Niveles de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón

Los niveles de medición indican qué información contienen los números o etiquetas de una variable: solo categorías (nominal), un orden (ordinal), distancias iguales entre valores (de intervalo) o un cero verdadero que permite hablar de proporciones (de razón). El nivel de cada pregunta de tu encuesta define qué promedios, gráficos y pruebas estadísticas son válidos para sus respuestas.

La clasificación en cuatro niveles la propuso el psicólogo S. S. Stevens en «On the theory of scales of measurement» (Science, 1946). Sigue siendo el punto de partida de cualquier curso de metodología de la investigación.

Los cuatro niveles de un vistazo

Cada nivel conserva las propiedades del anterior. Los datos de razón pueden tratarse como ordinales (puedes ordenar ingresos), pero los ordinales no pueden tratarse como de razón: una calificación de 4 no es el doble de una de 2.

Cada nivel en detalle

Nominal

Etiquetas sin orden. Puedes contar cuántas personas eligieron cada opción y reportar porcentajes. Si codificas «Norte = 1, Sur = 2, Oeste = 3», un promedio de 1,8 no significa nada. Usa la moda y una prueba de chi cuadrado (con la calculadora de chi cuadrado) para comparar grupos.

Ordinal

Categorías ordenadas con distancias desconocidas. Nada garantiza que el salto entre «satisfecho» y «muy satisfecho» sea igual al salto entre «neutral» y «satisfecho». La mediana y los percentiles son seguros; en media, mediana y moda verás la diferencia. Un ítem aislado de una escala de valoración es ordinal en sentido estricto.

De intervalo

Distancias iguales, pero el cero no significa «nada». 20 °C no es el doble de calor que 10 °C. Puedes usar medias, desviación estándar y la prueba t, pero no cocientes.

De razón

Hay un cero verdadero, así que los cocientes tienen sentido. Un cliente con 10 pedidos hizo el doble que uno con 5. Pregunta estos datos con un campo numérico abierto siempre que puedas. Si agrupas edad o ingreso en rangos, conviertes datos de razón en ordinales y pierdes un detalle que luego no podrás recuperar.

Ítems Likert: ¿ordinales o de intervalo?

La duda más común es si se pueden promediar las respuestas de una escala de Likert. En sentido estricto, un ítem Likert es ordinal. Jamieson (Medical Education, 2004) sostuvo que por eso no corresponde usar medias ni pruebas paramétricas. Norman (Advances in Health Sciences Education, 2010) mostró que pruebas como la t y la correlación de Pearson siguen dando resultados confiables con datos Likert, incluso con muestras pequeñas y distribuciones asimétricas.

Una regla práctica que siguen muchos manuales:

• Para un ítem aislado, reporta la distribución, la mediana y el porcentaje de top box. La media sirve como resumen adicional si aclaras la escala.
• Para una escala sumada o promediada de varios ítems que miden un mismo constructo (compruébalo con el alfa de Cronbach), es práctica habitual tratar el puntaje como de intervalo.
• Elijas lo que elijas, explícalo en la sección de metodología para que el lector pueda evaluarlo.

Ejemplo: una encuesta, cuatro niveles

Una encuesta a clientes tiene cuatro preguntas:

1. «¿En qué región estás?» (Norte, Sur, Oeste) es nominal. Reporta porcentajes: 52 %, 30 %, 18 %.
2. «¿Qué tan satisfecho estás?» con cinco puntos etiquetados es ordinal. Reporta la mediana (4, «satisfecho») y el porcentaje de respuestas 4 y 5.
3. Un índice de satisfacción de 10 ítems, promediado por persona, suele tratarse como de intervalo. Compara dos segmentos con una prueba t.
4. «¿Cuántas veces contactaste a soporte el mes pasado?» es de razón. Una media de 2,4 contactos frente a 1,2 significa el doble, algo que no puedes afirmar sobre la pregunta 2.

Errores frecuentes

• Promediar códigos de categorías. Los códigos de región, los números de departamento y los ID de producto son etiquetas.
• Meter «No sé» dentro de la escala. Si «No sé» se codifica como 6 en una escala de 1 a 5, todas las medias quedan mal. Trátalo como dato faltante o como categoría aparte.
• Hablar de proporciones con calificaciones. «La satisfacción se duplicó de 2 a 4» no es una lectura válida de una escala ordinal.
• Agrupar en rangos un número que podías pedir directo. Las edades exactas siempre se pueden agrupar después; «25 a 34» ya no se puede desagrupar.
• Elegir la prueba antes de revisar el nivel. El nivel de la variable dependiente reduce la lista de pruebas válidas, así que revísalo primero.

Cómo elegir el nivel al diseñar la encuesta

El tipo de pregunta que eliges fija el nivel del dato. La opción única y la lista desplegable dan datos nominales, u ordinales si las opciones siguen un orden. Las preguntas de valoración, escala y ranking dan datos ordinales. Una respuesta numérica da datos de razón cuando la magnitud tiene un cero verdadero. En SurveyNinja, la pregunta de respuesta numérica está disponible desde el plan Básico, y la exportación a CSV, XLSX y SPSS funciona en todos los planes.

Con el nivel claro, te ayudan estas calculadoras gratuitas: la calculadora de escala de Likert para ítems ordinales, la calculadora de mediana y percentiles, la calculadora de correlación de Spearman para rangos y la calculadora de prueba t para datos de intervalo y de razón.