Silva, A (2004) Las variables y las escalas de medición en psicología

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 FES‐Iztacala UNAM 
Métodos Cuantitativos I 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: Silva, R, Arturo (2004) Métodos cuantitativos en psicología. 
Un enfoque metodológico. México, Trillas. Comprar el libro: http://www.gandhi.com.mx/Gandhi/Libros/productDetail.cfm?prodId=46020 
 
 Arturo Silva Rodríguez. 
LAS VARIABLES Y LAS ESCALAS DE MEDICIÓN EN 
PSICOLOGÍA 
Arturo Silva Rodríguez 
SILVA, R, ARTURO (2004) MÉTODOS CUANTITATIVOS EN PSICO­
LOGÍA. UN ENFOQUE METODOLÓGICOS. MÉXICO, TRILLAS.  
CAP. 6.  PP 103­125. 
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NIVELES DE ANÁLISIS CIENTÍFICO ..................................3 
LAS VARIABLES.....................................................................5 
VARIABLES INDEPENDIENTE Y DEPENDIENTE ........5 
VARIABLES ACTIVA Y ATRIBUTIVA............................6 
VARIABLES CONTINUAS Y DISCRETAS ......................6 
ESCALAS DE MEDICIÓN ....................................................11 
ESCALA NOMINAL ..........................................................11 
Propiedades formales .......................................................12 
Operaciones admisibles....................................................13 
ESCALA ORDINAL ...........................................................15 
Propiedades formales .......................................................17 
Operaciones admisibles....................................................17 
ESCALA DE INTERVALO................................................18 
Propiedades formales .......................................................18 
ESCALA DE RAZÓN.........................................................20 
Propiedades formales .......................................................20 
Operaciones admisibles....................................................21 
RESUMEN ..............................................................................21 
 
 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
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l desarrollo de cualquier tipo de investigación 
presupone el conocimiento de conceptos 
básicos en las áreas teórica, metodológica y 
cuantitativa del análisis científico. Este capí-
tulo tiene precisamente el objetivo de intro-
ducir al lector en ese campo de conocimiento, para lo 
cual se muestra en primera instancia el papel que des-
empeñan las definiciones operacionales en el discurso 
científico y la forma en que éstas, a nivel metodológico, 
adquieren el nombre de variables. Posteriormente se 
presentan los conceptos básicos comprendidos en la 
conducta de medir, para finalizar mostrando que la preci-
sión de la medición depende de la forma en que se es-
tructuren dichos conceptos. 
NIVELES DE ANÁLISIS CIENTÍFICO 
Para lograr la formulación de una cuerpo sistemático de 
conocimientos es necesario que el proceso de investiga-
ción científica se mueva entre dos niveles: el de la teoría-
hipótesis y el de la observación (Kerlinger, 1975). Concebi-
do de esta manera, el proceso de investigación es un mo-
vimiento que va de la empiria a la teoría: desde los hechos, 
los datos de la observación y los resultados de los experi-
mentos, hasta la formulación de hipótesis y la elaboración 
de teorías, y viceversa, De acuerdo con esta concepción, el 
razonamiento lógico, el metodológico y el empírico no se 
consideran como estadios separados sino como elementos 
de un mismo proceso llamado investigación científica, cu-
yos objetivos son resolver problemas específicos, desarro-
llar o expandir teorías y comprobar las existentes. 
En el campo particular de la investigación psicoló-
gica, ésta se aboca, en un área, al diseño, aplicación y 
evaluación de los esfuerzos realizados para descubrir 
respuestas a problemas específicos planteados por la 
comunidad. En esta área se estudia la manera en que la 
psicología ha dado solución a los problemas socialmente 
importantes, al cuerpo de reglas y leyes derivadas tanto 
de la investigación básica como de la aplicada; a las cua-
les Deitz (1978) identifica corno investigaciones encami-
nadas más al estudio de la variable dependiente (solu-
ción de problemas), que al análisis de las variables 
independientes que produjeron los cambios en el pro-
blema socialmente relevante. 
Otra área de investigación está constituida por aque-
llos estudios que se abocan al diseño y evaluación de los 
trabajos orientados hacia la formulación exploratoria de 
teorías explicativas de los fenómenos psicológicos; esto es, 
hacia la búsqueda de enunciados lógicos que expliquen las 
relaciones observadas, puesto que “... la necesidad de ela-
boración de teorías surge del natural intento de establecer 
relaciones lógicas entre las diferentes generalizaciones e 
hipótesis de uno u otro campo empírico de la investigación” 
(Academia de Ciencias de Cuba y Academia de Ciencias 
de la URSS, México, sin fecha, pág. 314). 
La última área de investigación en psicología 
comprende los estudios encaminados a la comprobación 
de teorías existentes, que permiten optar entre diferentes 
formulaciones teóricas con el objeto de llegar a una clase 
nueva y diferente de desarrollo dentro de la disciplina, en 
la que se pueda especificar exactamente la función que 
relaciona las variables independientes y dependientes, 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
puesto que, corno señala Deitz (1978), el análisis de las 
variables independientes es el propósito de la ciencia. 
Tarde o temprano, independientemente del campo 
de investigación en que se esté trabajando, es de primor-
dial importancia definir los conceptos empíricos que han de 
estudiarse, tarea que según Kerlinger (1975) puede efec-
tuarse de dos maneras. La primera es definir los conceptos 
mediante otros; por ejemplo, ansiedad definida como agita-
ción o inquietud. Nótese que para sustituir la expresión que 
se define se utilizan otros conceptos; a este tipo de procedi-
miento se le conoce corno definición constitutiva. La segun-
da manera de definir los conceptos consiste en especificar 
las actividades u operaciones, requeridas para medirlos, 
procedimiento denominado definición operacional. Un ejem-
plo muy conocido de definición operacional es el siguiente: la 
opresión de palanca se define como cualquier contacto físico 
que tenga la rata con el operandum, lo bastante fuerte como 
para cerrar un microswitch. Adviértase que esta definición 
indica los elementos que debernos considerar para identifi-
car cuándo ha ocurrido una opresión de palanca. En conclu-
sión, la operacionalización de los conceptos teóricos es un 
procedimiento mediante el cual se hace descender su nivel 
de abstracción para poder manejar sus referentes empíricos, 
a este proceso se le conoce también como deducción de 
consecuencia verificables (Rojas, 1981). 
En algunas investigaciones la medición de los 
conceptos que han de estudiarse es sencilla, mientras 
que en otras resulta más difícil; no obstante, las defini-
ciones operacionales proporcionan instrucciones claras 
acerca de qué y cómo medir. La medición de la conducta 
(le oprimir la palanca esmás fácil de lograr que, por 
ejemplo, evaluar el nivel de desarrollo de una sociedad, 
puesto que la operacionalización de este último concepto 
implicaría identificar los indicadores que presenten ámbi-
tos específicos del concepto tales como urbanización, 
ingreso per cápita, nivel educativo, industrialización, etc., 
y a su vez identificar los referentes empíricos para cada 
uno de los indicadores. “Un indicador es algo que proba-
blemente se encuentra en estrecha relación con aquello 
que se desearía medir; de esta forma, puede sustituir a 
otra medida cuando sea imposible abordar ésta más di-
rectamente’ (Miller, 1983, pág. 120). 
Hay dos tipos de definiciones operacionales: de me-
dida y experimentales. La primera describe la forma en que 
se medirá una variable; por ejemplo, la urbanización puede 
definirse corno el porcentaje de viviendas que cuentan con 
agua, luz y drenaje; otro ejemplo sería el autocontrol, al que 
es posible definir corno el tiempo que pasa un sujeto reali-
zando una tarea sin distraerse. Por otro lado, las definicio-
nes operacionales experimentales especifican de manera 
clara los detalles (operaciones) de la manipulación que rea-
lizará el investigador con una variable. La extinción puede 
definirse operacionalmente si se especifican cómo serán 
extinguidos los sujetos cada vez que presenten una con-
ducta indeseable; por ejemplo, en un estudio la extinción 
podría estar definida como no prestar ningún tipo de aten-
ción cuando el niño esté haciendo un berrinche. 
Estos dos tipos de definiciones operacionales son 
de suma importancia en el proceso de investigación 
científica, puesto que capacitan a los investigadores para 
medir las variables; además, les permiten tender un 
puente entre los conceptos teóricos y los empíricos, ya 
que es bien sabido que no puede haber conocimiento 
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científico si no hay observaciones, y éstas son imposibles 
sin instrucciones claras acerca de qué y cómo observar. 
Sin embargo, aunque las definiciones operacionales son 
indispensables, ninguna puede expresar la totalidad de 
dimensiones de una variable, de modo que las que mi-
den los investigadores muestran siempre un sentido limi-
tado y específico. Edwin (1978) señala otras limitaciones 
de las definiciones operacionales, tales como su imposi-
bilidad de definir en términos de medida algunos concep-
tos teóricos de la física, así como también el hecho de 
que haya más de un modo de probar la aplicabilidad de 
un concepto. A pesar de estas limitaciones, el poder de 
las definiciones operacionales estriba en que constituyen 
el vínculo indispensable con la realidad empírica. 
LAS VARIABLES 
Los investigadores denominan variables a los conceptos 
teóricos que estudian. Si conforme se observa una carac-
terística o fenómeno se encuentra que éste adquiere dife-
rentes valores, se dice que ese fenómeno es una variable. 
Así pues, una variable es una propiedad que toma distintos 
valores. Ejemplos de variables en psicología son la tasa de 
reforzamiento, la conducta de aislamiento, los estímulos 
medioambientales presentes en una situación, el grado de 
aprovechamiento, la conducta sexual, etcétera. Se les lla-
ma variables por la sencilla razón de que pueden tomar 
distintos valores cuando se observan en diferentes indivi-
duos o en diversos puntos en el tiempo. Las variables se 
clasifican de múltiples maneras y tales clasificaciones son 
útiles en la determinación del método de análisis de datos. 
En esta sección sólo se mencionarán tres formas: variables 
independientes y dependientes, variables activa y atributi-
va, y variable continua y discreta. 
VARIABLES INDEPENDIENTE Y DEPENDIENTE 
La clasificación de variable independiente y dependiente 
está más sujeta al objetivo de la investigación que a la es-
tructura matemática inherente a las variables. Si la variable 
en investigación se describe en términos de otras, se dice 
que es la variable dependiente; por otro lado, la variable 
que se usa para producir cambios en la dependiente se 
conoce como variable independiente. Por ejemplo, cuando 
se trata de estudiare! efecto de la conducta de atención en 
los berrinches de un niño retrasado, la variable indepen-
diente es la atención y la dependiente los berrinches. 
La variable dependiente es el efecto de la variable 
independiente, puesto que esta última es la que se mani-
pula con la finalidad de producir un cambio en la primera, 
razón por la cual la variable dependiente sólo se observa 
si se produce alguna variación concomitante a los cam-
bios realizados en la variable independiente. 
A la variable independiente suele llamársele también 
variable predictora (X), debido al hecho de que es aquella a 
partir de la cual se predice el posible comporta miento de la 
variable dependiente (Y). Para predecir Y se toma cualquier 
valor de X, el cual determinará en última instancia el valor 
que tendrá Y. En tal caso, se dice que Y está en función de 
X; lo q simbólicamente se representa como: 
 
Y= f (X) 
 
Generalmente, la distinción entre variable independiente 
y dependiente es muy sencilla; sin embargo, debido a 
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que esta clasificación se funda en el uso que se le da a 
las variables más que en una distinción per se de las 
mismas, es posible que una variable considerada como 
dependiente en una investigación se estime independien-
te en otro estudio. De esta forma, se puede afirmar que 
no existe variables independientes y dependientes per 
se, sino que su nominación cote una u otra está determi-
nada por el uso que se le dé en una investigación especí-
fica. La conducta cooperativa se ha estudiado como una 
variable dependiente que está en función de eventos 
medioambientales como el reforzamiento; pero la con-
ducta cooperativa puede emplearse también como varia-
ble independiente cuando deseamos estudiar el efecto 
de esta conducta en la disminución de llanto de una niña. 
VARIABLES ACTIVA Y ATRIBUTIVA 
En la sección anterior se mencionó que la variable inde-
pendiente es la que se manipula, de modo que para 
hacerlo se requiere tener un cierto de control sobre ella 
que permita al investigador variarla de una forma conoci-
da y específica. Teniendo en consideración el grado de 
control que sobre una variable ejerce el investigador, 
éstas se clasifican en activas y atributivas. 
Cuando el investigador puede manipular libremen-
te los valores de la variable se dice que es una variable 
activa. Si se estudia, por ejemplo, el efecto de diferentes 
tipos de reforzamiento en la conducta cooperativa, dando 
reforzamiento social a los niños de un grupo y reforza-
miento tangible a los de otro, se manipula activamente la 
variable reforzamiento (social y tangible). En este caso, 
se manipula libremente la variable independiente, puesto 
que se puede decir qué valores o niveles de dichas va-
riables serán estudiados y, lo que es más importante, 
qué grupo recibirá cuál valor. 
En ocasiones es imposible —o al menos muy difí-
cil- manipular algunas variables, y la única opción es se-
leccionar algunos valores tal corno existen. A este tipo de 
variables se les conoce como atributivas. Supongamos 
que un investigador se interesa en determinar si la con-
ducta cooperativa depende del ambiente en que se 
hayan desarrollado los sujetos, para lo cual lo clasifica en 
rural y urbano.A partir de este momento termina su gra-
do de manipulación, debido a que el investigador debe 
encontrar a los sujetos que se hayan desarrollado en ca-
da ambiente, ya que no puede adjudicar arbitrariamente 
unos a otros. A diferencia del ejemplo anterior, el investi-
gador no puede determinar qué sujetos recibirán cuál 
valor de la variable, puesto que ésta preexiste a los suje-
tos que van a ser estudiados. Los ejemplos más repre-
sentativos de variables atributivas son todos aquellos que 
representan características humanas: edad, sexo, estatu-
ra, nivel socioeconómico, clase social, lugar de origen, 
nivel académico, aptitudes, etcétera. 
VARIABLES CONTINUAS Y DISCRETAS 
La clasificación de variables continuas o discretas res-
ponde principalmente a la estructura matemática inheren-
te a la variable. Cuando existen saltos o interrupciones 
en la variable que producen valores separados y no con-
tinuos, se dice que ésta es discreta. Este tipo de varia-
bles asumen un número finito de valores. Así, si estu-
diarnos la frecuencia de aparición de la conducta de 
beber en un paciente alcohólico, todos los periodos de 
ingestión de alcohol son iguales, pues cada uno de ellos 
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representa una unidad contable. Algunos ejemplos ilus-
trarán el punto, El número de opresiones de palanca de 
una rata es una variable discreta, ya que al final de cada 
sesión la frecuencia de respuesta se representa por un 
número entero, pero no puede ser número tal como 1 5, 
7.6 o 10.8. El número de alumnos en un salón de clases 
es otro ejemplo de variable discreta. La ventaja de estas 
variables es que siempre proporcionan medidas exactas 
del fenómeno cuantificado. 
Una creencia muy difundida es que los valores de 
las variables discretas se expresan exclusivamente en 
números naturales, esto no es cierto, puesto que la ca-
racterística definitoria de tales variables es la ausencia de 
valores entre las puntuaciones particulares que puede 
tener la variable. Pongamos por caso el porcentaje de 
respuestas correctas que dio un su jeto en 15 ensayos; 
supongamos que emitió 7 respuestas correctas: el por-
centaje correspondiente es 46.67%. A pesar de no haber 
obtenido un número entero, el porcentaje de respuestas 
correctas sigue siendo una variable discreta, debido a 
que la variable nunca podrá tomar valores situados entre 
46.67% y 53.33%, que corresponden al porcentaje de 7 y 
8 respuestas, respectivamente, ya que ante cada nueva 
respuesta correcta, el porcentaje saltará 6.67%. 
En contraste, en las variables continuas siempre 
existen otros valores entre dos puntuaciones potencial-
mente observables; es decir, estas variables toman un 
número ilimitado de valores intermedios. Tales variables 
tienen tres características fundamentales: la primera se 
refiere a que existe por lo menos un orden jerárquico en-
tre sus valores; la segunda es que asigna a cada indivi-
duo o momento de observación sólo una puntuación, y la 
última alude a la existencia de un conjunto teóricamente 
infinito de valores dentro del intervalo de variación (Ker-
linger, 1975). De estas tres características la última es la 
más importante, puesto que de ella adquiere la propiedad 
de continuidad. Los ejemplos de variables continuas in-
cluyen las mediciones de distancia de recorrido, duración 
de una respuesta, peso perdido, etcétera. 
A diferencia de las variables discretas, en las cua-
les siempre se obtienen medidas exactas, las medidas de 
las variables continuas son siempre aproximadas, de-
pendiendo del grado de refinamiento que se desee, debi-
do a que pueden tomar un número infinito de valores in-
termedios. Por ejemplo, al señalar que la duración de la 
conducta de aislamiento de un niño autista fue de 34 mi-
nutos, con un cronómetro de mayor precisión podríamos 
determinar que duró 34 minutos 20 segundos, pero aun 
así la medida sería aproximada, puesto que sólo aproxi-
ma a segundos. No obstante que la medida real de una 
variable continua no puede lograrse, ya que nunca llega 
a coincidir con el valor exacto, el valor informado es un 
estimador de aquél. En el ejemplo anterior, los valores 
informados son 34 minutos y 34 minutos 20 segundos. 
Sin embargo, es posible especificar un conjunto de 
números dentro de los cuales debe caer el valor real, al 
sumar y restar al valor informado la mitad de la sensibili-
dad de la medida; esto es: 
 
Vf (1/2) S 
 
en donde 
 
Vf es el valor informado, y 
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S es la sensibilidad de la medida, entendiendo por 
ésta la menor unidad de la escala de números que 
proporciona el valor informado. 
 
En el ejemplo de la conducta de aislamiento, en un caso 
se trata de minutos y de segundos en el otro. 
De este modo, la duración real de la conducta de 
aislamiento del valor informado de 34 minutos se en-
cuentra entre 33.5 y 34.5 minutos. Para el valor informa-
do obtenido por medio del cronómetro, el valor real está 
entre 34 minutos 19.5 segundos y 34 minutos 20.5 se-
gundos. Otro ejemplo: en la guía de carreteras de la Re-
pública Mexicana se informa que la distancia entre la 
Ciudad de México y Aguascalientes es de 410 kilómetros; 
la sensibilidad de la medida es en kilómetros, de manera 
que la distancia real entre ambas ciudades está entre 
409.5 y 410.5 kilómetros. Por el contrario si la distancia 
estuviera dada en metros, el valor real se encontraría 
entre 409 999.5 y 410 000.5 metros. En algunas ocasio-
nes, variables que son fundamentalmente continuas 
pueden agruparse dentro de categorías y tratarse como 
variables discretas en un análisis dado. Por ejemplo la 
variable edad puede ser transformada en discreta al 
agrupar sus valores en tres categorías: niños, jóvenes y 
adultos. Similarmente, el aprovechamiento puede anali-
zarse como variable discreta si se categoriza en aprove-
chamiento bajo, regular y alto. 
El identificar las características adecuadas de un 
fenómeno natural nos permite describirlo, pero a la psico-
logía 110 solamente le interesa dicha descripción del fenó-
meno sino, entre otras cosas, la forma de medir sus carac-
terísticas. Pero antes de abordar este problema es 
conveniente revisar en qué consiste la conducta de medir. 
En un sentido muy amplio, medir es la acción de 
asignar numerales a objetos. Esto da como consecuen-
cia la formación de pares ordenados, de modo que el 
primer elemento de la pareja es la característica del 
fenómeno que ha de medirse, mientras que el segundo 
elemento es el numeral. A los objetos se les asignan nu-
merales porque éstos constituyen un sistema bien cono-
cido de conceptos que implican magnitud. 
Kerlinger (1975) identifica tres elementos funda-
mentales en todo proceso de medición: a) las caracterís-
ticas de los objetos que han de medirse, b) los símbolos 
o numerales asignados a esas características, que care-
cen de significado cuantitativo a menos que se les confie-
ra. “Se utiliza el término ‘numeral’ porque la medición 
usualmente se vale de numerales, que al recibir un signi-
ficado cuantitativo se convierten en números (Kerlinger, 
1975, pág. 301), y e) una regla de correspondencia, que 
asigna a cada miembro del conjunto de las característi-
cas que hall de medirse, uno y sólo un miembro del con-
junto de los numerales. 
Así, Kerlinger (1975) identifica una ecuación gene-
ral aplicable a todo proceso de medición:f { (X,Y); X = cualquier objeto; Y = un numeral } 
 
que significa: la función f, o regla de correspondencia, es 
igual al conjunto de pares ordenados (X,Y), de tal manera 
que X es cualquier objeto, y cada Y constituye un numeral. 
Esta definición pone de manifiesto que la medición 
es una función, en donde tenemos el dominio: los objetos 
o características que han de medirse; y el contradominio: 
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los numerales y una regla de correspondencia f, que 
asocia a cada elemento del dominio con uno y sólo un 
elemento del contradominio (aunque a dos elementos 
diferentes del dominio puede corresponderles el mismo el 
del contradominio). 
Por ejemplo, en la primera sesión el registro de las 
opresiones de palanca de una rata mostró una frecuencia 
de 45; sin embargo, para esa sesión el registro no hubiera 
podido mostrar otro número diferente de 45, por ejemplo 
50, pero en la tercera podría haberse registrado de nuevo 
el primer número. Si lo representamos en pares ordenados, 
en donde el primer elemento sean las sesiones y el segun-
do la frecuencia de oprimir la palanca, tendremos: 
 
 
 
(1, 45) (1, 45) 
No medición Medición 
(1, 50) (3, 45) 
 
La tarea más ardua de la medición es la determi-
nación de la regla de correspondencia; ésta es el método 
a partir del cual se asignan los numerales a las carac-
terísticas de los objetos que han de medirse. 
Supongamos que desearnos medir “el sexo” en los 
humanos. Lo primero que debemos identificar son las 
características de los objetos; en este caso, el sexo. El 
otro elemento importante está constituido por los numera-
les y, por último, la regla que nos señalará cómo hemos 
de asignar los numerales al sexo. Si en este ejemplo sólo 
atenderemos a las características físicas de los sujetos, 
la regla sería, por ejemplo, asignarle 1 a los hombres y O 
a las mujeres. Así, suponiendo que nuestro conjunto es 
de 8 personas, el proceso de medición quedaría repre-
sentado como sigue: 
 
 
 
Con estos nos percatamos de que los sujetos X1, 
X2, X3, X6 y X8 son mujeres, mientras que X4, X5 y X7 son 
hombres. 
En el ejemplo anterior se ha considerado sólo una 
característica del objeto por medir, que es el sexo; pero 
podemos medir otras propiedades como el peso, el esta-
do civil, la escolaridad, la agudeza visual, la estatura, 
etcétera. La decisión acerca de la característica que ha 
de medirse de un fenómeno depende en gran parte de la 
naturaleza del problema al que nos enfrentarnos. 
A la psicología le interesa medir las respuestas de los 
organismos, definidas corno eventos conductuales discretos, 
que pueden observarse mediante el uso de instrumentos, ya 
sea de forma directa o indirecta, puesto que “…la conducta 
no elimina a las manifestaciones externas observables, sino 
que existen comportamientos internos no asequibles direc-
tamente a la observación, y que sólo algunos de ellos pue-
den registrarse mediante sistemas de instrumentación espe-
 
 
 Arturo Silva Rodríguez. 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
ciales; por ejemplo, el movimiento cardiaco (Ribes, Fernán-
dez, Rueda, Talento y López 1980, pág. 172). 
Supongamos que deseamos medir alguna propie-
dad de la conducta. Al intentarlo debemos tener en cuen-
ta que ésta sucede de forma continua y, necesariamente 
tenemos que segmentarla eligiendo un límite espacio-
temporal determinado para estudiarla o medirla; pero la 
conducta no sólo sucede en un espacio temporal sino 
que también se presenta de una manera particular. Estas 
dos propiedades de la conducta, la geografía y la topo-
grafía, respectivamente, constituyen un aspecto impor-
tante en el establecimiento de la regla de medición. 
Ahora bien, cuando se observan las opresiones de 
palancas por parte de una rata en una caja de Skinner, 
un conjunto posible de topografías pueden estar ocu-
rriendo en ese marco espaciotemporal. Por ejemplo, la 
rata presiona la palanca con la pata derecha, con la iz-
quierda o con ambas; que pueda oprimir la palanca con 
su cuerpo, sentándose sobre ella, etcétera. Cada una de 
estas respuestas es diferente, y aun dos opresiones de la 
palanca efectuadas con la misma pata, no son iguales. 
A todas estas respuestas las podemos categori-
zarlas como opresión de palanca. Decimos que todas 
ellas son iguales; esto es, que pertenecen a la misma 
clase de respuestas en tanto tienen una propiedad en 
común. La propiedad depende de los efectos medioam-
bientales que presenta. En el caso de presionar palanca, 
el efecto consiste en cerrar un interruptor. “La producción 
de un efecto sobre el ambiente implica, por lo tanto, la 
existencia de una geografía particular y la de un conjunto 
de topografías posibles” (Ribes eral., 1980, pág. 189). 
Así, cuando decimos que la rata dio 45 respues-
tas en la primera sesión, la expresión “45 respuestas” 
implica la conducta de medir; los tres elementos de la 
medición son: la característica que ha de medirse, que 
es la conducta del organismo de oprimir la palanca; los 
numerales, o el símbolo “45”, y la regla de corresponden-
cia f, que indica que cada vez que la rata cierre el inter-
ruptor, hay que asignarle un numeral. 
Lo anterior pone de manifiesto que al medir la fre-
cuencia de respuesta de oprimir la palanca atiende tanto 
a la geografía de la conducta como a la topografía, pero 
el evento fundamental es la relación temporal de la res-
puesta; es decir, el orden serial de las respuestas. Así, a 
la respuesta que ocurre en el tiempo t1 se le asigna el 
numeral 1; a la que ocurre en el tiempo t2 el numeral 2, 
de modo que cuando el animal cierra el interruptor en el 
tiempo tn, se le asigna el numeral n. 
En el caso de las 45 respuestas correspondientes 
a la primera sesión, la respuesta 45 fue dada en el tiem-
po t45. Este ejemplo se esquematiza como se muestra en 
la figura 4.1. 
Supongamos que ahora nos interesa medir la ca-
racterística duración de la conducta; por ejemplo, la per-
manencia de una rata en el extremo opuesto al operan-
do. Podemos definir esta conducta como que la rata 
tenga contacto físico de cualquier parte de su cuerpo, a 
excepción de la cola, con la pared de la caja de Skinner 
opuesta a la palanca. Aquí la regla sería: cada vez que 
observe la presencia del segmento conductual definido, 
accione el cronómetro; cuando deje de presentarse la 
conducta, detenga el cronómetro. El número que éste 
marque será la duración de dicha conducta. 
11 
Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: Silva, R, Arturo (2004) Métodos cuantitativos en psicología. 
Un enfoque metodológico. México, Trillas. Comprar el libro: http://www.gandhi.com.mx/Gandhi/Libros/productDetail.cfm?prodId=46020
 
 
Figura 4.1. Representación esquemática del proceso de medición de 
la frecuencia de respuesta. 
 
 
Para finalizar, es importante señalar que la definición de 
medición no establece nada acerca de la calidad de dicho 
procedimiento. La medición adecuada de un fenómeno psi-
cológico no implica que el sistema formulado con base en 
dichas mediciones sea relevante desde el punto de vista 
científico. Sin embargo, inversamente un modelo teórico 
relevante implica, por tuerza, la existencia de un modelo de 
medición adecuado (Ribes et al., 1980, pág. 199).ESCALAS DE MEDICIÓN 
Las reglas que se emplean para asignar numerales a ob-
jetos proporcionan diferentes niveles de información y 
exactitud. Dependiendo de la característica del objeto que 
va a medirse y de la regla de correspondencia, se emple-
ará una determinada escala de medición que sea apropia-
da a nuestros objetivos. La comprensión cabal de las dife-
rencias entre estos niveles de medición es importante por 
dos razones: a) la elección de la escala que ha de utilizar-
se en un sentido está determinada por el tipo de informa-
ción que desee el investigador, y b) lodo modelo matemá-
tico tiene requerimientos acerca del grado de exactitud de 
las medidas, por lo que la escala que se elige de cierta 
manera determina el modelo estadístico que ha de utilizar-
se. A continuación se describirá cada uno dic los cuatro 
tipos de escalas de medición que existen. 
ESCALA NOMINAL 
Esta escala agrupa a los objetos en subconjuntos o cla-
ses de acuerdo con las características que han de medir-
se. A todos los miembros de una clase se les asigna el 
mismo número, pero no a dos miembros de clases dife-
rentes. “Es el nivel elemental cuando los números u otros 
símbolos se usan para la clasificación de objetos, perso-
nas o características” (Siegel, 1976, pág. 42). El número 
se emplea sólo para designar características diferentes, 
independientemente de la magnitud de la característica 
del objeto que ha de medirse. 
En el ejemplo de la “medición del sexo”, en que se 
asignó 1 a los hombres y O a las mujeres, si un sujeto A 
se codificó con un cero y un sujeto B con 1, solamente 
puede saberse que A y B difieren respecto a la carac-
terística física “sexo”; pero de aquí no puede inferirse que 
E sea superior a A en lo que toca dicha característica. 
Otro ejemplo se da en un trabajo experimental, cuando 
numeramos las ratas para clasificarlas e identificarlas. 
Los números asignados a las escalas nominales 
tienen las mismas propiedades que los demás, por lo 
cual pueden sumarse, restarse, dividirse o compararse 
entre sí. Pero si en la asignación de números recurrimos 
a una medida nominal, en ningún momento podemos 
pensar que nuestro manejo con el orden, tamaño y de-
 
 
 Arturo Silva Rodríguez. 
12 
Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: Silva, R, Arturo (2004) Métodos cuantitativos en psicología. 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
más propiedades de las cifras implique algo respecto de 
los objetos medidos, puesto que no tuvimos en cuenta el 
orden, tamaño o demás propiedades de los números 
cuando los asignamos a tales objetos. Así, los números 
asignados en una medición que utiliza una escala nomi-
nal no son susceptibles de análisis por medio de manipu-
laciones u operaciones, ya que las características medi-
das de los objetos no son isomórficas a la estructura de 
la aritmética. Para poder realizar operaciones aritméticas 
con los números que se han asignado a las observacio-
nes. “...la estructura del método de correspondencia de 
los números a las observaciones debe ser isomórfica 
respecto a alguna estructura numérica que incluya estas 
operaciones. Si los dos sistemas son isomórficos, sus 
estructuras son las mismas en las relaciones y operacio-
nes que permiten” (Siegel, 1976, pág. 42). 
Es obvio que en ningún caso se justifica decir que 
la suma de la rata 1 más la rata 2 es igual a la rata 3; o 
bien que la rata 3 menos la rata 1 sea igual a la rata 2, 
debido a que los valores numéricos asignados a cada 
rata no tienen propiedades cuantitativas, ya que se asig-
naron únicamente con fines de identificación. 
Además de los números utilizados para identificar 
cada clase, en la escala nominal se obtienen otros núme-
ros que son completamente diferentes de los primeros, al 
contar los elementos que forman cada clase. Cuando se 
midió el sexo se asignó 1 a los hombres y O a las muje-
res, con lo que simplemente se distinguió entre dos cla-
ses; sin embargo, el análisis puede hacerse más amplio 
si además contamos la frecuencia de cada clase. Por 
ejemplo, si se encuentra que: 
 
Clase Frecuencia 
0 5 
1 3 
 
Esto significa que en el conjunto medido, cinco son 
mujeres y tres son hombres. A la frecuencia se le conoce 
también como efectivo de la clase (Reuchlin, 1976). 
El efectivo o frecuencia de una clase tiene muchas 
más propiedades que el código de la clase, puesto que 
es isomórfico a la estructura de la aritmética; es decir, 
para obtener información adicional es posible sumar, re-
star, multiplicar y dividir las frecuencias de una clase o 
categoría. Debido a las propiedades del efectivo de la 
categoría de una escala nominal en la investigación psi-
cológica, la atención se centra más en la frecuencia de la 
categoría que en el número que la identifica, por cuanto 
este último tiene una significancia psicológica muy limita-
da. Este punto se tratará más detalladamente en la sec-
ción de operaciones admisibles de la escala. 
Propiedades formales 
Toda escala tiene ciertas propiedades formales. En la 
escala nominal se parte de un conjunto dado y se forman 
subconjuntos que se excluyen mutuamente. Así, en el 
ejemplo de medición del sexo, el conjunto está constitui-
do por los seres humanos, y los subconjuntos por los 
hombres y las mujeres. En el ejemplo de las ratas, el 
conjunto lo conforman todas las ratas del estudio experi-
mental, y mientras que los subconjuntos son las diferen-
tes ratas. La relación implícita en una escala nominal es 
la de equivalencia; es decir, los miembros de un subcon-
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
junto deben ser equivalentes en la característica medida. 
La relación de equivalencia es reflexiva, simétrica y tran-
sitiva, y se simboliza por el signo (=). 
Para ejemplificar estas propiedades veamos la 
medición del sexo: 
 
a) Reflexiva. X1 = X1 El sujeto X1 que es mujer, es 
igual a sí mismo en la característica medida. 
b) Simétrica. Si X1 = X2 luego, X2. X1 El sujeto X1 es 
igual al sujeto X2 ya que ambos comparten la misma 
característica dentro del subconjunto: ser mujer. 
Luego, el sujeto X2 es igual al sujeto X1. 
c) Transitiva. Si X1 = X2, y X2 = X3; luego, X3 = X1. Si en 
la característica medida el sujeto X1 es igual al sujeto 
X2 y ésta a su vez es igual al sujeto X3 luego, el suje-
to X1 es igual al sujeto X3 puesto que los tres com-
parten la misma característica: ser mujeres. 
 
 
 
Operaciones admisibles 
En la figura 4.2 se muestran algunas de las formas en 
que se pueden recolectar datos nominales. La primera 
columna representa las opciones que se tienen cuando 
se está interesado únicamente en medir las frecuencias 
de un evento. La segunda columna ilustra las formas 
cuando sólo se desea numerar las categorías para su 
identificación. Las formas d) y e) implican un gran incon-
veniente, puesto que la única operación que permiten los 
valores que se obtienen mediante estos procedimientos 
de medición es una transformación de uno a uno, por lo 
que su uso en análisis estadísticos más refinados es muy 
restringido. En cambio, los números obtenidos al medir la 
frecuencia, opciones a), b) y e) de la misma figura, tienen 
mayores propiedades que los anteriores, en tanto que 
con estos valores es posible realizar todas las operacio-
nes aritméticas. Precisamente esta ventaja posibilita la 
aplicación de análisis cuantitativos más refinados, tales 
como los paramétricos cuando se ha medido la frecuen-
cia de aparición de un evento nominal. 
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Las Variables y las Escalasde Medición en Psicología 
 
 
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Figura 4.2.Formas de recolectar datos 
 
 
La operación admisible de los números que representan a 
las clases o categorías es única hasta una transformación 
de uno a uno. Esto significa que los números que repre-
sentan a los subconjuntos pueden ser cambiados sin mo-
dificar la información de la escala, siempre que el proce-
dimiento se lleve a cabo de forma consistente y completa. 
Cuando se asignó 1 a los hombres y O a las mujeres, bien 
se hubiera podido hacer lo contrario; es decir, asignar 0 a 
los hombres y 1 a las mujeres, sin que esto cambiara la 
información obtenida. En el ejemplo de las ratas del estudio 
experimental, el número asignado a una rata habría podido 
cambiar por el que representa a otra, conservándose la 
escala nominal, siempre que esto se hubiera hecho conse-
cuente y cabalmente en la totalidad de las ratas. 
Todas las operaciones anteriores son válidas para el 
número que representa la clase, pero además es posible 
realizar operaciones aritméticas con la frecuencia de ele-
mentos que forman una determinada categoría. En un con-
junto de observaciones podemos conocer la proporción de 
una clase al dividir la frecuencia de esa clase por el número 
total de mediciones. Además, multiplicando por 100 se ob-
tiene el porcentaje de esa clase. Por ejemplo, en un conjun-
to de 8 observaciones encontramos que: 
 
Clase Frecuencia 
0 5 
1 3 
 
en donde el O representa al sexo femenino y el 1 al mascu-
lino. Podemos sumar, dividir y multiplicar la frecuencia de 
cada clase para obtener la proporción y el porcentaje de 
hombres y mujeres en ese conjunto. Así pues, la propor-
ción de mujeres es 5/8 = 0.625, y al multiplicar por 100 ob-
tenemos un porcentaje de 62.5%. Lo mismo se aplica para 
el efectivo de las clases 1, que son los hombres. 
 
 
 Arturo Silva Rodríguez. 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
En ocasiones, la frecuencia de aparición de una 
clase de evento en diferentes momentos de observación 
es más importante que el número asignado para su iden-
tificación. Por ejemplo, cuando medimos el número de 
distracciones de un niño en matemáticas, el evento de 
interés está constituido por las distracciones, que pueden 
ser identificadas con el numeral 1. No obstante, con fines 
de análisis, la atención se centra más en el número de ve-
ces que el 1 aparece más que el número asignado para 
identificar a la clase. Así, si se registra 9 veces en una se-
sión, podemos decir que la conducta de distracción apare-
ció 9 veces en ese día. Si seguimos midiendo esta clase de 
evento en puntos sucesivos en el tiempo, podemos sumar 
la frecuencia del evento en cada momento de observación 
y así obtener la frecuencia total de aparición durante un 
periodo determinado, como se ilustra en la figura 4.2 a. 
La importancia de la frecuencia de una categoría no 
se limita exclusivamente a la medición de su aparición en 
diferentes puntos en el tiempo, sino también a la manera en 
que se presenta en distintos sujetos (figura 4.2 b). Por 
ejemplo, supongamos que medimos el número de errores 
en la lectura que cornete un grupo de niños de tercer año 
de primaria; de la misma forma que en el ejemplo anterior, 
podemos sumar el número de errores que comete cada 
niño y obtener así el total de errores de lectura en el grupo. 
Por último, en escalas más exactas es posible 
hacer operaciones aritméticas entre los números de la 
clase y su correspondiente efectivo, mientras que en esta 
escala las operaciones entre el numero que representa a 
la categoría y su efectivo no tienen ningún sentido. Por 
ejemplo, no se justifica que al multiplicar el cero, que de-
signa a las mujeres, por cinco que es su frecuencia, sea 
igual a cero. De esta manera, solo se justifica realizar 
operaciones entre la frecuencia de una misma categoría 
medida en diferentes momentos o de la frecuencia de 
distintas categorías medidas una vez, pero nunca hacer 
operaciones en la interacción entre el numero que repre-
senta a la categoría y su frecuencia (figura 4.2 e). 
En conclusión, en las escalas nominales existen 
dos tipos de números: uno que representa a la clase y 
otro que se obtiene al contar el número de elementos 
que constituyen esa clase, y que se denomina efectivo o 
frecuencia. Las operaciones que admiten los números 
que identifican a las clases es única hasta una transfor-
mación de uno a uno. Por otro lado, las frecuencias de 
las clases admiten todas las operaciones aritméticas, 
tanto de una misma categoría medida en puntos sucesi-
vos en el tiempo o en diferentes sujetos, como entre la 
frecuencia de distintas categorías. Por último, no es posi-
ble realizar operaciones aritméticas entre el número de la 
clase y su efectivo. 
ESCALA ORDINAL 
Cuando es posible observar diferentes grados de una 
característica de los objetos que han de medirse y que 
entre los subconjuntos formados existe una relación de 
orden, puede recurrirse a una escala ordinal. Tales rela-
ciones se expresan con el signo >, que significa “mayor 
que”, y cuyo significado específico depende de la natura-
leza de la relación que se esté midiendo. 
Esta medición exige que los objetos de un conjunto 
se ordenen por rangos según una característica. Por ejem-
plo, se desea clasificar a las clases sociales de acuerdo 
con el ingreso mensual por familia, y asignarles rangos. 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
Podemos determinar tres clases sociales: alta, media y ba-
ja. Así, en la característica medida los sujetos de la clase 
baja son inferiores a los de la clase media y éstos, a su vez 
a los de la alta. Esta relación se representaría: 
Clase baja < clase media < clase alta. Con esto ad-
vertirnos que en los subconjuntos existen diferentes gra-
dos de la característica a medir (ingreso mensual familiar). 
Cabe señalar que en una escala ordinal la relación 
> o < se da entre los subconjuntos formados, mantenién-
dose la relación de equivalencia ( = ) dentro de ellos. 
Siegel (1976) señala que si en un conjunto determinado 
de subgrupos equivalentes (es decir, dada una escala 
nominal), la relación > o < se obtiene entre todos los 
subconjuntos, se tiene una escala ordinal. Lo anterior 
puede representarse de la siguiente manera: 
 
Clase Baja < Clase Media < Clase Alta 
( = ) ( = ) ( = ) 
 
Puesto que no se especifican las diferencias rela-
tivas en la relación de orden, se pueden asignar a los 
subconjuntos números ascendentes o descendentes. 
Estos números se asignan de la manera siguiente: se 
asigna el 1 al subconjunto que tiene el mayor grado de la 
característica medida, el 2 al que ocupa el segundo lu-
gar, y así sucesivamente hasta llevar al subconjunto que 
tiene el grado más pequeño, al que se le asigna el último 
número de la serie. Los números asignados a los sub-
conjuntos pueden ser también en orden inverso. Así, te-
nemos entonces: 
 
Clases socia-
les 
Rango Clases sociales Rango 
Alta 1 Alta 3 
Media 2 Media 2 
Baja 3 Baja 1 
 
Los números asignados de esta forma de ninguna 
manera indican cantidades absolutasni que los interva-
los entre los números asignados a cada clase sean igua-
les; únicamente señalan el orden por rangos. Este tipo de 
escala se denomina ordinal, y es evidente que sumar o 
multiplicar rangos tan arbitrarios como éstos conduciría a 
resultados erróneos: ‘no existe ley que prohíba sumar, 
restar, multiplicar, etc., número asignados según escalas 
ordinales, aunque de hecho, el resultado de tales opera-
ciones puede no indicar nada respecto al grado de atribu-
to en cuestión que el objeto en estudio posee” (Glass y 
Stanley, 1974, pág. 9). 
En psicología algunas mediciones utilizan escalas 
ordinales; por ejemplo, cuando medimos la frecuencia de 
respuestas de un conjunto X de sujetos y queremos es-
tablecer una relación de orden respecto a esa caracterís-
tica. Supóngase que durante una sesión registramos el 
número de respuestas de los sujetos: 
 
Sujetos Frecuencias de 
respuesta 
1 200 
2 90 
3 350 
4 189 
5 264 
6 286 
 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
Si el número de respuestas de cada sujeto se jerarquiza 
en orden ascendente, tenemos: 
 
90 189 200 264 286 350 
 
La forma de obtener una escala ordinal del registro 
tomado es asignar rangos a cada sujeto de acuerdo con 
el número de respuestas emitidas. Los rangos toman el 
lugar de la característica medida, ya que supuestamente 
son representaciones parciales de ella. 
 
 
Sujetos Frecuencias de 
respuesta 
Rangos
2 90 1 
4 189 2 
1 200 3 
5 264 4 
6 286 5 
3 350 6 
 
Por último, cabe mencionar que no es factible su-
poner que la diferencia entre los intervalos de los rangos 
será la misma que la diferencia entre la característica 
subyacente que representa. Si los sujetos 3 y 5 poseen 
los rangos 6 y 4, y los sujetos 1 y 2 los rangos 3 y 1, res-
pectivamente; es erróneo afirmar que las diferencias que 
existen entre el primero y el segundo par de sujetos son 
iguales, porque mientras que en el primer par la diferen-
cia es de 86 respuestas, en el segundo es de 110. 
Propiedades formales 
Además de cumplirse las relaciones de equivalencia de-
ntro de los subconjuntos, en la escala ordinal se incorpo-
ra la relación “mayor que” (>) entre ellos. 
La relación (> o <) es: 
a) Irreflexiva. X1 /> X1 . No puede cumplirse para nin-
guna X que X > X. Esto significa, por ejemplo, que 
las respuestas dadas por el sujeto 1 no pueden ser 
más que sus propias respuestas. 
b) Asimétrica. Si X4 >X2,; luego, X2 /> X4 Si las res-
puestas del sujeto 4 (189) son mayores que las 
dadas por el sujeto 2(90), luego las respuestas del 
sujeto 2 no pueden ser mayores que las del sujeto 
4. Tomando sus rangos, esto quedaría representa-
do como: R2, > R1 pero R1 /> R2. 
c) Transitiva. Si X3 > X6 y X6, X5 luego, X3 > X5. Si el 
sujeto 3 respondió más que el 6 y éste, a su vez, 
más que el 5; luego, el sujeto 3 también respondió 
más que el 5. Por lo tanto: R6 > R5, R5 > R4; luego 
R6 > R4. 
Operaciones admisibles 
Ya que el orden (le la característica o propiedad de los su-
jetos es la única información transmitida por los números, 
pueden reemplazarse por otros números cualesquiera que 
guarden el mismo orden; al hacer esta clase de sustitución 
no se pierde información alguna. A este tipo de operación 
Siegel (1976) la llama transformación monotónica. 
En el ejemplo del número de respuestas de varios 
sujetos, los números utilizados para asignar los rangos 
fueron 1, 2, 3, 4, 5 y 6. Esta relación estaría igualmente 
expresada por los números 2, 4, 6, 8, 10, 12, respectiva-
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mente, ya que no se altera la relación de orden de la ca-
racterística medida. 
 
 
 
ESCALA DE INTERVALO 
Hay ciertas características de los objetos que coinciden 
más exactamente con el sistema numérico y que pueden 
medirse con otro tipo de escala, la cual no sólo indica un 
orden creciente o decreciente en la magnitud, sino tam-
bién las diferencias en la magnitud de las características 
medidas, son iguales a los intervalos que existen entre 
los números asignados a dichas características. “Las 
medidas de intervalo implican la asignación de números 
de tal modo que, a iguales diferencias entre los grados 
de atributo estudiados en un objeto, correspondan igua-
les diferencias entre los números. 
El punto cero de la escala de intervalo puede asignarse 
arbitrariamente, y en ningún caso indica ausencia de la 
propiedad en cuestión” (Glass y Stanley, 1974, pág. 10). 
Pongamos por caso la numeración de los años. Arbitra-
riamente se escogió como año cero el nacimiento de 
Cristo, y 365 días es la unidad de medida. Podemos 
afirmar legítimamente que la diferencia entre los años 
1968 y 1978 (10 años) es igual a la diferencia que existe 
entre los años 1958 y 1948. 
Propiedades formales 
Además de las propiedades de la escala nominal (equi-
valencia) y la escala ordinal (equivalencia de los subcon-
juntos y relación de mayor o menor que entre ellos), la 
escala de intervalo tiene la propiedad de “proporción co-
nocida entre dos intervalos cualesquiera.” 
La proporción de las diferentes entre los valores 
de una escala es igual a la proporción entre las diferen-
cias correspondientes de la otra. Por ejemplo, la diferen-
cia de horas entre México e Inglaterra es: 
 
 
México 0 1 6 11 16 
Inglaterra 6 7 12 17 22 
horas 
 
La proporción de las diferencias entre las horas 16 y 0, y 
11 y 1 de México, es: 
 
16 – 0 = 16 = 1.6 
11 – 1 10 
 
La proporción en los valores correspondientes en la es-
cala de horas de Inglaterra es: 
22 – 6 = 16 = 1.6 
17 – 7 10 
 
En ambos casos la proporción es la misma: 1.6. 
Así, la proporción de un intervalo a otro cualquiera, es 
independiente de la unidad usada y del punto cero, pues 
este último es arbitrario. 
En esta escala, las diferencias observadas son 
isomórficas a la estructura de la aritmética; esto es, con 
las diferencias entre estos números pueden realizarse 
significativamente operaciones de la aritmética. 
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 Arturo Silva Rodríguez. 
Por ejemplo, la medición de cinco lustros puede 
representarse de la forma siguiente: 
 
a b c d e 
1945 1950 1955 1960 1965 
 
La diferencia del intervalo entre a y des 1960 — 
1945 = 15; la (le d y e es 1965 — 1960 = 5. Podemos 
sumar ambos intervalos: (1960 — 1945) + (1965 — 
1960) = 15 + 5 = 20. Ahora, la diferencia del intervalo 
entre a y e es 1965 - 1945 20, lo cual se expresaría me-
diante la ecuación: 
 
(e-a)= (e-d) + (d-a) 
 
A diferencia de las escalas nominal y ordinal, en la 
de intervalo las operaciones aritméticas entre el número 
asignado a la característica medida y su frecuencia co-
rrespondiente agregan mayor información al fenómeno, 
debido al hecho de que esta escala constituye el primer 
procedimiento de medición en el cual la magnitud de la 
propiedad medida coincide con los intervalos que existen 
entre los números asignados a dicha propiedad. 
Como se recordará, en la escala nominal no es po-
sible efectuar operaciones entre el número (le la clase y su 
frecuencia asociada, puesto que no tiene sentido,por 
ejemplo, multiplicar por su frecuencia el número asignado a 
las mujeres; esto es, el resultado de multiplicar O por su 
frecuencia, cinco igual a cero, no tiene sentido. Contraria-
mente, en la escala de intervalo se Pueden realizar opera-
ciones entre el número asignado a la clase y su efectivo o 
frecuencia. Por ejemplo, supongamos que en una investi-
gación interesa saber cuántas veces la conducta de aten-
ción duró 2 minutos y observamos que fueron 8, al multipli-
car 2 que es el número asignado, por 8 que es la 
frecuencia, obtenemos 16 minutos, que es la duración total 
de la conducta tomando todos los periodos de observación. 
Además, otra operación que puede realizarse y que 
no altera la información contenida en la escala (le intervalo 
consiste en la multiplicación de cada número de la escala 
por una constante positiva, y la adición de otra constante a 
ese producto. En otras palabras, la escala de intervalo es 
única hasta una transformación lineal; esto es: 
 
f(X) = a + bX 
 
Supongamos que deseamos transformar la hora 
actual de México en la hora de Inglaterra. Tendríamos: 1 
= 6 + (M), en donde: 
 
1 = hora de Inglaterra, 
M = hora de México, 
a = 6, y 
b = l 
 
Por último, en la figura 4.3 se observa que el punto cero 
es arbitrario, ya que mientras que en México son las cero 
horas, en Inglaterra son las 6 de la mañana. 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: Silva, R, Arturo (2004) Métodos cuantitativos en psicología. 
Un enfoque metodológico. México, Trillas. Comprar el libro: http://www.gandhi.com.mx/Gandhi/Libros/productDetail.cfm?prodId=46020
 
Figura 4.3. Hora de México y de Inglaterra 
 
ESCALA DE RAZÓN 
 
 
 Arturo Silva Rodríguez. 
Además de poseer todas las propiedades de una escala 
de intervalo, la escala de razón tiene un cero absoluto, y 
la proporción de un punto a otro cualquiera de la escala 
es igual e independiente de la unidad de medida. La es-
cala de razón o cociente se diferencia de la de intervalo 
únicamente en que, en la primera, el punto cero no es 
arbitrario y corresponde realmente a una total ausencia 
de la característica medida. 
La estatura, el desplazamiento de un sujeto medi-
do en metros y el peso son ejemplos de escala de razón. 
Las medidas de esta clase se obtienen mediante instru-
mentos físicos. 
En psicología se obtienen mediciones de razón cuan-
do se miden, por ejemplo, la intensidad de la luz en una tecla 
en la caja de Skinner, el desplazamiento de un sujeto desde 
un punto determinado, el aumento o disminución de peso, la 
intensidad de un choque eléctrico, la dosis de droga adminis-
trada, la cantidad de agua o alcohol ingerido, etcétera. 
Propiedades formales 
Las propiedades de una escala de razón son: 
 
a) relaciones de equivalencia, 
b) relación de menor y mayor que, y 
e) proporción conocida de intervalos. 
 
Veamos, por ejemplo, dos unidades diferentes para me-
dir longitud: 
 
Pulgadas 1 2 3 4 5 6 
Centímetros 2.5 5 7.5 10 12.5 15 
 
Tomando 6 y 3 entre 4 y 2, la proporción conocida de 
intervalos en pulgadas es: 
 
6 – 3 = 3 = 1.5 
4 – 2 2 
 
Y en centímetros: 
 
15 – 7.5 = 7.5 = 1.5 
10 – 5 5 
 
d) La proporción se mantiene entre dos valores conoci-
dos de la escala. Por ejemplo, si 5 pulgadas equivalen a 
12.5 centímetros, y 4 pulgadas son 10 cm, 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
 
5 pulg = 12.5 cm = 1.25 
4 pulg = 10 cm 
 
En esta escala, los números asignados a la característica 
medida son isomórficos a la estructura de la aritmética. 
‘Por consiguiente, las operaciones de la aritmética son 
admisibles en los valores numéricos asignados a los ob-
jetos mismos, así como también en los intervalos entre 
los números” (Siegel, 1976, pág. 50). 
Operaciones admisibles 
La escala de razón es única hasta la multiplicación por 
una constante positiva; es decir, si multiplicamos los valo-
res de la escala por una constante positiva, la informa-
ción de la escala 110 se altera. Esta relación se repre-
senta como f(X) = bX. Por ejemplo, cuando queremos 
transformar pulgadas en centímetros, multiplicarnos el 
número de pulgadas por 2.5 (número de centímetros). 
 
Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: Silva, R, Arturo (2004) Métodos cuantitativos en psicología. 
Un enfoque metodológico. México, Trillas. Comprar el libro: http://www.gandhi.com.mx/Gandhi/Libros/productDetail.cfm?prodId=46020 
 
 Arturo Silva Rodríguez. 
Si graficarnos algunos valores de escala de razón equi-
valentes, observamos que la función lineal correspon-
diente parte del origen, ya que como se ha señalado, en 
esta escala el cero es absoluto (véase la figura 4.4). 
 
 
Figura 4. 4. Escala de razón. 
RESUMEN 
En este capitulo se abordaron algunos conceptos básicos 
utilizados en las áreas teóricas, metodológica y cuantitativa 
del análisis científico. En primer término se hizo una distin-
ción entre las definiciones constitutivas y operacionales, y 
se mencionó que las primeras definen los conceptos me-
diante otros (por ejemplo, pereza por desgano), mientras 
que el segundo tipo hace descender el nivel de abstracción 
de los conceptos para manejar sus referentes empíricos. 
Posteriormente se presentó la forma en que se clasifican 
las variables cuando se atiende al uso al que se las destina 
en la investigación, al grado de control que el investigador 
tiene sobre ellas y a la estructura matemática inherente a 
las mismas. Por último, se abordó el concepto de medición, 
procedimiento que consiste en asignar numerales a obje-
tos. Se especificó, además, que la regla empleada para 
asignar los numerales proporciona diferentes niveles de 
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Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología 
 
 
Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: Silva, R, Arturo (2004) Métodos cuantitativos en psicología. 
Un enfoque metodológico. México, Trillas. Comprar el libro: http://www.gandhi.com.mx/Gandhi/Libros/productDetail.cfm?prodId=46020 
 
 Arturo Silva Rodríguez. 
información y exactitud, lo que ocasiona que haya distintas 
escalas de medición. 
	 Las Variables y las Escalas de Medición en Psicología
	Silva, R, Arturo (2004) Métodos cuantitativos en psicología. Un enfoque metodológicos. México, Trillas. Cap. 6. pp 103-125.
	NIVELES DE ANÁLISIS CIENTÍFICO
	LAS VARIABLES
	VARIABLES INDEPENDIENTE Y DEPENDIENTE
	VARIABLES ACTIVA Y ATRIBUTIVA
	VARIABLES CONTINUAS Y DISCRETAS
	ESCALAS DE MEDICIÓN
	ESCALA NOMINAL
	Propiedades formales
	Operaciones admisibles
	ESCALA ORDINAL
	Propiedades formales
	Operaciones admisibles
	ESCALA DE INTERVALO
	Propiedades formales
	ESCALA DE RAZÓN
	Propiedades formales
	Operaciones admisibles
	RESUMEN