Variables estadísticas
¿Qué son las variables estadísticas?
En estadística, una variable es cualquier característica, propiedad o aspecto de un objeto, individuo o fenómeno que puede variar entre diferentes observaciones o en diferentes momentos. Las variables son fundamentales en el análisis estadístico, ya que son los elementos que se miden o se registran para analizar, entender y hacer inferencias sobre un conjunto de datos.
Por ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre el rendimiento académico de los estudiantes, las variables podrían ser:
- La edad de los estudiantes.
- El género.
- El promedio de calificaciones.
- La cantidad de horas de estudio por semana.
Tipos de variables estadísticas
Las variables se pueden clasificar en diferentes tipos según sus características. La clasificación más común divide las variables en cualitativas (categóricas) y cuantitativas (numéricas). Dentro de estas dos categorías, existen subtipos que permiten un análisis más detallado.
1. Variables cualitativas o categóricas
Las variables cualitativas describen atributos o cualidades que no se pueden medir de forma numérica. En lugar de valores numéricos, sus valores son categorías o etiquetas. Estas variables pueden dividirse en dos subcategorías:
a) Variables cualitativas nominales
Son variables que representan categorías sin un orden natural o jerarquía. No existe una relación de mayor a menor entre los valores de estas variables; son simplemente diferentes categorías.
Ejemplos:
- Género: Masculino, Femenino.
- Color de ojos: Azul, Verde, Marrón.
- Tipo de vehículo: Coche, Bicicleta, Autobús.
b) Variables cualitativas ordinales
Estas variables también son categóricas, pero las categorías tienen un orden o jerarquía natural. Aunque no se puede medir la diferencia exacta entre las categorías, sí podemos decir que una categoría es mayor o menor que otra.
Ejemplos:
- Nivel educativo: Primaria, Secundaria, Universidad, Maestría.
- Satisfacción del cliente: Muy insatisfecho, Insatisfecho, Neutral, Satisfecho, Muy satisfecho.
- Talla de ropa: Pequeña, Mediana, Grande.
2. Variables cuantitativas o numéricas
Las variables cuantitativas son aquellas que pueden medirse numéricamente. Sus valores representan cantidades, por lo que se pueden realizar operaciones matemáticas (suma, resta, media, etc.) con ellas. Las variables cuantitativas se dividen en dos tipos principales:
a) Variables cuantitativas discretas
Son variables numéricas que solo pueden tomar valores enteros. Es decir, no pueden asumir valores intermedios entre dos números enteros consecutivos.
Ejemplos:
- Número de hijos en una familia: 0, 1, 2, 3, …
- Número de coches en un garaje: 1, 2, 3, 4, …
- Cantidad de libros en una biblioteca: 100, 200, 500.
b) Variables cuantitativas continuas
Son variables numéricas que pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Es decir, pueden asumir infinitos valores dentro de un rango dado, incluidos números decimales.
Ejemplos:
- Altura de una persona: 1.75 m, 1.82 m, 1.90 m.
- Peso de un objeto: 50.5 kg, 60.3 kg.
- Temperatura ambiente: 23.5°C, 18.7°C.
Diferencias clave entre variables cualitativas y cuantitativas
| Característica | Variables cualitativas | Variables cuantitativas |
|---|---|---|
| Naturaleza | Describen cualidades o categorías. | Describen cantidades o números. |
| Operaciones | No permiten operaciones matemáticas. | Permiten operaciones matemáticas. |
| Ejemplos | Género, color de ojos, tipo de coche. | Altura, peso, número de hijos. |
| Subtipos | Nominal, Ordinal | Discreta, Continua |
Otras clasificaciones de variables
Existen otras maneras de clasificar las variables en estadística, dependiendo del contexto o del tipo de análisis que se realice:
1. Variables dependientes e independientes
En muchos estudios estadísticos, es importante distinguir entre:
- Variables independientes: Son aquellas que el investigador manipula o controla para observar sus efectos en otra variable. También se conocen como variables explicativas o predictoras.
- Variables dependientes: Son las variables que se miden para evaluar los efectos de la manipulación de las variables independientes. Son el “resultado” o “respuesta” del estudio.
Ejemplo:
- En un experimento para analizar el impacto de las horas de estudio (variable independiente) sobre el rendimiento académico (variable dependiente), la cantidad de horas de estudio es la variable independiente, y el rendimiento (medido a través de calificaciones) es la variable dependiente.
2. Variables dicotómicas
Las variables dicotómicas son un tipo especial de variables cualitativas que solo pueden asumir dos valores. Son muy comunes en estudios donde se analiza la presencia o ausencia de una característica o evento.
Ejemplos:
- Resultado de una prueba médica: Positivo o Negativo.
- Estado laboral: Empleado o Desempleado.
- Estado civil: Soltero o Casado.
3. Variables politómicas
Cuando una variable cualitativa tiene más de dos categorías, se denomina politómica. Pueden ser nominales u ordinales, dependiendo de si existe un orden entre las categorías.
Ejemplo:
- Color de pelo: Rubio, Moreno, Pelirrojo (nominal).
- Nivel de educación: Primaria, Secundaria, Universidad (ordinal).
Ejemplos prácticos de variables en diferentes contextos
1. Estudio de salud
Imagina que estamos analizando los factores que influyen en el riesgo de padecer hipertensión arterial:
- Edad: Variable cuantitativa continua (puede tomar cualquier valor, como 34.5 años).
- Peso: Variable cuantitativa continua.
- Presión arterial: Variable cuantitativa continua.
- Género: Variable cualitativa nominal (masculino, femenino).
- Fuma: Variable dicotómica (sí o no).
2. Encuesta de satisfacción del cliente
En una encuesta de satisfacción de clientes para un restaurante:
- Nivel de satisfacción: Variable cualitativa ordinal (muy satisfecho, satisfecho, neutral, insatisfecho, muy insatisfecho).
- Frecuencia de visitas al restaurante: Variable cuantitativa discreta (número de veces al mes).
- Edad del cliente: Variable cuantitativa continua (años).
- Tipo de comida preferida: Variable cualitativa nominal (vegetariana, vegana, carne, pescado).
3. Estudio de marketing
En un análisis de compra de productos:
- Cantidad de productos comprados: Variable cuantitativa discreta.
- Gasto total: Variable cuantitativa continua.
- Medio de pago: Variable cualitativa nominal (tarjeta de crédito, efectivo, transferencia).
- Tipo de cliente: Variable cualitativa ordinal (frecuente, esporádico, nuevo).
Importancia de identificar los tipos de variables
Identificar correctamente los tipos de variables es fundamental en estadística porque:
- Determina el tipo de análisis: Las técnicas de análisis varían según el tipo de variable. Por ejemplo, las variables cuantitativas permiten calcular la media y la desviación estándar, mientras que con las cualitativas es más apropiado calcular frecuencias o proporciones.
- Selecciona las visualizaciones adecuadas: Dependiendo del tipo de variable, se utilizan gráficos diferentes. Las variables cualitativas suelen representarse con gráficos de barras o diagramas circulares, mientras que las variables cuantitativas se visualizan con histogramas o diagramas de dispersión.
- Evita errores de interpretación: Un mal entendimiento del tipo de variable puede llevar a conclusiones erróneas en el análisis estadístico.
Conclusión
Las variables estadísticas son los componentes básicos sobre los que se construye cualquier análisis de datos. Diferenciar entre variables cualitativas y cuantitativas, y comprender las subcategorías dentro de estas, es crucial para seleccionar las herramientas estadísticas adecuadas, realizar un análisis preciso y tomar decisiones informadas.