Tipos de variables: los niveles de medición

Imaginemos que en una investigación nos interesa saber si son o no religio- sos un grupo determinado de sujetos. La variable objeto de estudio en este caso sería la religiosidad. Para medir esta variable podríamos preguntar lo siguiente:

Pero también podríamos preguntarlo de la siguiente forma:

y también podríamos medirlo así:

Como vemos, en los tres casos estamos midiendo la religiosidad de los sujetos, pero de manera distinta. En el primer caso únicamente podemos distribuir a los sujetos en relación a si se consideran religiosos o no, podemos por lo tanto clasificarlos. En el segundo caso además de clasificar a los sujetos, podemos ordenarlos en función de cuál es su grado de religiosidad de mayor a menor, aunque no sabemos «cuánto» más religioso es el que se considera muy reli- gioso respecto del que se considera poco religioso. En el tercer caso, además de clasificar y ordenar, podemos cuantificar la «distancia» entre los sujetos. Podríamos, por ejemplo, saber que el sujeto que se ubica en un valor 7 de la escala, es 5 puntos más religioso que el que otro se ubique en el 2.

Debemos saber por lo tanto que una misma variable en ocasiones puede ser medida de diferentes formas, otorgando un nivel de información distinto (sabemos más sobre la religiosidad de los sujetos si preguntamos de la terce-

¿Es usted religioso? 1. Sí

2. No

En su opinión, diría que usted se considera: 1. Nada religioso

2. Poco religioso 3. Bastante religioso 4. Muy religioso

En una escala de 0 a 10 donde el 0 significa nada religioso y el 10 muy religioso, ¿dónde se situaría usted?

ra forma que si lo hacemos de la primera). Esto es lo que se llama nivel de medición. En investigación social las variables, según su nivel de medición pueden ser de tres tipos:

• Variables nominales: implican determinar la ausencia o presencia de una característica. Clasifican a los individuos de acuerdo con la caracte- rística que poseen. Por lo tanto, alcanzan un nivel de clasificación, sin propiedades cuantitativas. El nivel nominal permite mencionar simili- tudes y diferencias entre los casos. Solo se pueden interpretar que son diferentes entre sí, sin que se pueda afirmar que uno es superior a otro, y por lo tanto, sin que se puedan ordenar. Aquí, los códigos numéricos que con frecuencia se asignan a las distintas categorías, únicamente sir- ven para clasificarlas, careciendo de cualquier propiedad matemática. Dentro de las variables nominales podemos distinguir entre variables dicotómicas, que son aquellas que prevén únicamente dos posibilidades de respuesta: «sí» o «no»; «a favor» o «en contra», «de acuerdo» o «en desacuerdo», etc. O bien variables denominadas politómicas, que son aquellas que despliegan el sistema de categorías entre más de dos opcio- nes de respuesta. Ejemplos de variables nominales podrían ser el esta- do civil, el sexo, el partido político votado en las últimas elecciones, o la nacionalidad.

• Variables ordinales: los atributos de las variables ordinales no solo se diferencian unos de otros, lo cual define al nivel de medición nominal, sino que mantienen una relación que permite ordenarlos lógicamente, generalmente en términos de más o menos, o de mayor o menor. Alcan - zan un nivel de ordenación. A pesar de suponer un grado de medición superior a las nominales, aquí todavía no podemos cifrar o precisar la cercanía o la lejanía entre los grupos, es decir, no podemos establecer las magnitudes de las distancias. Ejemplos de este tipo de variables serían el nivel de estudios o la clase social.

• Variables de escala o de razón: presentan un nivel de medición en el que dentro de los sistemas de categorías podemos significar o precisar el orden y la distancia entre los atributos. Poseen por lo tanto propieda- des cuantitativas. Dentro del nivel de medición de escala podemos dis- tinguir dos tipos. En primer lugar las variables de intervalo, cuyo siste- ma de categorías carecen de origen, o cero natural. En esta clase de varia- bles el valor 0 no indica ausencia de la propiedad. Ejemplos de variables de intervalo podrían ser la autoubicación ideológica, o la mayoría de escalas de actitudes. El segundo subtipo dentro de las variables de esca- la es el que se conoce como variables de proporción. Aquí el cero como

indicador o categoría sí indica ausencia de la propiedad de la variable. Ejemplos de variables de proporción podrían ser la edad, los años de escolarización o los ingresos.

En muchos textos la clasificación de variables según el nivel de medición asume otras etiquetas, aunque la lógica interna de la tipología es la misma. Así, con frecuencia podremos ver divididas las variables según de medición entre cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas corresponden a los niveles nominal y ordinal. Constituyen, como hemos podido apreciar, variables cuyos atributos expresan una variación cualitativa de elementos. En cambio, las variables cuantitativas, que corresponden al nivel de medición de escala, poseen una información de carácter métrico y cuantificable, lo que permite aplicar sobre ellas prácticamente cualquier prueba estadística de análisis.

La relativa ductibilidad que presentan los diferentes niveles de medición para poder realizar operaciones matemáticas sobre los datos determina pre- cisamente la importancia del nivel de medición en el contexto de las ciencias sociales. Ciertamente existen variables cuya naturaleza categorial fija de antemano el nivel de medición que éstas pueden alcanzar. El sexo de una persona entrevistada por ejemplo, presenta unas etiquetas fijadas que definen su nivel de medición (hombre o mujer), las cuales no pueden ser intrínseca- mente objeto de operaciones matemáticas. En otras palabras, no es posible transformar su nivel de medición. Pero en ciencias sociales la mayor parte de las variables sobre las que se plantea un análisis no poseen un nivel de medi- ción propio, sino que éste es definido por el investigador dentro del contex- to específico de investigación, estableciendo el sistema de categorías por el que se medirán (Korn et al., 1996). Como hemos podido apreciar unos párra- fos antes, la variable religiosidad es susceptible de ser medida componiendo distintos niveles de medición, no existe una única forma de registro. y el nivel de medición de escala es que permite una mayor profundidad y variedad de análisis estadísticos sobre los datos. Por ello, estableciendo como premisa la afirmación de Antonio Alaminos (2005), al afirmar que «es necesario mante- ner una correspondencia entre las propiedades del sistema de cifrado y el de los fenómenos sociales que se va a representar», siempre que la naturaleza de la variable lo permita es recomendable registrar el mayor nivel de medición posi- ble, puesto que cuanto más ambicioso sea éste, más operaciones analíticas y estadísticas se podrán realizar sobre los datos.