Informative Narrator
von migxxlxEn estadística, las variables son características o atributos que pueden tomar diferentes valores o categorías en un conjunto de datos. En otras palabras, son aquello que medimos, observamos o registramos en un estudio.
Imagina que estás estudiando a un grupo de personas. Podrías medir varias características de cada persona:
• Edad: Puede ser 20 años, 35 años, 60 años, etc. (Diferentes valores numéricos).
• Género: Puede ser masculino, femenino, no binario. (Diferentes categorías).
• Altura: Puede ser 1.70m, 1.85m. (Diferentes valores numéricos).
• Nivel educativo: Puede ser primaria, secundaria, universidad. (Diferentes categorías).
• Número de hijos: Puede ser 0, 1, 2, 3. (Diferentes valores numéricos).
Cada una de esas características (edad, género, altura, nivel educativo, número de hijos) es una variable, porque su valor puede "variar" de una persona a otra dentro del grupo.
En resumen, una variable es cualquier característica que puede ser medida o clasificada, y que puede cambiar o tomar diferentes valores o categorías. Son los "ingredientes" que usamos para hacer un análisis estadístico. Es fundamental conocer los tipos de variables para entender cómo analizarlas estadísticamente.
En estadística, las variables se clasifican principalmente en dos grandes grupos:
1. Variables Cualitativas (o Categóricas):
◦ Describen una cualidad, característica o atributo que no se puede medir numéricamente. Sus "valores" son categorías o etiquetas.
◦ No tienen un orden inherente o una distancia numérica entre ellas.
Las variables cualitativas se subdividen en:
◦ Nominales:
◦ Sus categorías no tienen ningún orden natural o jerarquía. Son simplemente nombres o etiquetas.
◦ Ejemplos:
◦ Color de ojos: Azul, marrón, verde.
◦ Género: Masculino, femenino, no binario.
◦ Tipo de sangre: A, B, AB, O.
◦ Estado civil: Soltero, casado, divorciado, viudo.
◦ Nacionalidad: Colombiana, española, peruana.
◦ Ordinales:
◦ Sus categorías tienen un orden natural o una jerarquía, pero la distancia entre las categorías no es uniforme o significativa.
◦ Ejemplos:
◦ Nivel educativo: Primaria, secundaria, universidad, posgrado (hay un orden, pero la "distancia" de conocimiento entre primaria y secundaria no es la misma que entre universidad y posgrado).
◦ Grado de satisfacción: Muy insatisfecho, insatisfecho, neutro, satisfecho, muy satisfecho.
◦ Clasificación de un producto: Malo, regular, bueno, excelente.
◦ Estrato socioeconómico: 1, 2, 3, 4, 5, 6 (hay un orden, pero la diferencia económica entre el estrato 1 y 2 no es necesariamente la misma que entre el 5 y el 6).
2. Variables Cuantitativas (o Numéricas):
◦ Describen una cantidad o valor numérico que se puede medir. Sus "valores" son números y permiten operaciones matemáticas.
Las variables cuantitativas se subdividen en:
◦ Discretas:
◦ Solo pueden tomar valores enteros (números contables) y no pueden tener valores intermedios entre dos consecutivos. Generalmente, se obtienen por conteo.
◦ Ejemplos:
◦ Número de hijos: 0, 1, 2, 3... (No se puede tener 1.5 hijos).
◦ Número de carros en un parqueadero: 0, 1, 2, 3...
◦ Número de goles en un partido: 0, 1, 2, 3...
◦ Cantidad de alumnos en un aula: 15, 20, 30.
◦ Continuas:
◦ Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango determinado, incluyendo fracciones o decimales. Generalmente, se obtienen por medición.
◦ Ejemplos:
◦ Altura de una persona: 1.75 m, 1.63 m, 1.80 m (puede tener infinitos valores entre dos alturas).
◦ Peso de un objeto: 65.3 kg, 70.15 kg.
◦ Temperatura: 25.5 °C, 30.2 °C.
◦ Tiempo: 1.5 horas, 3.25 segundos.
◦ Ingreso salarial: $1.250.500, $2.100.750.
¿Por qué es importante esta clasificación?
Porque el tipo de variable determina:
• Los gráficos que puedes usar para visualizar los datos (ej. barras para cualitativas, histogramas para cuantitativas).
• Las medidas estadísticas que puedes calcular (ej. media para cuantitativas, moda para cualitativas).
• Las pruebas estadísticas que puedes aplicar para sacar conclusiones (ej. pruebas t para cuantitativas, chi-cuadrado para cualitativas).
En resumen, entender los tipos de variables es el primer paso para elegir las herramientas correctas y realizar un análisis estadístico significativo.
