Datos y variables

DATOS Y VARIABLES

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LA MATERIA PRIMA DE LA ESTADÍSTICA la constituyen los datos, éstos provienen de las variables la cuales expresan la medición de alguna característica, a manera de ejemplo, una variable puede ser el color de los ojos en cada persona, el dato es la expresión de la medición hecha y podría dar como resultado: negros, café, azules, etc. De esta manera, como se señaló antes, las variables son la herramienta fundamental con que se trabaja en estadística, es necesario pues considerar con mayor atención el tipo de valores que pueden tomar las variables puesto que de ello depende el tipo de análisis estadístico que se realizará con posterioridad.

La forma de clasificar a las variables en este caso tiene que ver con considerar los valores que pueden tomar, así pues, en el ejemplo anterior resulta claro que al interrogar a alguna persona, la respuesta que obtenemos tiene que ver con una expresión tal como: negros, café, azules, etc.

Consideremos ahora otro ejemplo supongamos que se pregunta ahora acerca del grado de satisfacción que tienen los clientes de un determinado banco, se obtiene como resultado expresiones como: muy satisfecho, satisfecho y poco satisfecho. También se podrían usar otros símbolos que estuvieran asociados a los resultados anteriores como: MS, S y PS; o 3, 2 y 1. Es pertinente señalar que estos últimos valores no serían considerados como números sino como sustitutos de las categorías utilizadas para denotar el grado de satisfacción.

Una variable estadística es el conjunto de valores que puede tomar cierta característica de la población sobre la que se realiza el estudio estadístico. Estas variables pueden ser: la edad, el peso, las notas de un examen, etc.
Las variables estadísticas se pueden clasificar por diferentes criterios. Según su medición existen dos tipos de variables:Cualitativa (o categórica): son las variables que pueden tomar como valores cualidades o categorías. Ejemplos:

Sexo (hombre, mujer)Salud (buena, regular, mala)

Cuantitativas (o numérica): variables que toman valores numéricos. Ejemplos:

Número de casas (1, 2,…)Edad (12,5; 24,3; 35;…)

Tipos	Definición	Ejemplos
Nominal	Variables cualitativa cuyas categorías no siguen ningún orden.	– Color (blanco, rojo, azul,…) – Lateralidad (zurdo, diestro)
Ordinal	Son las variables categóricas con orden	– Nota examen (suspenso, aprovado, notable, sobresaliente) – Nivel económico (pobre, clase media, rico)
Binaria	Es un caso particular de variable nominal con solo dos categorías. Si las dos categorías determinan dos estados cualesquiera (ejemplo: sexo) se denomina binaria simétrica. Si el 1 determina la presencia de una característica y el 0 la absencia (ejemplo: depresión, enfermedad,…) la variable se dice binaria asimétrica.	– Sexo (mujer, hombre) – Enfermo (si, no)
VARIABLES CUALITATIVAS

Las variables cuantitativas se clasifican según el número de valores que puede tomar la variable.                                                  

                                  

Tipos	Definición	Ejemplos
Discreta	La variable solo puede tomar valores en número determinado de valores. En cada intervalo de valores la variable solo puede tomar un valor.	– Canastas en un partido (20; 21; 22; pero no 21,5)
Continua	La variable puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo de valores determinado.	– Peso (53,53kg; 89,4kg;…)
VARIABLES CUANTITATIVAS

Las variables se pueden clasificar también según si son independientes o dependientes:

Variable independiente: Es una variable que su valor no depende de otra variable. La variable independiente suele representarse en las gráficas en el eje de abcisas (x).Variable dependiente: Es una variable cuyos valores dependen de los valores que tome otra variable. Se representa en el eje de ordenadas y.
El investigador utiliza estas variables en el estudio estadístico con el fin de con el de encontrar alguna causalidad de ciertas variables sobre las variables objetivo del estudio.

Ejemplos:

Se realiza un estudio estadístico sobre la relación de los pacientes que tienen asma respecto a ciertas variables también estudiadas. Suponemos que existe una variable binaria en el estudio que indica si los individuos son o no fumadores. El investigador puede suponer que el tabaco influye en los pacientes generando el asma. Utilizaría la variable “fumador” como independiente queriendo explicar la variable dependiente “asma”.

En un estudio estadístico realizado en un instituto se intenta hacer ver a los alumnos que estudiar día a día influye positivamente en las notas que saca el alumno. Se considera como variable independiente (o explicativa) la variable que marca si un alumno estudia o no al día y como dependiente las notas obtenidas por los alumnos.