrn referirse a la poblacin en referencia", Cadenas (1974).Ejemplo;El estudio realizado a 50 miembros del Colegio de Ingenieros del Estado Cojedes.El estudio de muestras es ms sencillo que el estudio de la poblacin completa; cuesta menos y lleva menos tiempo. Por ltimo se aprobado que el examen de una poblacin entera todava permite la aceptacin de elementos defectuosos, por tanto, en algunos casos, elmuestreopuede elevar el nivel decalidad.Una muestra representativa contiene las caractersticas relevantes de la poblacin en las mismas proporciones que estn incluidas en tal poblacin.Los expertos en estadstica recogen datos de una muestra. Utilizan estainformacinpara hacer referencias sobre la poblacin que est representada por la muestra. En consecuencia muestra y poblacin son conceptos relativos. Una poblacin es un todo y una muestra es una fraccin o segmento de ese todo.Muestreo:Esto no es ms que elprocedimientoempleado para obtener una o ms muestras de una poblacin; el muestreo es una tcnica que sirve para obtener una o ms muestras de poblacin.Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la poblacin, se procede a laseleccinde los elementos de la muestra aunque hay muchos diseos de la muestra.Al tomar varias muestras de una poblacin, lasestadsticasque calculamos para cada muestra no necesariamente seran iguales, y lo ms probable es que variaran de una muestra a otra.Ejemplo;Consideremos como una poblacin a los estudiantes deeducacindel Ncleo San Carlos de la UNESR, determinando por lo menos dos caracteres ser estudiados en dicha poblacin; Religin de los estudiantes Sexo.Tipos de muestreoExisten dos mtodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o deprobabilidad. En este ltimo todos los elementos de la poblacin tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la poblacin. Algunas veces una muestra de juicio se usa como gua o muestra tentativa para decidir como tomar una muestra aleatoria ms adelante. Las muestras de juicio evitan el anlisis estadstico necesarios para hacer muestras de probabilidad.Variables y Atributos:Lasvariables, tambin suelen ser llamados caracteres cuantitativos, son aquellos que pueden ser expresados mediante nmeros. Son caracteres susceptibles demedicin. Como por ejemplo, la estatura, el peso, elsalario, la edad, etc.Segn, Murray R. Spiegel, (1992) "una variable es un smbolo, tal como X, Y, Hx, que puede tomar un valor cualquiera de un conjunto determinado de ellos, llamadodominiode la variable. Si la variable puede tomar solamente un valor, se llama constante."Todos los elementos de la poblacin poseen los mismos tipos de caracteres, pero como estos en general no suelen representarse con la misma intensidad, es obvio que las variables toman distintos valores. Por lo tanto estos distintos nmeros o medidas que toman los caracteres son los "valores de la variable". Todos ellos juntos constituyen una variable.Los atributos tambin llamados caracteres cualitativos, son aquellos que no son susceptibles de medicin, es decir que no se pueden expresar mediante un nmero.IUTIN (1997). "Reciben el nombre de variables cualitativas o atributos, aquellas caractersticas que pueden presentarse en individuos que constituyen un conjunto.La forma de expresar los atributos es mediante palabras, por ejemplo; profesin, estado civil,sexo,nacionalidad, etc. Puede notar que los atributos no se presentan en la misma forma en todos los elementos. Estas distintas formas en que se presentan los atributos reciben el nombre de "modalidades".Ejemplo;El estado civil de cada uno de los estudiantes del curso de estadsticas I, no se presenta en la misma modalidad en todos.Formas de Observar la Poblacin:1. Atendiendo a la fuente se clasifican endirecta o indirecta. Observacin directa: es aquella donde se tienen un contacto directo con los elementos o caracteres en los cuales se presenta el fenmeno que se pretende investigar, y los resultados obtenidos se consideran datos estadsticos originales. Para Ernesto Rivas Gonzlez (1997) "Investigacin directa, es aquella en que el investigador observa directamente los casos o individuos en los cuales se produce el fenmeno, entrando en contacto con ellos; sus resultados se consideran datos estadsticos originales, por esto se llama tambin a esta investigacin primaria".Ejemplo; el seguimiento de la poblacin agrcola por ao, llevado en una determinada granja. Observacin Indirecta: es aquella donde lapersonaque investiga hace uso de datos estadsticos ya conocidos en una investigacin anterior, o de datos observados por un tercero (persona o entidad). Con el fin de deducir otros hechos o fenmenos.Ejemplo; si un investigador pretende estudiar laproduccinpor aos de una granja avcola, en sus ltimos cinco aos de produccin, tendra que hacer un seguimiento, a tal fin recurrira a las observaciones que posee laoficinaadministrativa de la granja durante estos cinco aos, o dirigirse a la oficina de estadstica, llevada en el ministerio de produccin ycomercio(M.P.C) de la localidad donde est registrada dicha granja. Es de notar que el investigador se vale de observaciones realizadas por terceros.1. Atendiendo a la periodicidad, puede sercontinua, peridica o circunstancial. Unaobservacin continua; como su nombre lo indica es aquella que se lleva acabo de un modo permanente.Ejemplo: lacontabilidadcomercial, llevada en cuanto acompras,ventasy otrasoperacionesque se van registrando a medida que van producindose. Unaobservacin peridica; es aqulla que se lleva a cabo a travs de perodos de tiempo constantes. Estos perodos de tiempos pueden ser semanas, trimestres, semestres, aos, etc. Lo que debemos destacar es que los perodos de tiempo tomados como unidad deben tomarse constantes en los posible.Ejemplo; elregistrollevado por la Oficinas deControlde Estudios de la UNESR, en cuanto a la inscripcin de los estudiantes por semestre. Laobservacin circunstancial, es aquella que se efecta en forma ocasional o espordica, esta observacin hecha ms por una necesidad momentnea, que decarcterregular o permanente.Ejemplo; la obtencin de nmeros de aulas utilizadas y no utilizadas en los colegios pertenecientes al municipio San Carlos del Estado Cojedes.1. Atendiendo a la cobertura; pueden serexhaustiva, parcial o mixta Observacin Exhaustiva. Cuando la observacin es efectuada sobre la totalidad de los elementos de la poblacin se habla de una observacin exhaustiva. Observacin Parcial. Dados que las poblaciones en general son grandes, la observacin de todos sus elementos se ve imposibilitada. La solucin para superar este inconveniente es observar una parte de esta poblacin. Observacin Mixta. En este tipo de observacin se combinan adecuadamente la observacin exhaustiva con la observacin parcial. Por lo general, este tipo de observaciones se lleva a cabo de tal manera que los caracteres que se consideran bsicos se observan exhaustivamente y los otros mediante una muestra; o bien cuando la poblacin es muy grande, parte de ella se observa parcialmente.Censo:Se entiende por censo aquella numeracin que se efecta a todos y cada uno de los caracteres componentes de una poblacin.Para Levin & Rubin (1996) "Algunas veces es posible y prctico examinar a cada persona o elemento de la poblacin que deseamos describir. A esto lo llamamos una numeracin completa o censo. Utilizamos el muestre cuando no es posible contar o medir todos los elementos de la poblacin.Si es posible listar (o enumerar) y observar cada elemento de la poblacin, los censos se utilizan rara vez porque a menudo su compilacin es bastante difcil, consume mucho tiempo por lo que resulta demasiado costoso.Encuesta:Se entiende porencuestalas observaciones realizadas por muestreo, es decir son observaciones parciales.Eldiseodeencuestases exclusivo de lascienciassociales y parte de la premisa de que si queremos conocer algo sobre elcomportamientode las personas, lo mejor, ms directo y simple es preguntrselo directamente a ellas. (Cadenas, 1974).Segn Antonio Napolitano "La encuesta, es unmtodomediante el cual se quiere averiguar. Se efecta a travs de cuestionarios verbales o escritos que son aplicados a un gran nmero de personas".Estadstica Descriptiva:Tienen por objeto fundamental describir y analizar las caractersticas de un conjunto de datos, obtenindose de esa manera conclusiones sobre las caractersticas de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas. No obstante puede no solo referirse a la observacin de todos los elementos de una poblacin (observacin exhaustiva) sino tambin a ladescripcinde los elementos de una muestra (observacin parcial).En relacin a la estadstica descriptiva, Ernesto Rivas Gonzles dice; "Para el estudio de estas muestras, la estadstica descriptiva nos provee de todos sus medidas; medidas que cuando quieran ser aplicadas aluniversototal, no tendrn la misma exactitud que tienen para la muestra, es decir al estimarse parael universovendr dada con cierto margen de error; esto significa que el valor de la medida calculada para la muestra, en el oscilar dentro de cierto lmite de confianza, que casi siempre es de un 95 a 99% de los casos.Estadstica Inductiva:Est fundamentada en los resultados obtenidos del anlisis de una muestra de poblacin, con el fin de inducir o inferir el comportamiento o caracterstica de la poblacin, de donde procede, por lo que recibe tambin el nombre de Inferencia estadstica.Segn Berenson y Levine; Estadstica Inferencial sonprocedimientosestadsticos que sirven para deducir o inferir algo acerca de un conjunto de datos numricos (poblacin), seleccionando un grupo menor de ellos (muestra).Elobjetivode la inferencia eninvestigacin cientficay tecnolgica radica en conocer clases numerosas de objetos, personas oeventosa partir de otras relativamente pequeas compuestas por los mismos elementos.En relacin a laestadstica descriptivay la inferencial, Levin & Rubin (1996) citan los siguientes ejemplos para ayudar a entender la diferencia entre las dos.Supngase que unprofesorcalcula la calificacin promedio de un grupo dehistoria. Como la estadstica describe eldesempeodel grupo pero no hace ninguna generalizacin acerca de los diferentesgrupos, podemos decir que el profesor est utilizando estadstica descriptiva.Graficas, tablas ydiagramasque muestran los datos de manera que sea ms fcil su entendimiento son ejemplos de estadstica descriptiva.Supngase ahora que el profesor de historia decide utilizar el promedio de calificaciones obtenidos por uno de sus grupos para estimar la calificacin promedio de las diez unidades del mismo curso de historia. El proceso de estimacin de tal promedio sera un problema concerniente a la estadstica inferencial.Los estadsticos se refieren a esta rama comoinferencia estadstica, esta implica generalizaciones y afirmaciones con respecto a la probabilidad de su validez.UNIDAD IIMedicin de CaracteresMedicinExisten diversas definiciones del termino "medicin", pero estas dependen de los diferentes puntos de vista que se puedan tener al abordar el problema de la cuantificacin y el proceso mismo de laconstruccinde unaescalao instrumento de medicin.En general, se entiende por medicin la asignacin de nmeros a elementos u objetos para representar o cuantificar unapropiedad. El problema bsico est dado por la asignacin un numeral que represente la magnitud de la caracterstica que queremos medir y que dicho nmeros pueden analizarse por manipulaciones de acuerdo a ciertas reglas. Por medio de la medicin, los atributos de nuestras percepciones se transforman en entidades conocidas y manejables llamadas "nmeros". Es evidente que el mundo resultara catico si no pudiramos medir nada. En este caso cabra preguntarse de que le servira la fsico saber que elhierrotiene una altatemperaturadefusin.Niveles o Escalas de medicionesEscala Nominal:La escala de medida nominal, puede considerarse la escala de nivel ms bajo, y consiste en la asignacin, puramente arbitraria de nmeros osmbolosa cada una de las diferentes categoras en las cuales podemos dividir el carcter que observamos, sin que puedan establecerse relaciones entre dichas categoras, a no ser el de que cada elemento pueda pertenecer a una y solo una de estas categoras.Se trata de agrupar objetos en clases, de modo que todos los que pertenezcan a la misma sean equivalentes respecto del atributo o propiedad en estudio, despus de lo cual se asignan nombres a tales clases, y el hecho de que a veces, en lugar de denominaciones, se le atribuyan nmeros, puede ser una de las razones por las cuales se le conoce como "medidas nominales".Por ejemplo, podemos estar interesados en clasificar los estudiantes de la UNESR Ncleo San Carlos de acuerdos a la carrera que cursan.CarreraNmero asignada a la categora

Educacin1

Administracin2

Se ha de tener presente que los nmeros asignados a cada categora sirven nica y exclusivamente par identificar la categora y no poseen propiedades cuantitativas.Escala Ordinal:En caso de que puedan detectarse diversos grados de un atributo o propiedad de un objeto, la medida ordinal es la indicada, puesto que entonces puede recurrirse a la propiedad de "orden" de los nmeros asignndolo a los objetos en estudio de modo que, si la cifra asignada al objeto A es mayor que la de B, puede inferirse que A posee un mayor grado de atributo que B.La asignacin de nmeros a las distintas categoras no puede ser completamente arbitraria, debe hacerse atendiendo al orden existente entre stas.Los caracteres que posee una escala de medida ordinal permiten, por el hecho mismo depoderordenar todas sus categoras, elclculode las medidas estadsticas de posicin, como por ejemplo la mediana.Ejemplo:Al asignar un nmero a los pacientes de una consulta mdica, segn el orden de llegada, estamos llevando una escala ordinal, es decir que al primero en llegar ordinal, es decir que al primeo en llegar le asignamos el n 1, al siguiente el n 2 y as sucesivamente, de esta forma, cada nmero representar una categora en general, con un solo elemento y se puede establecer relaciones entre ellas, ya que los nmeros asignados guardan la misma relacin que el orden de llegada a la consulta.Escalas de intervalos iguales:la escala de intervalos iguales, est caracterizada por una unidad de medida comn y constante que asigna un nmero igual al nmero de unidades equivalentes a la de la magnitud que posea el elemento observado. Es importante destacar que el punto cero en las escalas de intervalos iguales es arbitrario, y no refleja en ningn momento ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Esta escala, adems de poseer las caractersticas de la escala ordinal, encontramos que la asignacin de los nmeros a los elemento es tan precisa que podemos determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre todos los elementos de la escala. Sin lugar a dudas, podemos decir que la escala de intervalos es la primera escala verdaderamente cuantitativa y a los caracteres que posean esta escala de medida pueden calculrsele todas las medidas estadsticas a excepcin del coeficiente de variacin.Ejemplo:El lapso transcurrido entre 1998-1999 es igual al que transcurri entre 2000-2001.Escala de coeficientes o Razones:El nivel de medida ms elevado es el de cocientes o razones, y se diferencia de las escalas de intervalos iguales nicamente por poseer un punto cero propio como origen; es decir que el valor cero de esta escala significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia total de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto. A iguales diferencias entre los nmeros asignados corresponden iguales diferencias en el grado de atributo presente en el objeto de estudio. Adems, siendo que cero ya no es arbitrario, sino un valor absoluto, podemos decir que A. Tiene dos, tres o cuatro veces la magnitud de la propiedad presente en B.Ejemplo:En una encuesta realizada en un barrio de esta localidad se observ que hay familias que no tienen hijos, otras tienen 6 hijos que es exactamente el doble de hijos que aquellas que tienen 3 hijos.Las variables y su medicin:Una variable es un smbolo, tal como X, Y, H, x B, que pueden tomar un conjunto prefijado de valores, llamado dominio de esa variable. Para Murray R. Spiegel (1991) "una variable que puede tomar cualquier valor entre dos valores dados se dice que es una variable continua en caso contrario diremos que la variable es discreta".Las variables, tambin llamadas caracteres cuantitativos, son aquellas cuyas variaciones son susceptibles de ser medidas cuantitativamente, es decir, que pueden expresar numricamente la magnitud de dichas variaciones. Por intuicin y por experiencia sabemos que pueden distinguirse dos tipos de variables; las continuas y las discretasLas variables continuasse caracterizan por el hecho de que para todo para de valores siempre se puede encontrar en valor intermedio, (el peso, la estatura, el tiempo empleado para realizar un trabajo, etc.)Una variable es continua, cuando puede tomar infinitos valores intermedios dentro de dos valores consecutivos. Por ejemplo, la estatura, el peso, la temperatura.Para ver el grfico seleccione la opcin "Descargar" del men superiorEjemplo:En elpreescolarBlanca de Prez, ubicado en la urbanizacin Monseor Padilla de esta ciudad se procedi a recoger las medidas de talla y peso de losniosque a este asisten.Nio Peso TallaJos 18,300 1,15Julio 20,500 1,20Pedro 19,000 1,10Luis 18,750 1,18.Las variables discretassern aquellas que pueden tomar solo un nmero limitado de valores separados y no continuos; son aquellas que solo toman un determinado nmeros de valores, porque entre dos valores consecutivos no pueden tomar ningn otro; por ejemplo el nmero de estudiantes de unaclasees una variable discreta ya que solo tomarlos valores1, 2, 3, 4... ntese que no encontramos valor como 1,5 estudiantesUNIDAD IIIEstadsticas PrimariasDatos Estadsticos:Los datos estadsticos no son otra cosa que elproductode las observaciones efectuadas en las personas y objetos en los cuales se produce el fenmeno que queremos estudiar. Dicho en otras palabras, son los antecedentes (en cifras) necesarios para llegar alconocimientode un hecho o para reducir las consecuencias de este.Los datos estadsticos se pueden encontrar de forma no ordenada, por lo que es muy difcil en general, obtener conclusiones de los datos presentados de esta manera. Para poder obtener una precisa y rpida informacin con propsitos dedescripcino anlisis, estos deben organizarse de una manera sistemtica; es decir, se requiere que los datos sean clasificados. Esta clasificacin uorganizacinpuede muy bien hacerse antes de la recopilacin de los datos.Ejemplo:Si se quiere conocer las caractersticas de los estudiantes del Ncleo San Carlos de la UNESR, que solicitan prstamo a labibliotecade dicha Universidad, la recoleccin de la informacin debe clasificar a cada estudiante sobre la base de: Carrera que estudia, edad, semestre de estudios, etc. Vemos pues que la clasificacinmarcala pauta de la clase de datos que debe ser obtenido.Clasificacin de los datosLos datos estadsticos pueden ser clasificados en cualitativos, cuantitativos, cronolgicos y geogrficos.Datos Cualitativos: cuando los datos son cuantitativos, la diferencia entre ellos es de clase y no de cantidad.Ejemplo:Si deseamos clasificar los estudiantes que cursan lamateriade estadstica I por su estado civil, observamos que pueden existir solteros, casados, divorciados, viudos.Datos cuantitativos: cuando los valores de los datos representan diferentes magnitudes, decimos que son datos cuantitativos.Ejemplo:Se clasifican los estudiantes del Ncleo San Carlos de la UNESR de acuerdo a sus notas, observamos que los valores (nota) representan diferentes magnitudes.Datos cronolgicos: cuando los valores de los datos varan en diferentes instantes o perodos de tiempo, los datos son reconocidos como cronolgicos.Ejemplo:Al registrar los promedios de notas de los Alumnos del Ncleo San Carlos de la UNESR en los diferentes semestres.Datos geogrficos: cuando los datos estn referidos a una localidad geogrfica se dicen que son datos geogrficos.EjemploEl nmero de estudiantes de educacin superior en las distintas regiones del pas.Fuentes de datos Estadsticos:Los datos estadsticos necesarios para la comprensin de los hechos pueden obtenerse a travs defuentesprimarias y fuentes secundarias.Fuentes de datos primarias: es la persona o institucin que ha recolectado directamente los datos.Fuentes secundarias: son las publicaciones y trabajos hechos por personas o entidades que no han recolectado directamente la informacin.Las fuentes primarias ms confiables, son las efectuadas por oficinas gubernamentales encargadas de tal fin.En la prctica, es aconsejable utilizar fuentes de datos primarias y en ltima instancia cuando estas no existan, usar estadsticas de fuentes secundarias. Con este ltimo tipo no debemos pasar por alto que la calidad de las conclusiones estadsticas dependen en grado sumo de la exactitud de los datos que se recaben. De anda servira usartcnicasestadsticas precisas y refinadas para llegar a conclusiones valederas, si estas tcnicas no son aplicadas a datos adecuados o confiables.Cuando un investigador quiere obtener datos estadsticos relativo a un estudio que desea efectuar, puede elegir entre una fuente primaria o en su defecto, una secundaria. O recopilar los datos por s mismo. La posibilidad mencionada en ltimo termino podr deberse bien a la inexistencia de los datos o bien a que esto no se encuentran discriminados en la forma requerida.Ejemplo:Si un investigador quiere conocer el nmero de alumnos repitientes en educacin media, clasificados por ciclos, para los ltimos diez aos, el investigador puede usar una fuente primaria, tal comola memoriay cuenta el Ministerio de Educacin cada ao.Mtodo para la recoleccin de datos:En estadstica se emplean una variedad de mtodos distintos para obtener informacin de los que se desea investigar. Discutiremos aqu los mtodos ms importantes, incluyendo las ventajas y limitaciones de estos.Laentrevistapersonal: los datos estadsticos necesarios para una investigacin, se renen frecuentemente mediante un proceso que consiste en enviar un entrevistador o agente, directamente a la persona investigada. El investigador efectuar a esta persona una serie de preguntas previamente escritas en uncuestionarioo boleta, donde anotar las respuestas correspondientes. Este procedimiento que se conoce con el nombre de entrevista personal, permite obtener una informacin ms veraz y completa que la que proporcionan otros mtodos, debido a que al tener contacto directo con la persona entrevistada, el entrevistador podr aclarar cualquier duda que se presente sobre el cuestionario o investigacin.Otra ventaja es la posibilidad que tienen los entrevistadores de adaptarel lenguajede las preguntas al nivel intelectual de las personas entrevistadas.Una de las desventajas de este mtodo se debe a que si el entrevistador no obra de buena f o no tiene unentrenamientoadecuado, puede alterar las respuestas por las personas entrevistadas.Otra desventaja es su altocosto, ya que resulta bastante oneroso el entrenamiento de los agentes o entrenadores y los supervisores de estos, sobre todo si se trata de una investigacin extensa.Cuestionarios por correo: consiste en enviar por correo el cuestionario acompaado por el instructivo necesario, dando en este no solo las instrucciones pertinentes para cada una de las preguntas, sino tambin una breve explicacin del objeto de la encuesta con el fin de evitar interpretaciones errneas.Una de las ventajas es que tienen un costo muy inferior al anterior procedimiento, puesto que no hay que incluirgastosde entrenamiento de personal, el nico gasto sera el de franqueo postal.Dentro de las desventajas de este procedimiento podemos sealar que solo un porcentaje bastante bajo de estos es devuelto, en algunos casos no estamossegurosde que losformularioshayan sido recibidos por sus destinatarios y que hayan sido respondido por ellos mismos. Lo que trae como consecuencia que la informacin se obtenga con una serie de errores difciles de precisar por el investigador.Entrevista por telfono: como lo indica su nombre, este mtodo consiste en telefonear a la persona a entrevistar y hacerle una serie de preguntas. Este mtodo es bastante simple y econmico, ya que el entrenamiento ysupervisinde las personas encargadas de efectuar las preguntas es siempre fcil.Entre las limitaciones que presenta este mtodo podemos sealar el nmero de preguntas que pueden formularse es relativamente limitado; adems lasinvestigacionesefectuadas por este mtodo tienen un carcter selectivo, debido a que muchas de las personas que potencialmente podran ser investigadas no poseeserviciotelefnico, por lo que quedan sin la posibilidad de ser entrevistados.Instrumentos para la recoleccin de datos:Cuestionarios:Cualquiera que sea el mtodo por el que se decida el investigador para recabar informacin, es necesario elaborar un estudio de preguntas.Los cuestionarios en general, constan de las siguientes partes:a. La identificacin del cuestionario: nombre del patrocinante de la encuesta, (oficial o privada), nombre de la encuesta, nmero del cuestionario, nombre del encuestador, lugar y fecha de la entrevista.b. Datos de identificacin y de carcter social del encuestado:apellidos, nombres, cdula deidentidad,nacionalidad, sexo, edad o fecha de nacimiento, estado civil, grado de instruccin, ocupacin actual,ingresos, etc.c. Datos propios de la investigacin, son los datos que interesa conocer para construir el propsito dela investigacin.Como es natural, estas partes, as como las preguntas, varan de acuerdo a la finalidad de la encuesta. En algunos tipos de investigacin, la parte referente a los datos personales es eliminada por no tener ningn tipo deinterspara el estudio.Consideraciones que debemos tomar en cuenta: El cuestionario debe ser conciso; tratar en los posible de que con el menor nmero de preguntas, se obtenga la mejor informacin. Claridad de laredaccin; evitar preguntas ambiguas o que sugieran respuestas incorrectas, por lo que deben estar formuladas las preguntas de la forma ms sencilla. Discrecin: un cuestionario hecho aconciencia, no debe tener preguntas indiscretas o curiosas, sobre datos personales que puedan ofender al entrevistado. Facilidad de contestacin: se deben evitar, en lo posible, las preguntas de respuestas libres o abiertas y tambin la formulacin de preguntas que requieran clculos numricos por parte del entrevistado. Orden de las preguntas: estas deben tener una secuencia y un orden lgico, agruparlas procurando que se relacionen unas con otras.Series o distribuciones estadsticas:Anteriormente hemos sealado que la estadstica, no se encarga del estudio de un hecho aislado, sino que tienen por objeto de los colectivos. Pues bien cuando se realiza una investigacin se obtiene una masa de datos que deben ser organizados para disponerlos en un orden, arreglo o secuencialgica, con el fin de facilitar el anlisis de los mismos esta coleccin de datos numricos obtenidos de la observacin, que se clasifican y ordenan segn un determinado criterio, se denominan "series estadsticas", tambin conocidas como "distribucinestadstica".Clasificacin de las series estadsticas:1. Ejemplo:Produccin nacional demaderaen Rola en mRollizos (periodo 1993 1998)AosProduccin (m rollizos)

19931.161.061,454

1994981.668,626

19951.087.926,142

19961.440.306,250

19971.618.075,000

19981.027.177,876

Fuente: MARN D.G.S Recurso Forestal. 1999CVG PROFORCAEs importante resaltar que cuando se trata de series temporales o cronolgicas, se debe especificar el instante o el periodo de tiempo a los que se refieren los caracteres en estudio.Cuando nos referimos a instantes de tiempo, por el hecho de que la observacin se hace en un momento especfico de tiempo.Ejemplo:Plantaciones forestales ejecutadas a nivel nacional, al 31 de diciembre de cada ao entre 1997 2001.2. Series temporales o cronolgicas; estas se definen como una masa o conjunto de datos producto de la observacin de un fenmeno individual o colectivo, cuantificable en sucesivos instantes o periodos de tiempo.3. Series atemporales; cuando las observaciones de un fenmeno se hacen referidas al mismo instante o intervalo de tiempo, nos encontramos ente una serie atemporal. Aqu el tiempo no va incluido a cada observacin, puesto que es el mismo tiempo para todas ellas. Este tipo de observacin proporciona una "visin instantnea" de los fenmenos o caracteres de los componentes del colectivo en estudio.Ejemplo:Las notas de las participantes en la materia de estadstica I en el periodo acadmico que termin en septiembre del 2001.2.1)series de frecuencia; cuando realizamos un estudio de cada uno de los elementos que componen la poblacin o muestra bajo anlisis, observamos que en general, hay un nmero de veces en que aparece repetido un mismo valor de una variable, o bien repeticiones de la misma modalidad de un atributo. Este nmero de repeticiones de un resultado, recibe el nombre de frecuencia absoluta o simplemente frecuencia.El procedimiento mediante el cual se realiza el conteo, para as determinar el nmero de veces que cada dato se repite, recibe el nombre de tabulacin.Ejemplo:Consideremos las edades de 20 nios, pertenecientes al Preescolar Blanca de Prez, ubicado en la urbanizacin Monseor Padilla56543

63454

34653

43646

Tabulando los datos tenemosNios distribuidos por edades:Edad (variable)N de nios (Frecuencia)

35

46

54

65

Total =20

Al agrupar los resultados de las observaciones en trmino de las veces que stos se repiten, da lugar a las llamadas "series de frecuencias" o distribuciones de frecuencias; las cuales se dividen a su vez en series de frecuencia cualitativas y cuantitativas, segn que los caracteres de estudio se refieran a atributos o variables respectivamente.2.2.1)Series de frecuencia acumulativa: son comnmente llamadas series de frecuencia de atributos o caracteres cualitativos y las formas de representar un atributo recibe el nombre de modalidades.Cuando se observan y se obtienen los elementos que deseamos estudiar con respecto a un carcter de tipo cualitativo y se procede a agruparlos segn las distintas modalidades que toma el atributo, "frecuencia cualitativa".Ejemplo:Agrupamos los resultados obtenidos al observar los 35 estudiantes de la materia estadstica I, respecto a su estado civil.Estudiantes de la materia Estadsticas I, clasificados por su estado civil.Estado civilN de Estudiantes (frecuencia)

Solteros18

Casados12

Viudos1

Divorciados4

2.1.2)Series de frecuencias cualitativas: es el resultado del agrupamiento de los valores que se repiten (frecuencia) al ser observada una variable.Ejemplo:Tomamos nuevamente los 35 estudiantes de la materia estadstica I, respecto a su edad.Edad (en aos)N de estudiantes (frecuencia)

1912

202

258

286

324

423

Total =35

2.2)series especiales o geogrficas: es aquella que est formada por los valores que toman una variable en funcin del espacio geogrfico.Documento cedido por:JORGE L. CASTILLO T.

Leer ms:http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml#ixzz3IB3SYhuC

http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml

Escala de Medicin.Se entender por medicin al proceso de asignar el valor a una variable de un elemento en observacin. Este proceso utiliza diversas escalas: nominal, ordinal, de intervalo y de razn.Las variables de las escalas nominal y ordinal se denominan tambin categricas, por otra parte las variables de escala de intervalo o de razn se denominan variables numricas. Con los valores de las variables categricas no tiene sentido o no se puede efectuar operaciones aritmticas. Con las variables numricas s.Laescala nominalslo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la menos informativa de las escalas de medicin.Los siguientes son ejemplos de variables con este tipo de escala: Nacionalidad. Uso de anteojos. Nmero de camiseta en un equipo de ftbol. Nmero de Cdula Nacional de Identidad.A pesar de que algunos valores son formalmente numricos, slo estn siendo usados para identificar a los individuos medidos.Laescala ordinal, adems de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los elementos medidos.Ejemplos de variables con escala ordinal: Preferencia a productos de consumo. Etapa de desarrollo de un ser vivo. Clasificacin de pelculas por una comisin especializada. Madurez de una fruta al momento de comprarla.Laescala de intervalo, adems de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones.Los siguientes son ejemplos de variables con esta escala: Temperatura de una persona. Ubicacin en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilmetro 85 Ruta 5). Sobrepeso respecto de un patrn de comparacin. Nivel de aceite en el motor de un automvil medido con una vara graduada.Finalmente, laescala de raznpermite, adems de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un cuociente.Algunos ejemplos de variables con la escala de razn son los siguientes: Altura de personas. Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un da. Velocidad de un auto en la carretera. Nmero de goles marcados por un jugador de bsquetbol en un partido.La escala de intervalo tiene un cero que se establece por convencin y puede tener variaciones. Es arbitrario. Por otra parte, la escala de razn tiene un cero real, fijo, no sujeto a variaciones; es propio de la medicin hecha.EjercicioPara cada variable dada en los ejemplos anteriores, seale el mecanismo de medicin. Si es necesario usar algn instrumento, propngalo.Comentarios pedaggicos.Si, por ejemplo, el objetivo es asignar valor a alturas; el alumno podra decidir que el procedimiento apropiado es hacer comparaciones con un estndar y que un instrumento adecuado es una regla calibrada en centmetros.Ejercicio: Estudio de textos.Se desea comparar los textos de estudio de diferentes asignaturas. Para esto, describa al menos tres variables numricas que permitan efectuar dicha comparacin. Sugiera, cuando corresponda, la respectiva unidad de medida que Ud. empleara y un instrumento apropiado para efectuar la medicin.Comentarios pedaggicos.Este problema se ubica en un contexto familiar para los estudiantes y los introduce a un aspecto importante de un estudio estadstico: la seleccin de variables.Los alumnos deberan descubrir que las variables dependen del objetivo de la comparacin. Por ejemplo, si se tratara de facilitar su transporte en una mochila de dimensiones determinadas, podran considerar, entre otras, las siguientes variables:Peso y volumen de la mochila.Flexibililidad de las tapas.Uso de un marco de aluminio.http://www.ucv.cl/web/estadistica/cb_esc_medic.htm