Medida compuesta

Las medidas compuestas en estadística y diseño de investigación se refieren a medidas compuestas de variables , es decir, mediciones basadas en múltiples elementos de datos. ^{[ 1 ]}

Un ejemplo de medida compuesta es una prueba de CI , que proporciona una puntuación única basada en una serie de respuestas a diversas preguntas.

Tres medidas compuestas comunes incluyen:

• índices - medidas que resumen y clasifican observaciones específicas, generalmente en la escala ordinal ; ^{[ 1 ]}
• escalas - índices avanzados cuyas observaciones se transforman (escalan) aún más debido a sus relaciones lógicas o empíricas; ^{[ 1 ]}
• tipologías - medidas que clasifican las observaciones en función de sus atributos en múltiples variables, generalmente en una escala nominal . ^{[ 1 ]}

A menudo se hace referencia a los índices como escalas, pero de hecho no todos los índices son escalas. ^{[ 2 ]}

Mientras que los índices se crean generalmente agregando puntuaciones asignadas a atributos individuales de varias variables, las escalas son más matizadas y tienen en cuenta las diferencias de intensidad entre los atributos de la misma variable en cuestión. ^{[ 1 ]} Los índices y las escalas deben proporcionar una clasificación ordinal de los casos en una variable dada, aunque las escalas suelen ser más eficientes en este sentido. ^{[ 3 ] [ 4 ]} Si bien los índices se basan en una simple agregación de indicadores de una variable, las escalas son más avanzadas y sus cálculos pueden ser más complejos, utilizando, por ejemplo, procedimientos de escalamiento como el diferencial semántico . ^{[ 4 ]}

Una buena medida compuesta garantizará que los indicadores sean independientes entre sí. ^{[ 5 ]} También debería predecir con éxito otros indicadores de la variable. ^{[ 5 ]}