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Capítulo 3:

 Concepto de variable en Estadística. Tipos de variables

Variable

Es una magnitud que varía pero que puede ser medida, manipulada o controlada.

Pueden estar relacionadas con otras variables y cambiar en concordancia.

Desde esta óptica, las variables se clasifican en dependientes e independientes.

Una variable será considerada dependiente, en el marco de un estudio concreto, si su magnitud cambia debido a los cambios de otra u otras variables.

Por ejemplo, el consumo es una variable que está relacionada al ingreso; si el ingreso aumenta, el consumo de un bien también aumentará. Aunque todavía no podemos saber en cuánto; más adelante lo sabremos.

Establecer en cuánto se modificará una variable dependiente como efecto del cambio de otra, es una de las más importantes fases de la Estadística. Es decir, su capacidad de pronóstico.

En este caso, en la relación Ingreso-Consumo, el Ingreso sería la variable independiente, pues cambia sin estar ligado al cambio de otra  en el análisis concreto.

Los modelos de simulación sirven para diseñar un experimento manipulando las variables independientes para determinar la reacción de la variable dependiente.

Después de varios intentos, el diseñador lo aplicará a un estudio concreto de la realidad, estudio que es monitoreado por los responsables.

Tipos de variables

Las variables se dividen en tres grandes grupos: Cuantitativas, Categóricas y de Intervalo.

Variables cuantitativas: Las conocemos como variables numéricas; este tipo de variables son las más comunes en los estudios estadísticos, pues varían en su magnitud.

Variables categóricas: Son las variables cualitativas y se dividen, a su vez, en dos grandes ramas: las variables nominales y las variables ordinales.

Variables nominales: Son aquéllas que no pueden ser clasificadas ni en una magnitud cuantitativa ni en una magnitud de jerarquía. Por ejemplo, las categorías de género;  varón, mujer, son variables de ese tipo.

Variables ordinales: Las que aceptan una jerarquización de importancia.

El ingreso familiar, por ejemplo, es una variable nominal, puesto que puede ser calificado de acuerdo a un orden, v.g, descendente.

Variables de intervalo: Nos permiten expandir el radio de las variables numéricas.

Ejm. el promedio del ingreso semanal de un grupo de estudiantes puede encontrarse entre $30 y 3, intervalo que a veces es más útil que el dato único que nos brinda la media.

Relación de las variables: Desde el punto de vista de la relación, hay tres clases de variables.

Variables dependientes: Las que cambian, debido a que otra variable o variables han cambiado, de acuerdo con un tipo de relación dada entre ambas.

Variables Independientes: Las que cambian sin depender del cambio de otras o pueden ser manipuladas.

Una de las principales tareas del estadístico es determinar cuáles serán las variables independientes y cuáles las dependientes en el análisis que debe realizar.

En otros capítulos veremos que una variable Y puede cambiar de magnitud si la variable X, cambia y, al mismo tiempo, ésta puede cambiar cuando cambia la primera

Variables neutras: Son las que no están relacionadas con ninguna otra.

Variables Discretas: Las que entre dos valores aproximados entre sí, toman, a su vez, un número finito de valores; ejemplos: 4 personas, 5 asientos

Variables Continuas: Son las que en un intervalo dado pueden tomar un número de valores muy grande Ejemplo, la hora, la temperatura, la distancia, la velocidad….

Hay dos requerimientos que la Estadística exige sobre la relación entre variables.

Primero, que obedezcan a una teoría pre establecida o a una hipótesis racional, lógica y que el grado de relación entre ellas sea suficientemente sólido.

Por ejemplo, puede suceder que los precios en España cambien en relación directa con los nacimientos de niñas en Corea; esta aparente relación no es aceptable.

No lo es, puesto que no hay ninguna teoría científica que la aval, en cambio la relación entre el consumo y el ingreso es una relación que proviene de alguna teoría.

Una vez que aceptamos teóricamente la relación entre dos variables, nos toca establecer el grado en que ambas están relacionadas entre sí.

El valor “p”

Estima el grado en que la relación entre dos fenómenos es real y no se debe al azar

Cuantifica la probabilidad del error que cometemos al interpretar una relación.

La cuantificación de la probabilidad del error está directamente relacionada con el grado de confianza que deseamos asegurar en cada caso.

Por lo general aceptamos un error del 5% en el grado de relación de las variables

El valor p será el que determine si los resultados están o no dentro de ese margen.

El 5%, que escribimos como 0.05, nos hace saber que de 100 casos observados, corremos el riesgo de que tomemos por ciertos 5 casos que son errados.

El concepto del valor p se asentará a medida que lo vayamos usando.

Todos estos datos son computados por el SPSS.

Pero podemos adelantar que mientras más numerosa es la muestra en la que trabajemos, más explícita se hará la relación o neutralidad de las variables.

Adelantamos algo que luego será analizado en detalle: los estudios estadísticos se basan en muestras, las que son tomadas de alguna población.

Veremos que los elementos de una población, de la que tomamos la muestra, están distribuidos de diferentes maneras, pero que habrá una que nos interesará.

Ese tipo de distribución se llama Distribución Normal, y es la que se apega más a la forma en que los sucesos, procesos y fenómenos se distribuyen en la realidad.

Por otra parte, la Estadística se divide en dos grandes dimensiones, una como continuación de la otra: Estadística Descriptiva e Inferencia Estadística.

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