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Tipos de variables

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    CO-4: Distinguir entre diferentes escalas de medición, elegir los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales adecuados con base en estas distinciones e interpretar los resultados.

    CO-7: Utilizar software estadístico para analizar datos de salud pública.

    Clasificación de tipos de variables

    Objetivos de aprendizaje

    LO 4.1: Determinar el tipo (categórico o cuantitativo) de una variable dada.

    Objetivos de aprendizaje

    LO 4.2: Clasificar una variable dada como nominal, ordinal, discreta o continua.

    Video

    Tipos de Variables (3 Partes; 13:25 tiempo total)

    Las variables se pueden clasificar ampliamente en uno de dos tipos:

    • Cuantitativo
    • Categórico

    A continuación definimos estos dos tipos principales de variables y proporcionamos subclasificaciones adicionales para cada tipo.

    Nota

    Las variables categóricas toman valores de categoría o etiqueta y colocan a un individuo en uno de varios grupos.

    Las variables categóricas a menudo se clasifican adicionalmente como:

    • Nominal, cuando no hay ordenamiento natural entre las categorías.

    Los ejemplos comunes serían género, color de ojos o etnia.

    • Ordinal, cuando existe un orden natural entre las categorías, tales como, escalas de clasificación o calificaciones de letras.

    Sin embargo, las variables ordinales siguen siendo categóricas y no proporcionan mediciones precisas.

    Las diferencias no son precisamente significativas, por ejemplo, si un estudiante obtiene una A y otro una B en una tarea, no podemos decir con precisión la diferencia en sus puntuaciones, solo que una A es mayor que una B.

    Nota

    Las variables cuantitativas toman valores numéricos y representan algún tipo de medida.

    Las variables cuantitativas a menudo se clasifican adicionalmente como:

    • Discreta, cuando la variable adquiere un número contable de valores.

    La mayoría de las veces estas variables representan de hecho algún tipo de recuento como el número de recetas que un individuo toma diariamente.

    • Continuo, cuando la variable puede tomar cualquier valor en algún rango de valores.

    Nuestra precisión en la medición de estas variables suele estar limitada por nuestros instrumentos.

    Se deben proporcionar unidades.

    Los ejemplos comunes serían la altura (pulgadas), el peso (libras) o el tiempo de recuperación (días).

    Un tipo de variable especial ocurre cuando una variable tiene sólo dos valores posibles.

    Nota

    Se dice que una variable es Binaria o Dicotómica, cuando sólo hay dos niveles posibles.

    Estas variables suelen formularse en una pregunta de “sí/no”. Si ni no alguien es fumador es un ejemplo de una variable binaria.

    Actualmente nos preocupa principalmente clasificar las variables como categóricas o cuantitativas.

    A veces, sin embargo, tendremos que considerar más a fondo y subclasificar estas variables como se definió anteriormente.

    Estos conceptos serán discutidos y revisados según sea necesario, pero aquí hay una práctica rápida de subclasificación de variables categóricas y cuantitativas.

    ¿Conseguí esto?

    Tipos de variables

    EJEMPLO: Registros médicos

    Repasemos el conjunto de datos que muestra los registros médicos de una muestra de pacientes

    Una tabla en la que las filas representan pacientes y cada columna representa una variable. Por ejemplo, la tercera fila es para el Paciente #3, y cada celda de la fila está en una columna en particular. La primera columna es Género, y el género del Paciente #3 es femenino, por lo que hay una 'F' en la primera columna de la tercera fila.

    En nuestro ejemplo de historias clínicas, existen varias variables de cada tipo:

    • Edad, Peso y Altura son variables cuantitativas.
    • Raza, Género y Tabaquismo son variables categóricas.

    Comentarios:

    • Observe que los valores de la variable categórica Fumar han sido codificados como los números 0 o 1.

    Es bastante común codificar los valores de una variable categórica como números, pero debes recordar que estos son solo códigos.

    No tienen significado aritmético (es decir, no tiene sentido sumar, restar, multiplicar, dividir o comparar la magnitud de tales valores).

    Por lo general, si se usa tal codificación, se codificarán todas las variables categóricas y tenderemos a hacer este tipo de codificación para conjuntos de datos en este curso.

    • En ocasiones, las variables cuantitativas se dividen en grupos para su análisis, en tal situación, aunque la variable original fue cuantitativa, la variable analizada es categórica.

    Un ejemplo común es proporcionar información sobre el Índice de Masa Corporal de un individuo indicando si el individuo tiene bajo peso, normal, sobrepeso u obesidad.

    Este IMC categorizado es un ejemplo de una variable categórica ordinal.

    • Las variables categóricas a veces se llaman variables cualitativas, pero en este curso usaremos el término “categóricas”.

    Actividad de software

    Objetivos de aprendizaje

    LO 7.1: Ver un conjunto de datos en EXCEL, editor de texto u otra hoja de cálculo o software estadístico.

    Objetivos de aprendizaje

    LO 4.1: Determinar el tipo (categórico o cuantitativo) de una variable dada.

    ¿Por qué importa el tipo de variable?

    Nota

    Los tipos de variables que estás analizando se relacionan directamente con los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales disponibles.

    Es importante:

    • evaluar cómo va a medir el efecto de interés y
    • saber cómo esto determina los métodos estadísticos que puede utilizar.

    A medida que avanzamos en este curso, enfatizaremos continuamente los tipos de variables que son apropiados para cada método que discutamos.

    Por ejemplo:

    EJEMPLO:

    Para comparar el número de casos de polio en los dos brazos de tratamiento del ensayo de la vacuna Salk Polio, podría usar

    • Prueba exacta de Fisher
    • Prueba de Chi-Cuadrado

    Para comparar la presión arterial en un ensayo clínico que evalúe dos medicamentos para bajar la presión arterial, podría usar

    • Prueba T de dos muestras
    • Prueba de suma de rango de Wilcoxon

    (Opcional) Gran Recurso:: Instituto UCLA de Investigación y Educación Digital — ¿Qué análisis estadístico debo utilizar?


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