Validez y Confiabilidad para Dummies

Un tema que se ha probado difícil de entender e implementar en estudios y trabajos de tesis es de la definición y prueba de la validez y confiabilidad de los instrumentos de investigación. Y se torna complicado, siendo que son pocas las fuentes que desarrollan a profundidad la identidad de estos elementos y cómo es que se documentan.

Consideraciones antes de empezar

Importante es saber que la validez y confiabilidad se mide directamente en los instrumentos de investigación que se aplican, no así a los estudios. Por tanto, buscamos que un cuestionario o guía de entrevista sea válida y confiable. Si los instrumentos cuentan con estas dos características, el estudio en concreto es válido y confiable por herencia.

Habrá que empezar por el principio, definiendo cada elemento y su explicación en términos prácticos.

Confiabilidad

Se define tradicionalmente como el grado de consistencia de datos que una herramienta provee, cuando se trabaja en igualdad de condiciones.

Se mide la confiabilidad de un instrumento por razones de representatividad estadística. La primicia del muestreo indica que se puede obtener datos de una cantidad reducida de elementos, y que estos datos serán sumamente similares a la curva poblacional dado cierto margen de error. Se llega a esta representatividad a través de ciertos cálculos de tamaño de muestra y la determinación del modelo de muestreo adecuado (cómo identificar y seleccionar al respondiente); y si todo sale a lo esperado, se puede declarar una realidad para millones de habitantes, conociendo información de unos cuantos cientos.

Pero para lograr esto, el instrumento y la seleccción del respondiente son críticos. Las respuestas obtenidas deben representar a una curva constante y consistente, en las condiciones en que las respuestas fueron recogidas. Factores como si se encuesta antes y después de un período electoral, un siniestro natural, una recesión económica, luego de una venta nocturna, tras un periodicazo contra un producto o servicio... todos estos elementos no controlables afectan en directo la confiabilidad del instrumento.

Para construir confiabilidad, hay que revisar la redacción del instrumento - que obedezca a una neutralidad cuya resistencia a la exposición a cambios del entorno sea sólida -, y la temporalidad del muestreo - que los momentos en que se recolecta la información sean constantes, iguales en condición-.

Para medir confiabilidad, hay una serie de pruebas constantemente usadas.

La más sencilla de validar pero menos potente es dividir la muestra en dos levantamientos atemporales, recopilar la información y comparar los resultados midiendo las diferencias estadísticas de proporciones (prueba t o z, según aplique). Siendo que la información es la misma y lo que cambia es el tiempo, a diferencias significativas muy frecuentes se puede dudar de la confiabilidad del instrumento, pues los datos arrojados no son consistentes. Para que este método sea efectivo, el control del muestreo en ambos escenarios es fundamental, para asegurar que las condiciones y características de los respondientes son constantes en todo momento.

Otra manera de validar la confiablidad es el llamado Coeficiente Alpha de Cronbach. Es un índice de consistencia interna, con valores de 0 a 1. En esencia, es un coeficiente de correlación al cuadrado que mide la homogeneidad de las preguntas, promediando todas las correlaciones inter-variables; validando que, efectivamente, se parezcan. A medida que el coeficiente resultante se acerque a 1, se habla de mayor confiabilidad del instrumento. A partir de un valor .8, hablamos de un nivel de confiabilidad respetable y utilizable.

Para calcularlo rápidamente, se puede utilizar el programa SPSS o similar, que contenga la función. Importante mencionar que, para que la prueba sea factible, todas las variables deben ser capaces de combinarse aditivamente para obtener una puntuación total, y todas deben medir una situación en la misma dirección.

Validez

En términos simplificados, la validez es la certeza de que se está midiendo lo que se desea medir. Uno de los elementos en que menos atención se presta y que es pieza vital para cualquier instrumento de investigación es la garantía de que el instrumento es el adecuado a los objetivos de investigación.

Y digo que se presta poca atención porque frecuentemente resulta obvia la aseveración: Si quiero saber de peras, no pregunto por manzanas. La realidad es bastante más compleja que eso. Cuando se desarrolla un instrumento con poca información de fondo, se suele incurrir en errores de redacción y contenido que lleva a recopilar información poco manejable, que no responde a objetivos concretos. Se suele preguntar de más, o se suelen omitir aspectos trascendentales.

La validez es, por tanto, una rama entera en el diseño de instrumentos de investigación. Existen tres tipos básicos de validez:

Validez de contenido: Refleja la capacidad que tienen los ítems evaluados de reflejar el constructo poblacional. El contenido, el tema de las variables deben ser miembros del concepto que se está evaluando. Lo óptimo es que los objetivos específicos de una investigación van entrelazados al contenido del instrumento.

Validez de criterio: Tiene que ver directamente con las escalas que se utilizan en la medición, las cuales deben ser fieles a la manera natural de discriminar los conceptos medidos. Que las calificaciones sean entendibles, que los rangos sean típicos conductualmente hablando, son ejemplos de esta validez.

Validez de constructo: Directamente, si el instrumeto en su totalidad mide y refleja la identidad del constructo, del tópico investigado. La validez de constructo es el resultado de la cohesión de contenido y criterio, encaminados siempre al objetivo general del estudio.

Para construir la validez, es necesario invertir suficiente tiempo y dedicación al diseño de instrumentos que contemplen todos y cada uno de los aspectos definidos en los objetivos del estudio. Es un proceso de ensayo y error. Las pruebas piloto del instrumento deben encaminarse a validar el entendimiento del respondiente, la actitud de respuesta y la coherencia de los temas que se incluyen.

Medir la validez no es cosa fácil, y típicamente responde a la experiencia y los resultados de las pruebas piloto. Recurrir a expertos en materia de instrumentos, correctores de redacción y estilo, y visitas y validaciones constantes con los líderes del proyecto, son las maneras más usuales de validar un instrumento.

La relación entre validez y cofiabilidad

Sintetizo esta relación en un enunciado: "Un instrumento confiable lleva a la validez, pero no es suficiente". La confiabilidad asegura que los resultados de un levantamiento seguirán la curva de comportamiento a través del tiempo, pero no asegura que se mida lo correcto.

La validez se define antes del levantamiento, la confiabilidad se valida una vez realizado. Confiabilidad es momento y lugar, validez es escritorio y criterio.

Abajo se muestra una analogía de la relación entre confiabilidad y validez. Un instrumento confiable golpea la Diana repetidas veces, buscando acercarse a la realidad. Mientras más confiable el instrumento, más se acerca al blanco. Pero si el instrumento carece de validez... se está golpeando entonces la Diana equivocada.

Los Páneles de Investigación: Definición y problemática

Los Páneles son en la actualidad una plataforma muy recurrente en la práctica de la Investigación de Mercados; y precisamente por recurrente ha comenzado a ver ciertas dificultades en su gestión que más de una vez han puesto en peligro la integridad de un estudio.


Definiciones y tipos

Un Panel se define como un conjunto de personas convocadas para opinar en grupo sobre temas concretos. La característica fundamental del panel es que sus miembros están enterados de su condición y concsientemente han aceptado participar durante un tiempo mínimo determinado, emitiendo su opinión y contestando encuestas conforme a sus hábitos específicos lo indican.

Los primeros páneles estaban formados por expertos, y no era cuestión de dinero sino de la pura satisfacción y renombre que implicaba la difusión del conocimiento. En los Páneles de expertos, los participantes emiten sus opiniones y disertaciones a través de medios especializados, congresos, conferencias, talleres y similares; teniendo como audiencia las empresas y organizaciones que pretenden hacer uso de ese conocimiento, contrastar ciertas hipótesis o confirmar planteamientos de diferente índole. No son en forma una técnica de investigación cuantitativa, sino una técnica proyectiva o sistemas de consulta especializada.

Este tipo de Páneles son bastante populares en la academia y en ciertos sectores de los negocios, y generan una fuerte suma de dinero. El beneficio de estos páneles va en forma dipartita. El Panelista asegura un nombre y alimenta sus referencias a medida que es convocado a participar, y en la mayoría de casos es el panelista quien paga por su participación. Y para el asistente u oyente del Panel se trata de una manera de obtener información muy valiosa basada en el bagaje profesional de expertos que resultaría muy costoso consultar de manera individual.


Los Páneles de consumidores funcionan de manera un poco diferente, pues se trata de la opinión más breve y simple de personas que suelen importar mucho más a las empresas en términos de oferta de productos, actitudes de mercado y tendencias a la compra. Y para que este tipo de opiniones tengan el peso deseado, se debe escuchar a muchos.

Su mecanismo base es sencillo: contactas a una gran cantidad de personas (con "gran cantidad" me refiero a miles de personas) a través de diferentes canales de comunicación, invitándoles a registrarse para participar en investigaciones de mercado o de opinión pública de manera regular a cambio de ciertos beneficios a mediano plazo como cupones de descuento, membresías de usuario con ciertos anunciantes, y más recientemente se tiende a ofrecer dinero en efectivo. Estas remuneraciones se hacen llegar al usuario de diferentes maneras, siendo ahora las más comunes a través de transferencias (en caso de efectivo) o cupones de canje vía Internet.

Una vez que el Panel es formado, se lanzan investigaciones de mercado dirigidos a ciertos segmentos del Panel que por su perfil se definen como respondientes. Las personas emiten su opinión (normalmente en forma de encuestas) y las devuelven al administrador para su procesamiento.

El Fundamento teórico

En esencia y a la vista teórica, los Páneles son un mecanismo de muestreo no probabilístico (no todos los miembros del Panel tienen la misma probabilidad de ser convocados, además de que la selección no es aleatoria ni sistemática), controlado por cuotas (se convoca sólo a los segmentos del Panel que por su perfil se consideran respondientes válidos) y con una tasa esperada de respuesta muy alta. Y precisamente estas características del muestreo de Panel hacen que sólo cierto diseños de investigación sean factibles.

La mayor utilidad de un Panel se esconde en los diseños longitudinales de investigación, donde se pretende monitorear los cambios de opinión y la evolución de la actitud hacia los conceptos evaluados. Es deseable en un modelo longitudinal que la información sea recolectada en diferentes momentos del tiempo a perfiles de personas lo más similares entre sí, si no idénticas, en cada momento. Es común que los Panelistas evaluados en un modelo longitudinal sean los mismos que fueron evaluados en un momento anterior. En opinión pública, Mitofski maneja páneles ciudadanos en los que monitorea cambios y evoluciones en una gran cantidad de temas políticos y sociales, por ejemplo.

Las caracterísicas de un Panel de consumidores

Hay ciertas características fundamentales que debe reunir tanto el Panel de consumidores como las personas que lo forman, y que configuran el manual de administración del mismo:


* El miembro de un Panel debe estar enterado de que es miembro. Aquí hay que hacer una diferencia entre un Panel y una Base de datos comercial: un individuo que figure en una base de datos propensa a la venta para la investigación, no es un Panelista. Sólo hasta que ha firmado su aceptación a participar en un Panel es cuando lo podemos considerar como tal. Las personas que firman de acuerdo en proveer sus datos personales con el afán de recibir información sobre sus productos y servicios preferidos (que es como normalmente se forman estas bases de datos) no han determinado que quieran participar en ellos.

* Para el Panelista, la posibilidad de participar y permanecer en el Panel debe ser totalmente opcional. He aquí la manera en que lo hacemos nosotros: cuando salimos a campo, al final de cada cuestionario explicamos a la gente que estamos construyendo el Panel y lo invitamos a participar pidiendo sólamente el correo electrónico. A las personas que nos dan este correo, les enviamos la forma de bienvenida y solicitud de inscripción al Panel. Ya inscrito en el Panel, el usuario debe responder un par de cuestionarios relacionados con sus datos de perfil, usos y costumbres. Y sólo entonces esa persona comienza a ser convocada. Como ven, el usuario tuvo al menos tres oportunidades para declinar su participación antes de ser considerado formalmente, y aún siendo miembro activo puede salir cuando lo considere prudente.

* El Panel funciona como una Población en sí misma. Por el hecho de haber aceptado ser miembro de un Panel, un panelista tiene un perfil muy diferente al grueso poblacional aunque comparta los demográficos generales, y de este modo debe ser considerado en todo momento. Cuando se generan investigaciones, no se puede ni debe enviar invitaciones a todos los miembros del Panel, sino a muestras específicas en cada caso. Un Panel listo para implementarse contiene suficientes miembros como para poder sortear las participaciones, y así evitar las respuestas mecanizadas.

El problema de los Páneles

El problema actual de los Paneles va en función directa de la plataforma que los sostiene actualmente, que es fundamentalmente Internet; y de la integridad profesional del Panel. Los Páneles en Internet reclutan nuevos adeptos por medio de invitaciones abiertas en sus sistemas, y siempre van acompañados de beneficios que los distingan de otros páneles. Esta diferenciación es obligada pues existe actualmente una gran cantidad de páneles que atienden a otra gran cantidad de empresas de Investigación, las cuales a su vez demandan calidad en los tipos de respondientes.


No es común que las encuestas en línea sean bien remuneradas, pues no se trata de un trabajo por definición; sin embargo existen y he visto Páneles que venden el concepto como una fuente de ingresos sustancial, que podría "sacar al usuario de las labores aburridas y tener un trabajo desde casa". Esta práctica genera que los usuarios se confíen y respondan sólo bajo esa promesa, lo que quita la verdadera actitud de respuesta que nos compete.


Asimismo, hay usuarios que han encontrado la manera de hacer de las encuestas por Internet una fuente auténtica para el sustento. Y aquí es cuando entramos al peligro que corre la investigación como disciplina, pues enfrentamos a los llamados Respondientes Profesionales. Un respondiente profesional es un individuo que identifica los filtros de participación (que siempre existen) en las encuestas que está respondiendo, y las evade con el objetivo de hacer una encuesta válida. Esto por supuesto genera información falsa.


Casos más radicales de Respondientes Profesionales caen en el reclutamiento de personas que contestan varias encuestas al mismo tiempo, con diferentes cuentas de usuario, generando 5 o 6, hasta 10 veces más el ingreso promedio por encuesta, por persona. Este tipo de prácticas se asemeja mucho al Goldfarming (práctica muy recurrente en los juegos en línea como World of Warcraft, donde algunos usuarios se dedican a obtener objetos y armas raras, experiencia y otros enseres para después venderlos a otros usuarios por dinero real). Nada qué decir de la calidad de información que están obteniendo estas plataformas.

La batalla por la autenticidad de información y la reputación de los Páneles sigue en pie, y estos son algunos de los numerosos aspectos que debemos cuidar cuando pretendemos fundamentar una decisión estratégica en función de lo que nos comentan los usuarios en línea, pues podemos toparnos con que la información sólo se dio para ganar dinero, no para generar nuevos y mejores productos y servicios.

Tipos de usuarios de Facebook; un ejemplo tonto de la segmentación inteligente

Me encontré en un periódico en línea (linkeado al blog de un cuate) un artículo muy divertido así como informativo, sobre elementos de segmentación de una red social en particular.

Dirán que esto es un chisme tonto y sin fundamento (y de hecho, lo es). Pero visto desde un punto de vista meramente estratégico, comprobar estas aseveraciones sobre el perfil de los usuarios en redes sociales puede proveer herramientas valiosas para las estrategias comerciales y la gestión publicitaria de larga cola.

Después de todo, cualquier investigador de mercado, publicista o estratega sabe que los auténticos segmentos de mercado, los que sirven para la estrategia, son de todo menos segmentos demográficos solamente.

Para los que somos usuarios de la red Facebook, seguramente nos hemos topado con alguno de estos pesonajes, e incluso voluntaria o involuntariamente podemos ser uno de ellos. En este artículo se presentan estos perfiles con un tono burlón y con intención, sin embargo responden a un secreto a voces en cuanto a aquellas características que vemos en la gente y que no podemos explicar; y que con procedimientos adecuados como el análisis de conglomerados se pueden cuantificar.


El / la presumid@ Es el típico sujeto que anuncia a los cuatro vientos con bombo y platillo cada uno de sus logros. Y cuidado con que alguien en su red de amigos mencione una historia de éxito, él inmediatamente escribirá un comentario con alguna anécdota que sea mejor.

El / La mil-amigos Es esa persona cuya red de amigos sobrepasa los mil contactos y aún así se encuentra en constante crecimiento, aunque personalmente no conozca ni siquiera a 50. Si es hombre, te presume a las sexys argentinas o finlandesas que se encuentran en su red; si es mujer, lo hará con los guapos italianos de los que es "amiga". Por lo general siempre tendrán más amigos virtuales que reales. (Y que decir de lo poco seguro que resulta esta situación)

El / la amig@ de la escuela de quien en realidad no eras tan amigo Era la persona con la que siempre te cruzabas en los pasillos de la escuela, pero aún así pasaba inadvertida. Por lo general lo agregas a tu red de contactos porque la mayoría de tus viej@s amig@s ya lo ha hecho, y tú no quieres ser el único "mala onda" que lo discrimina. Después de un tiempo habrás notado que cometiste un error garrafal, pues te agregará en todas las fotos de la escuela en las que te ves fatal. El / la que siempre quiere chatear contigo No han pasado ni cinco segundos desde que te conectaste a tu perfil, y una ventana con su nombre ya comenzó a parpadear en tu computadora. Nunca tiene nada interesante que decir y sólo se limita a realizar preguntas usando métodos abreviados como ¿cmo stas?, ¿oqpado?, ¿k acs?, siempre seguidas de "jajajaja" o "lol". Afortunadamente, no le interesa que jamás contestes, pues seguramente tiene abiertas conversaciones con al menos 15 personas.

El / la que siempre te invita a unirte a grupos o causas en pro de algo Constantemente recibes invitaciones de esta persona para formar parte del "Movimiento en Contra de la Pedofilia" o para participar en "La Marcha en Contra de...". En realidad la mayoría de las veces estos cibernautas no están interesados en dichas causas, pero éstas los hacen lucir como buenas personas, preocupadas por el planeta y la humanidad. Las acciones de estos grupos que en realidad representan un cambio social por lo general es nula. Aunque cabe decir que también existen personas que realmente están interesadas en el tema y buscan el apoyo a la causa.

El / la que siempre escribe de política Se trata de esa persona que inunda tu perfil con comentarios en los que hace evidente su postura ideológica. Puede ser de izquierda, centro o derecha, pero todo lo relaciona con la política: el futbol, el cine, la televisión, etc. En todos sus posts despotrica en contra de los que piensan distinto a él. Entre sus fotos de perfil es común ver imágenes de los personajes que admira.

El / la que solo busca ligar Su status en Facebook siempre dirá que está solter@, pues de esta forma sus posibilidades de encontrar pareja se incrementan, o al menos eso piensa. Su orgullo le impide utilizar sitios de internet especiales para esto, y por eso recurre a la popular red social. En un principio se comportará como cualquiera de tus amig@s virtuales, pero con el tiempo terminará intentando conquistarte por este medio.

El / la geek Es aquel contacto que todo el tiempo te invita a usar decenas de nuevas aplicaciones para tu perfil en Facebook, que pueden ir desde un "giño" o un "abrazo", hasta cuestionarios para saber qué tanto lo conoces o qué tanto te pareces al personaje de una caricatura. Pasa la mayor parte del día conectado a esta red social. Una de sus ventajas es que siempre resolverá tus dudas con respecto a internet. (este..... cualquier parecido con la realidad es mera coincidencia eh? ^^°)

El / la maestr@ de la escuela o jefe en la oficina Seguramente sus hijos usan Facebook, pero desde luego que ellos no lo aceptarán como amigo, y es por eso que recurre a los alumnos de su clase. Además, creen que hacer uso de las nuevas tecnologías los hará maestros "buena onda". En el caso de los jefes de oficina, por lo general pretenden ganarse la confianza de sus subordinados.(Hay que ser medio bestia para aceptar en tu red a tu jefe, nunca sabes cuando lo pueda usar en tu contra) * Nota al pie: sobre las relaciones profesionales y cómo no cuajan con las personales, te invito a leer este post.

La pareja cursi Todo mundo sabe que son pareja, pero necesitan reafirmarlo constantemente en Facebook. Cuentan con miles de fotos juntos en su perfil y todo el día se envían mensajes uno al otro por esta vía, aunque vivan en la misma cuadra. Les fascina recibir mensajes como "qué linda pareja hacen" o "los envidio, cuánto amor". También suelen usar esta red social como un medio para tener vigilada a su pareja. Aunque por supuesto, hay sus honrosas excepciones. Como en todo, en la oficina, en blogger, en facebook, donde sea siempre nos encontraremos este tipo de especímenes, solo que tú decides si les abres la puerta o los dejas fuera.

... y bueno, como estos hay miles de perfiles diferentes de usuarios en la red de Facebook así como en cualquier otra red social.

Ahora lo serio

Respondiendo a la necesidad de procedimientos serios de segmentación y de identificación concreta del tipo de gente que existe en las redes sociales, las empresas de investigación ya tienen la mira en el trabajo.

La empresa de Investigación Anderson Analytics ha generado una plataforma de investigación en forma de app en Facebook, llamada Compared to me. Además de ser un app más para el uso y desuso de los Facebookeros, actualmente es una base de datos de millones de usuarios de red, que genera piezas de información cada vez más refinadas.

Los niveles de medición desde la práctica de investigación – Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón

Cuando se trata de definir la estructura de cada pregunta de un cuestionario, uno de los principales problemas consiste en definir el nivel de medición, el poder y potencial estadístico de cada una.

Esto es particularmente cierto para personas que apenas incursionan en la redacción de cuestionarios, y también tiene repercusiones interesantes cuando se trata de la planeación analítica de la información, esto es, el tipo de análisis y pruebas estadísticas o de observación que se esperan realizar a través del instrumento.

Documentación sobre los niveles de medición y características de los mismos se pueden encontrar fácilmente en la web. Sin embargo y para muchos neófitos (y no tan neófitos) en materia, continúan los problemas para asimilar la mejor forma de aplicar, y sobre todo elegir, el nivel de medición idóneo. Razón por la cual, el presente artículo pretende ser una pequeña guía práctica sobre definiciones, casos y aplicaciones de los niveles de medición existentes para la Investigación cuantitativa.

Generalidades
Un nivel de medición se refiere a la estructura interna de una pieza de información, determinado por la forma en que se obtiene esta información – la pregunta que se hace para obtenerla.
Tenemos que, en la fundamentación teórica, se identifican cuatro niveles básicos de medición: Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón. Estos niveles difieren fundamentalmente en la naturaleza de los datos que soportan, y más profundamente en las aplicaciones matemáticas que permiten. Son unilateralmente inclusivos, es decir que mientras más complejo sea el nivel de medición elegido, éste incorpora las características de los niveles menos complejos.

Para efectos conceptuales, es importante definir la diferencia entre una variable y una categoría. Una Variable es la característica que se pretende medir, y sus Categorías son las diferentes opciones de respuesta posibles, ya sea que se definan a priori o no. A modo de ejemplo, la variable “Estado Civil”, usualmente contiene las categorías “Casado, Soltero, Unión Libre, Divorciado o Viudo”.
Hacemos una descripción breve de cada uno sólo para dar contexto a los ejemplos por venir:

• Nominal – Este nivel de medición produce datos que no implican un orden empírico. Las categorías en las preguntas de este nivel son independientes entre sí, y por tanto la elección de uno no tiene mayor valor intrínseco que otro.
Buena parte de las preguntas comunes en investigación son de carácter nominal. Un ejemplo común de esto es la determinación del Género, donde la elección entre sus dos posibles categorías (Masculino, Femenino) no determina mayor o menor valor. Ser hombre no genera un valor intrínseco más alto o bajo que ser mujer, por lo que son categorías imponderables.

Las preguntas que se usan en la determinación de proporciones de mercado (Market Share), posicionamiento único (Top of Mind) o compartido (Share of Mind), o la asociación de conceptos con productos y servicios (comúnmente, los mapas perceptuales) son todos ejemplos de análisis poderosos y frecuentes que se obtienen a través de niveles nominales de medición. Una característica importante en el nivel nominal es la Identificación, es decir, la capacidad de cada categoría de ser heterogénea y exhaustiva contra sus compañeras. Así, para la variable “Marcas de cerveza”, sus categorías “Marca X, Marca Y,… etc.” deben en todo momento ser únicas, y no tener características en común.

Una ventaja importante en las variables nominales, es que se pueden codificar las variables (convertir las opciones de respuesta en números) sin que esto altere de ninguna manera los valores. Puedo asignar el número 1 a Masculino y el 2 a Femenino, o viceversa, sin que haya orden alguno.

Su principal desventaja es la ausencia de poder estadístico para pruebas paramétricas. Técnicamente hablando, las únicas estadísticas que admite este nivel de medición son Frecuencias, Moda y pruebas no paramétricas de significación como Chi cuadrado.

• Ordinal – Este nivel de medición produce datos cuyas categorías tienen un orden empírico. La relación en este caso es dependiente de una sola vía. Aún así, no se sabe la distancia exacta entre cada una de las categorías, por lo que es imposible definir la dirección y potencia entre rangos.

Las variables de nivel ordinal te permiten, como es deducible, ordenar las categorías desde el valor más alto al valor más bajo, dando un sentido más profundo en la interrelación de los datos que las variables nominales. Un tipo de pregunta que se creó precisamente conforme a las características del nivel ordinal se llama Ranking.

Los Rankings son de los efectos más útiles cuando se trata de otorgar niveles de importancia a datos categóricos (expresados en palabras). También son populares debido a que están en sintonía con la tendencia natural que tenemos los humanos de atribuir valor subjetivo a las cosas y situaciones que vivimos. Si lo vemos desde una perspectiva deportiva, al término de una competencia de caballos de carreras existirá siempre el “primero, segundo y tercer lugar”. Lo interesante en este caso, es que para esta catalogación no importa si la diferencia entre el primero y el segundo fue de una nariz, una cabeza o un cuerpo.

Una variable ordinal se suele definir con categorías expresadas en datos numéricos (del 1 al 10, 1° 2° y 3°, etc.), aunque también se suelen configurar en función de datos categóricos como en el ejemplo del siguiente párrafo. Su problema radica en que, al no saber la distancia entre cada categoría de respuesta, hay ciertos análisis matemáticos que no son factibles.

Un problema típico en la interpretación de variables de nivel ordinal son las frecuencias de uso determinadas por rangos verbales. “Siempre, Frecuentemente, Algunas veces, Rara vez y Nunca” son categorías frecuentemente usadas en esta variable. Sabemos que “Siempre” tiene más valor que “Frecuentemente” cuando hablamos de frecuencia de uso / visita / acción; lo que no sabemos es cuál es el valor del rango entre ambas, pues “frecuentemente” podría significar en la psique del consumidor “5 o 6 veces a la semana” o “3 o 4 veces al mes”.

Además, el valor de “Siempre” puede también estar determinado por un factor externo. Sabemos que es una relación de 100% de las ocasiones, pero las ocasiones en sí mismas pueden variar. Supongamos que aplicamos esta escala para saber qué tan frecuentemente nuestro sujeto lee el periódico vespertino. “Siempre” podrá significar “Todos los días”. Por otro lado si aplicamos la escala para saber qué tan frecuente es que el sujeto acuda a los conciertos que ofrece su grupo favorito en la ciudad, es más probable que el “Siempre” sea interpretado como “Siempre que vienen a la ciudad”. Si el grupo acude a la ciudad una vez cada seis meses, el “siempre” tiene una frecuencia real de “una vez cada seis meses”.

Todo lo anterior ocasiona que sea realmente complicado obtener medidas de tendencia central y dispersión como Medias, Desviaciones Estándar y Varianza; además que veta todas las pruebas paramétricas conocidas. Es común la conversión de valores ordinales a intervalo para un mayor poder estadístico. Sin embargo se debe poner gran cuidado en que, en la codificación, la distancia entre categorías respete el orden empírico del que provienen.

• De Intervalo – Este nivel de medición produce datos cuyas categorías tienen un orden constante. En este caso, la distancia entre categorías es medible, idéntica y continua entre cada una, por lo que se puede determinar dirección y potencia de la variable.

Todo dato que sea una cantidad específica, producto de una ponderación o cuantificación, es un dato de intervalo. La medición de la temperatura y los Ratings son los ejemplos más usuales de este tipo de nivel de medición.

Una interpretación tradicionalmente aceptada de la diferencia entre niveles ordinal e intervalo es la posibilidad de aceptar valores decimales en el segundo. Esto está probado como falso, pues es factible determinar rangos decimales sin ser necesariamente idénticos en distancia. Para ejemplificar, si defino los rangos “de 1 a 3 libras, de 3.1 a 5 libras, de 5.1 a 10 libras y más de 10 libras”; la conversión a kilogramos sería “de 0.4 a 1.2 kilogramos, de 1.3 a 2.3 kilogramos, de 2.4 a 4.5 kilogramos y más de 4.5 kilogramos”. Aún se trata de rangos no equivalentes, con todo y decimales.

Los ratings quizá sean la definición más profunda y detallada de una variable de Intervalo, debido a que se trata de calificaciones otorgadas a determinados valores o situaciones. Difieren totalmente de los rankings en el sentido de que en los primeros se sabe con certeza la distancia entre categorías, al estar sujetos a un criterio numérico constante.

La mayoría de (si no todas) las encuestas de satisfacción del cliente están construidas en formato de ratings. Se propone una característica a evaluar, digamos “atención y amabilidad”, y se pide otorgan una calificación en un rango fijo, digamos entre 5 y 10, siendo 5 la peor calificación y 10 la mejor. Esta construcción es muy versátil, y da libertad para realizar análisis estadísticos potentes y una buena diversidad de pruebas paramétricas.

Su debilidad radica en que no existe el valor de ausencia del atributo, es decir, el cero “0” absoluto. Al no existir el cero absoluto, no hay manera que calcular ratios de incremento o decremento del valor, pues si cambiáramos la nomenclatura base las distancias no serían en la misma proporción de equivalencia.

Para explicar la equivalencia, hablemos del ejemplo más usual, la temperatura. En la cultura latina usamos la graduación Celsius. Sabemos que, bajo ciertas condiciones de altitud y presión, el agua congela a cero grados Celsius. Pero 0 grados no implica la ausencia de la propiedad, sólo significa un valor de escala que denota la congelación. Si esto se tradujera a grados Fahrenheit, el agua congelaría a 36 grados.

La ausencia del cero absoluto tiene otras repercusiones más profundas en cuanto a la equivalencia de las escalas. Explicamos esto con otro ejemplo. Normalmente, la gente mexicana califica más adecuadamente cuando le damos un rango de elección del 5 al 10, en vez del 1 al 10. Esto se debe a que la escala 5 a 10 es la que aprendemos a interpretar desde nuestros años de escuela, y nos han enseñado que 5 es la calificación más baja, y todo número bajo el 5 no aporta mayor o menor valor o injerencia.

Si quisiéramos comparar los resultados de la misma escala con las respuestas de alemanes, por ejemplo, deberíamos considerar que su escala de calificación educativa va del 1 al 7, siendo 7 la calificación más alta. Por lo tanto difícilmente veríamos alguna relación de coherencia entre la información, pues las calificaciones están juzgadas bajo contextos diferentes. Por tanto, sus “ceros” no tienen el mismo valor.

• De razón – Tiene las mismas exactas características que el nivel de Intervalo, con la adición de que posee un valor cero “0” absoluto, por lo que se trata del nivel de medición más puro matemáticamente hablando.

Una escala de razón tiene la principal virtud de ser equivalente a cualquier otra escala basada en nomenclatura diferente, siempre que se respeten los rangos entre categorías. El peso siempre tiene el mismo equivalente entre nomenclaturas, por tanto 0 kilogramos es igual que 0 libras, y sabemos que la distancia entre 1 y 2 kilogramos es exactamente la misma que entre 2.2 y 4.4 libras.

La edad en valores absolutos, el salario promedio mensual, y el tiempo; son todos ejemplos de escalas de razón. Una escala de razón tiene el potencial estadístico más fuerte, y puede soportar cualquier proceso matemático y toda prueba paramétrica.

Del juego del cambio
El camino correcto para elegir el nivel de medición de las variables, y por tanto la forma en que se configuren preguntas y escalas de respuesta, tiene que ver directamente con el diseño de investigación. En concreto, con los modelos univariables y multivariables que se pretenden desarrollar en la búsqueda de una tendencia de datos.

Ejemplos rápidos pueden ser:
• Análisis de Correspondencias y Mapas Perceptuales, para determinar asociaciones de conceptos y atributos con productos y servicios que los contienen. Este análisis requiere Niveles Nominales para su cómputo.
• Análisis de Conglomerados (Clusters), para la segmentación de mercados, perfilamiento de clientes y reducción de variables explicativas. Este análisis funciona mejor con niveles de Intervalo, pero pueden funcionar positivamente con niveles ordinales.
• Análisis Factorial por Componentes Principales, para la reducción de variables explicativas. Requiere de niveles ordinales de los datos.
• Modelos de Elección Discreta o CBC (Choice based Conjoint), para la predicción de elecciones de valor. Para que esta prueba trabaje, requerirá niveles de intervalo.
• Modelos de regresión simple y múltiple, para la predicción de variables dependientes. Utiliza cualquier tipo de variables - siempre y cuando sean numéricas -, aunque funciona más efectivamente con variables independientes de razón.

A veces, se tiende a convertir o codificar los datos para adaptarlos a ciertos niveles de medición. Por ejemplo, se suelen juntar las edades específicas en grupos de edad para facilitar una tabulación cruzada, en cuyo caso se están convirtiendo niveles de razón a niveles ordinales. Por el contrario, a niveles nominales se les puede atribuir valor empírico, convirtiéndolas en ordinales.

Esta práctica es válida, siempre y cuando se sigan los siguientes criterios:
• Se pueden convertir variables nominales a ordinales asignando un valor, pero este criterio de valor deberá mantenerse constante durante todo el estudio donde haya injerencia de estos datos.
• Al convertir niveles ordinales o cambiar su codificación, el nuevo criterio deberá mantener el orden empírico original.
• Al convertir niveles de intervalo, se debe cuidar que el orden y la distancia entre rangos sea en igual equivalencia.
• En muy pocas ocasiones es posible cambiar el criterio de un nivel de razón, a menos que todas sus propiedades se mantengan intactas en la nueva nomenclatura.

Para cerrar, presento una tabla resumen de la naturaleza, características, posibilidades de análisis y conversión de cada uno de los niveles de medición. Espero sea de amplia utilidad al lector. (Para mejor lectura, dar click en la imagen)