IDENTIFICACIÓN DE DATOS: MEDICIÓN

Tema 4
IDENTIFICACIÓN DE DATOS:
MEDICIÓN
pp. 109-123
1.
Identificación de datos para la
selección
C
Datos
Cxto
Cxto
Selección basada en datos obtenidos, identificados
en contextos específicos
CCtx ≈ Datos Ctx
Recuerda,
l
l
l
Identificación:
CCtx ≈ DatosCtx
¿Qué hacemos cuando identificamos datos?
¿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?
INTENTA APLICAR LO VISTO DE
SELECCIÓN BASADA EN DATOS
1.
Identificación de datos
1.1. Noción ampliada y casos
-”Identificar”:
-”Identificar”: Considerar
Considerar algo
algo idéntico
idéntico aa una
una referencia
referencia
En
Enparticular,
particular,identificación
identificaciónde
dedatos
datos ooevidencias:
evidencias:
constatación
constatación de
de una
una correspondencia
correspondencia de
de semejanza
semejanza
entre
entre valores
valores de
de un
un concepto
concepto de
de referencia
referencia yy datos,
datos,
ambos
ambos en
en contextos
contextos similares.
similares.
C
˜
Datos
Cxto1
˜
Cxto1
1.2. Notas: sobre la noción
l
Identificar supone:
• Recoger de datos
• Aportar significado a lo identificado
• (éste no lo tiene por sí mismo)
1.2. Notas: otras implicaciones (I)
¿Qué es esto?
¿Qué dato podemos recoger de esto?
1.2. Notas: otras implicaciones (II)
Puesto que Identificación implica
l
CCtx ≈ Datos Ctx
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
Expresándolo gráficamente :
Otros
Modelo
Datos
Cxto
Cxto
...y simbólicamente:
Datos = f ( modelo de referencia + contexto + otros factores implícitos)
1.2. Notas: otras implicaciones
Ya que Datos = f ( modelo de referencia + contexto + otros factores implícitos)
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?
Objetividad:
Objetividad:Subjetividad
Subjetividadcompartida
compartida
Datos
Datosobjetivos:
objetivos:Obtenidos
Obtenidosdesde
desdeyysegún
segúnun
un
determinado
determinadoconcepto
conceptode
dereferencia
referencia
TIPOS DEL CONCEPTO USADO COMO REFERENCIA
PARA LA IDENTIFICACIÓN
Distinguir tipos en los siguientes casos
Género
Mujer
Acuerdo
Hombre
con un tema
Habitaciones
de vivienda
Baño
Líneas
autobuses
Centro - 1
Poco
–1
Norte - 2
Este - 3
Algo
–2
Oeste - 4
Sur - 5
Cocina
Comedor
Estar
Dormitorios
Género
Mucho – 3
Mujer - 1
Hombre - 0
0
10
20
30
pp. 123-140
2. Medición
2.1. Nociones ampliadas y casos
Dimensiones
Formas de
expresión
Casos de Identificación
Basadas en conceptos verbales o sistemas de
categorías o taxonomías.
Basadas en conceptos verbales –o icónicos- y además
numéricos (escalas).
Ejemplo de sistema de categorías para evaluar el estrés psicosocial. DSM
Categoría
Ejemplos de muestra en el adulto
Ninguno
No hay estrés aparente
Mínimo
Violación menor de la ley. Pequeño préstamo del
banco
Leve
Discusión con el vecino. Cambio de horario de trabajo.
Moderado
Nueva carrera. Muerte de un amigo. Embarazo.
Intenso
Enfermedad grave del individuo o de un familiar.
Pérdida de una cantidad importante de dinero.
Separación conyugal. Nacimiento de un hijo.
Extremo
Muerte de un pariente cercano. Divorcio.
Catastrófico
No especificado
Experiencia de campo de concentración. Desastre
natural devastador.
Falta de información o información no utilizable.
Escala: Correspondencia sistema empírico (verbal o icónico) y
sistema numérico.
Algunos ejemplos
Sistema
empírico
“Género”
Sistema
numérico
(x)
Hombre
0
Acuerdo
SE – SN
Poco
–1
Algo
–2
Mucho – 3
1
Mujer
SN
SE
0
10
20
30
Escala: correspondencia sistema empírico y sistema numérico
Correspondencia unívoca pero no única (varios SN)
Sistema
empírico
“Género”
Sistema
numérico
(x)
SN
Transformado
(x’)
Hombre
0
5
211
Correspondencia unívoca
Mujer
1
¿Es posible?
0
19
2
Con transformaciones admisibles: Escalas con unicidad
Sobre esa base, Medir: identificar datos basándose
en una escala
asignar los números que en ella corresponda a los valores de
un sistema empírico identificados en contextos específicos.
0
10
20
30
Acuerdo
10,02
Poco
–1
Algo
–2
Mucho – 3
Poco
Poco
Poco––11
Poco
2. Medición
2.1. Nociones ampliadas y casos
Dimensiones
Formas de
expresión
Casos de Identificación
Basadas en conceptos verbales o sistemas de
categorías o taxonomías.
Basadas en conceptos verbales –o icónicos- y además
numéricos –escalas-. Medición
Dimensiones Casos de Mediciones
Formas de
expresión
Basadas en conceptos verbales (Sistemas de categorías) y
numéricos (Escalas)
Especificación
*confirmatorias o exploratorias
*escalas por extensión o comprensión
*escalas a nivel de indicadores
Contenido
*Referidos a características de sujeto, medio y estudio
*También simulación
Composición
*De variables y relaciones de cualquier tipo
*indirectas en muchos casos
Valores
Basadas en escalas de tipo:
*Nominal: sistema empírico cualitativo
*Ordinal: sistema empírico ordinal
*Intervalo lineal: sistema empírico cuantitativo:
*Razón: sistema empírico cuantitativo: (unidad de medida y
valor de origen) (ordenar proporciones)
Ejemplos de escalas nominales
Andalucía – 1
Cataluña -2
Hombres – 1
Galicia – 3
Mujeres - 0
Madrid – 4
Neurosis – 3
Salón – 1
Psicosis – 2
Baño – 2
Psicopatía - 1
Dormitorio - 3
Ejemplos de escalas ordinales
Altos – 1
Poco acuerdo – 1
Bajos - 0
Algo de acuerdo -2
Bastante acuerdo – 3
-1
-2
Mucho acuerdo – 4
Clase alta – 3
-3
Clase media – 2
-4
Clase baja - 1
Ejemplos de escala de intervalo
Acuerdo con 20 opiniones – 20
Acuerdo con 10 opiniones – 10
Acuerdo con 0 opiniones - 0
Unidad: Una opinión
Congelación agua – 0º
Medio – 50 º
Unidad: Un grado
Ebullición - 100
Conocimiento de 40 preguntas – 10
Conocimiento de 20 preguntas – 5
Unidad: Una pregunta
Conocimiento de 0 preguntas - 0
Ejemplos de escala de razón
l
l
l
l
l
Longitud del SMD
Peso del SMD
Longitud del sistema sajón
Frecuencia de agresiones físicas
Tiempo en medidas sexagesimales
Dado que las escalas de intervalo no
mantienen proporciones entre valores ¿qué
frases tienen sentido y cuáles no?
“Hoy
“Si hoy
-concomo
20º-ayer
hacehace
el doble
10º, de
en calor
total que
hemos
ayer
-con
estado
10º-”
a 20º”
“Hoy -con 20º- el mercurio subió desde cero una
distancia doble que ayer -con 10º-”
“Yo se la mitad que tu, porque saqué 10
preguntas bien y tu 20”
“Si me junto con alguien que haya sacado otras
10 preguntas, entre los dos sabremos igual que
el que ha sacado 20”
“Yo he sacado la mitad de preguntas que tu. Se
menos que tu en este examen”
Relaciones con sentido empírico en cada
medición y escala
Escalas
Relaciones
Nominal
Ordinal
Intervalo
Razón
SI
SI
SI
SI
SI
SI
SI
=/?
SI
SI
>/<
SI
SI
=/?
Valores
>/<
Distancias
Proporcione
s
=/?
SI
>/<
SI
2.2. Notas: sobre los casos
Transformaciones admisibles
Con escalas nominales: Son admisibles las
transformaciones que mantengan sus criterios
definitorios.
ESCALA Y MEDICIÓN
Nominal
Expresado formalmente
TRANSFORMACIÓN de SN a SN*
(x: valor numérico original)
(x’: valor transformado)
x’= f(x)
siendo f(x): identidad/diferencia
Sistema
empírico
Sistema
Numérico x
Sistema N*.
Transform. x’
Sí
1
1
No
0
2
Ej. transformaciones admisibles escala
nominal
x’= f(x)
f(x): identidad/diferencia
Sistema
empírico
“Género”
Sistema
numérico
(x)
SN
Transformado
(x’)
Hombre
0
30
5
1
Mujer
1
50
0
1
5
2
Transformaciones admisibles según el tipo de valores de
cada sistema empírico
ESCALA Y MEDICIÓN
TRANSFORMACIÓN
(x: valor numérico original)
(x’: valor transformado)
Nominal
x’= f(x)
f(x): identidad/diferencia
Ordinal
x’= f(x)
f(x): monotónica creciente o
decreciente
Intervalo lineal
x’= f(x)
f(x) = ax + b
Razón
x’= f(x)
siendo f(x) = ax
x’=
x’=f(x)
f(x)
f(x):
f(x):monotónica
monotónicacreciente
crecienteoo
Ej. transformación
decreciente
decreciente
S. empírico:
“Nivel de
estudios”
admisible escala ordinal
Sistema
numérico
(x)
SN
Transformado
(x’)
N.e. Bajo
1
100
10
3
N.e. Medio
2
300
15
1
N.e. Alto
3
2500
20
2
x’= f(x)
Ej.
transformación admisible escala
f(x) = ax + b
intervalo
Sistema
empírico
“Temperatura”
Sistema
numérico
(ºC)
SN
Transformado
(ºF)=1,8ºC+32
Congelación
del agua
0º C
32º F
Valor medio
50º C
122º F
Ebullición del
agua
100º C
212ºF
Muestra de la transformación admisible
de escala centígrada a Farenheit:
x’=1,8x + 32
Distancias
Comparación
temperaturas
ºC
ºF
Proporciones
ºC
ºF
Congelación y
punto medio
0-50=
50
32-122
=90
0/50 =0
32/122 =0,3
Medio y ebullición
50-100
= 50
122-212
=90
50/100=0,5
122/212=0,6
Congelación y
ebullición
100
180
0/100=0
32/212=0,2
x’= f(x)
f(x) transformación
= ax
Ej.
Sistema
empírico
“Tiempo”
admisible en escala razón
Sistema
numérico
(Horas)
SN
Transformado
Minutos=60H
Inicio del día
0 horas
0 minutos
Mediodía
12 horas
720 minutos
Fin del día
24 horas
1440 minutos
Ej. transformación admisible escala razón:
De escala horaria a minutera
x’=60x
Distancias
Proporciones
Comparación
Tiempos
Horas
Minutos
Horas
Minutos
Inicio y medio día
12
720
0/12 = 0
0/720 = 0
Medio y fin del día
12
720
12/24=0,5
720/1440=0,5
Inicio y fin del día
24
1440
0/24 = 0
0/1440 = 0
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
resultado
l Significado de números
dependiente del sistema empírico
2.2. Notas: sobre la noción
Escalas:
l ‘Medición’ ( y ‘medida’): Proceso y
resultado
l Números dependientes del
sistema empírico
• Ventajas de los números: sencillez y
operaciones
1.2. Notas: otras implicaciones:
Puesto que medición es CRCxto-DatosCxto, las medidas obtenidas
en un contexto determinado dependen de...
Otros
Escalas
Medidas
Cxto
Cxto
Datos numéricos = f ( escalas de referencia + contexto + factores implícitos)
Resumen del PROGRAMA
visto 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
Sucesión: Variación – Selección – Variación...
c1
Datos
cV
Variación
C1
≠
Cv
Selección
Selección
Cv
≈
Datos
Resumen. Estructura de cada tema
l
Noción:
•
l
Casos:
•
l
Por comprensión
Por extensión
Notas
• Sobre casos
• Sobre noción
• Otras implicaciones
•Todo
•Todoello
elloexpuesto
expuestocon
conconceptos
conceptosyyejemplos
ejemplos
(Constructos
(Constructoseeindicadores,
indicadores,respectivamente)
respectivamente)