Tema 4

IDENTIFICACIÓN DE DATOS:MEDICIÓN

1. Identificación de datos para la selección

Selección basada en datos obtenidos, identificadosen contextos específicos

CCtx ≈ DatosCtx

pp. 109-123

C Datos

Cxto Cxto

l ¿Qué hacemos cuando identificamos datos? l ¿Qué hay de semejante al responder los tres

casos siguientes?• ¿De qué color es la pared?• ¿Cuántos estamos aquí?• ¿Hay alguien con una prenda de vestir

roja?l INTENTA APLICAR LO VISTO DE

SELECCIÓN BASADA EN DATOS

Recuerda, Identificación: CCtx ≈ DatosCtx

1. Identificación de datos1.1. Noción ampliada y casos

En particular, identificación de datos o evidencias:

constatación de una correspondencia de semejanza entre valores de un concepto de referencia y datos, ambos en contextos similares.

En particular, identificación de datos o evidencias:

constatación de una correspondencia de semejanza entre valores de un concepto de referencia y datos, ambos en contextos similares.

C Datos

Cxto1 Cxto1˜

˜

-”Identificar”: Considerar algo idéntico a una referencia-”Identificar”: Considerar algo idéntico a una referencia

1.2. Notas: sobre la noción

l Identificar supone:• Recoger de datos• Aportar significado a lo identificado

• (éste no lo tiene por sí mismo)

¿Qué es esto?

¿Qué dato podemos recoger de esto?

1.2. Notas: otras implicaciones (I)

1.2. Notas: otras implicaciones (II)

l Los datos obtenidos – y sus dimensiones- varían según:• las del concepto de referencia

• Sin conceptos de referencia no hay identificaciones

• las del contexto de referencia• otros supuestos y conceptos implícitos

Puesto que Identificación implica CCtx ≈ DatosCtx

Expresándolo gráficamente:

Modelo Datos

CxtoCxto

Otros

Datos = f ( modelo de referencia + contexto + otros factores implícitos)

...y simbólicamente:

l ¿Se puede recoger datos sin concepto de referencia?• ¿Hablan los datos “por sí mismos”, al margen de todo concepto de

referencia?l El concepto de referencia es planteados por personas

• Todo conocimiento es subjetivo

l ¿Cómo concebir entonces la objetividad?• ¿Conocimiento sin influencia de ningún concepto de

referencia?

1.2. Notas: otras implicacionesYa que Datos = f ( modelo de referencia + contexto + otros factores implícitos)

Objetividad: Subjetividad compartida

Datos objetivos: Obtenidos desde y según un determinado concepto de referencia

Objetividad: Subjetividad compartida

Datos objetivos: Obtenidos desde y según un determinado concepto de referencia

TIPOS DEL CONCEPTO USADO COMO REFERENCIA PARA LA IDENTIFICACIÓN

DormitoriosEstar

ComedorCocina

Baño

Habitaciones de vivienda

Hombre

Mujer

Género

Acuerdo

con un tema

Poco – 1

Algo – 2

Mucho – 3

Hombre - 0

Mujer - 1

Género

0 10 20 30

Distinguir tipos en los siguientes casos

Sur - 5Oeste - 4

Este - 3Norte - 2

Centro - 1

Líneas autobuses

2. Medición 2.1. Nociones ampliadas y casos

Basadas en conceptos verbales o sistemas de categorías o taxonomías.

Formas de expresión

Casos de Identificación Dimensiones

Basadas en conceptos verbales –o icónicos- y además numéricos (escalas).

pp. 123-140

Ejemplo de sistema de categorías para evaluar el estrés psicosocial. DSM

Falta de información o información no utilizable.No especificado

Experiencia de campo de concentración. Desastre natural devastador.Catastrófico

Muerte de un pariente cercano. Divorcio.Extremo

Enfermedad grave del individuo o de un familiar. Pérdida de una cantidad importante de dinero. Separación conyugal. Nacimiento de un hijo.Intenso

Nueva carrera. Muerte de un amigo. Embarazo.Moderado

Discusión con el vecino. Cambio de horario de trabajo.Leve

Violación menor de la ley. Pequeño préstamo del bancoMínimo

No hay estrés aparenteNinguno

Ejemplos de muestra en el adultoCategoría

Escala: Correspondencia sistema empírico (verbal o icónico) y sistema numérico.

Algunos ejemplos

1

0

Sistema numérico

(x)

Mujer

Hombre

Sistema empírico“Género”

0 10 20 30SN

SE

Acuerdo

SE – SN

Poco – 1

Algo – 2

Mucho – 3

Escala: correspondencia sistema empírico y sistema numérico

2

1

SN Transformado

(x’)

1

0

Sistema numérico

(x)

Mujer

Hombre

Sistema empírico“Género”

Correspondencia unívoca

Con transformaciones admisibles: Escalas con unicidad

2

1

Correspondencia unívoca pero no única (varios SN)

1

9

5

0

¿Es posible?

0 10 20 30

Sobre esa base, Medir: identificar datos basándose en una escala

Acuerdo

Poco – 1

Algo – 2

Mucho – 3PocoPocoPoco – 1Poco – 1

10,02

asignar los números que en ella corresponda a los valores de un sistema empírico identificados en contextos específicos.

2. Medición 2.1. Nociones ampliadas y casos

Basadas en conceptos verbales o sistemas de categorías o taxonomías.

Formas de expresión

Casos de Identificación Dimensiones

Basadas en conceptos verbales –o icónicos- y además numéricos –escalas-. Medición

Basadas en conceptos verbales (Sistemas de categorías) y numéricos (Escalas)

Formas de expresión

Basadas en escalas de tipo:*Nominal: sistema empírico cualitativo*Ordinal: sistema empírico ordinal*Intervalo lineal: sistema empírico cuantitativo:

Valores

*De variables y relaciones de cualquier tipo

*indirectas en muchos casos

Composición

*Referidos a características de sujeto, medio y estudio

*También simulación

Contenido

*confirmatorias o exploratorias*escalas por extensión o comprensión*escalas a nivel de indicadores

Especificación

Casos de MedicionesDimensiones

*Razón: sistema empírico cuantitativo: (unidad de medida y valor de origen) (ordenar proporciones)

Ejemplos de escalas nominales

Hombres – 1

Mujeres - 0

Salón – 1

Baño – 2

Dormitorio - 3

Andalucía – 1

Cataluña -2

Galicia – 3

Madrid – 4

Neurosis – 3

Psicosis – 2

Psicopatía - 1

Ejemplos de escalas ordinalesAltos – 1

Bajos - 0Poco acuerdo – 1

Algo de acuerdo -2

Bastante acuerdo – 3

Mucho acuerdo – 4

Clase alta – 3

Clase media – 2

Clase baja - 1

- 1

- 2

- 3

- 4

Ejemplos de escala de intervalo

Conocimiento de 40 preguntas – 10

Conocimiento de 20 preguntas – 5

Conocimiento de 0 preguntas - 0

Acuerdo con 20 opiniones – 20

Acuerdo con 10 opiniones – 10

Acuerdo con 0 opiniones - 0Congelación agua – 0º

Medio – 50 º

Ebullición - 100

Unidad: Una opinión

Unidad: Un grado

Unidad: Una pregunta

Ejemplos de escala de razón

l Longitud del SMDl Peso del SMDl Longitud del sistema sajónl Frecuencia de agresiones físicasl Tiempo en medidas sexagesimales

Dado que las escalas de intervalo no mantienen proporciones entre valores ¿quéfrases tienen sentido y cuáles no?“Hoy -con 20º- hace el doble de calor que ayer -con 10º-”

“Hoy -con 20º- el mercurio subió desde cero una distancia doble que ayer -con 10º-”

“Si hoy como ayer hace 10º, en total hemos estado a 20º”

“Yo se la mitad que tu, porque saqué 10 preguntas bien y tu 20”

“Yo he sacado la mitad de preguntas que tu. Se menos que tu en este examen”

“Si me junto con alguien que haya sacado otras 10 preguntas, entre los dos sabremos igual que el que ha sacado 20”

Relaciones con sentido empírico en cada medición y escala

>/<

=/?Proporciones

SI

SI

SI

SI

SI

SI

>/<

=/?Distancias

SI

SI

SI

SI

SI

SISI

>/<

=/?Valores

RazónIntervaloOrdinalNominal

Escalas

Relaciones

x’= f(x)siendo f(x): identidad/diferencia

TRANSFORMACIÓN de SN a SN*(x: valor numérico original)(x’: valor transformado)

Nominal

ESCALA Y MEDICIÓN

Sistema N*.Transform. x’

SistemaNumérico x

0

1

2

1

Sistema empírico

No

Sí

2.2. Notas: sobre los casosTransformaciones admisibles

Con escalas nominales: Son admisibles las transformaciones que mantengan sus criterios definitorios. Expresado formalmente

Ej. transformaciones admisibles escala nominal

21

10

SN Transformado

(x’)

Sistema numérico

(x)

Mujer

Hombre

Sistema empírico“Género”

x’= f(x)f(x): identidad/diferencia

30

50

1

1

1

0

1

1

1

1

5

5

Transformaciones admisibles según el tipo de valores de cada sistema empírico

x’= f(x) siendo f(x) = ax

Razón

x’= f(x) f(x) = ax + b

Intervalo lineal

x’= f(x)f(x): monotónica creciente o decreciente

Ordinal

x’= f(x)f(x): identidad/diferencia

Nominal

TRANSFORMACIÓN(x: valor numérico original)(x’: valor transformado)

ESCALA Y MEDICIÓN

Ej. transformación admisible escala ordinal

152

203

101

SN Transformado

(x’)

Sistema numérico

(x)

N.e. Medio

N.e. Alto

N.e. Bajo

S. empírico:“Nivel de estudios”

x’= f(x)

f(x): monotónica creciente o decreciente

x’= f(x)

f(x): monotónica creciente o decreciente

100

300

2500

3

1

2

3

1

2

Ej. transformación admisible escala intervalo

122º F50º CValor medio

212ºF100º CEbullición del agua

32º F0º CCongelación del agua

SN Transformado (ºF)=1,8ºC+32

Sistema numérico (ºC)

Sistema empírico“Temperatura”

x’= f(x) f(x) = ax + b

Muestra de la transformación admisible de escala centígrada a Farenheit: x’=1,8x + 32

32/212=0,20/100=0180100

122/212=0,650/100=0,5122-212=90

50-100= 50

32/122 =0,30/50 =032-122=90

0-50=50

Congelación y ebullición

Medio y ebullición

Congelación y punto medio

Comparación temperaturas

ºFºC

Proporciones

ºFºC

Distancias

Ej. transformación admisible en escala razón

720 minutos12 horas

1440 minutos24 horas

0 minutos0 horas

SN Transformado Minutos=60H

Sistema numérico (Horas)

Mediodía

Fin del día

Inicio del día

Sistema empírico“Tiempo”

x’= f(x) f(x) = ax

Ej. transformación admisible escala razón:De escala horaria a minuterax’=60x

0/1440 = 00/24 = 0144024

720/1440=0,512/24=0,572012

0/720 = 00/12 = 072012

MinutosHoras MinutosHoras

Proporciones

Inicio y fin del día

Medio y fin del día

Inicio y medio día

ComparaciónTiempos

Distancias

2.2. Notas: sobre los casos (II)

l ‘Escala’: tanto específica como un tipo• “Escala de actitudes hacia la Estadística”• “Escala de tipo ordinal”

l Combinables

l Progresivamente inclusivos

2.2. Notas: sobre la noción

Escalas:l ‘Medición’ ( y ‘medida’): Proceso y

resultadolSignificado de números

dependiente del sistema empírico

2.2. Notas: sobre la noción

Escalas:l ‘Medición’ ( y ‘medida’): Proceso y

resultadolNúmeros dependientes del

sistema empírico• Ventajas de los números: sencillez y operaciones

1.2. Notas: otras implicaciones:

Escalas Medidas

CxtoCxto

Datos numéricos = f ( escalas de referencia + contexto + factores implícitos)

Otros

Puesto que medición es CRCxto-DatosCxto, las medidas obtenidas en un contexto determinado dependen de...

Resumen del PROGRAMAvisto hasta ahora

l Conceptos como material de la profesión• Dimensiones

l Tareas de la profesión (con conceptos). • Descritas en términos de relaciones entre

conceptos

Sucesión: Variación – Selección –Variación...

c1

Problema

c1 cVDatos

Selección

Sucesión: Variación – Selección – Variación...

Variación

C1 ≠ Cv

Selección

Cv ≈ Datos

Resumen. Estructura de cada tema

l Noción: • Por comprensión

l Casos: • Por extensión

l Notas• Sobre casos• Sobre noción• Otras implicaciones

•Todo ello expuesto con conceptos y ejemplos (Constructos e indicadores, respectivamente)

•Todo ello expuesto con conceptos y ejemplos (Constructos e indicadores, respectivamente)