DEFINICIONES DE GRAN USO

CLASIFICACIÓN DE DATOS Y VARIABLES

Por extensión las variables reciben el mismo nombre de los datos:

CATEGÓRICAS O CUALITATIVAS

Son las variables cuyos posibles valores son únicamente categorías o nombres, los cuales denotan cualidades o atributos, como sexo, afiliación política, color de los ojos, etc. Por lo general, estas características no se pueden describir por medio de números.

NUMÉRICAS O CUANTITATIVAS

Son aquellas variables que toman valores numéricos como resultado de un proceso de conteo o medición. Las preguntas que se hacen sobre estas variables se pueden responder con un número. ¿Cuánto pesas? ¿Cuánto mides? ¿Cuánto dinero ganas? ¿Cuántos hijos tienes? Además, las variables numéricas pueden ser Discretas o Continuas.

UNA VARIABLE CONTINUA es aquella que puede tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica.

La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

UNA VARIABLE DISCRETA es aquella que solo puede tomar un número finito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica. El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3

ESCALAS DE MEDICIÓN

El tipo de análisis estadístico que se lleva a cabo sobre los datos depende del nivel o escala de medición de las variables de la investigación. La importancia de esta clasificación por niveles reside en el hecho de que mientras más complejo o alto es el nivel de medición, más efectivos son los métodos estadísticos que se pueden utilizar.

Medir es más que determinar las dimensiones de un objeto. Medir en Estadística significa observar el valor que toma la variable en cada elemento de la población o de la muestra.

Por ejemplo en una población de personas, se mide cuando se determina: la religión, el color de ojos, el ingreso anual, el género, el peso, la puntuación en un examen, etc. En una población de perros, se mide cuando se observa: la raza, el tamaño, el número de crías, el color de pelo, la edad, las enfermedades comunes, etc.

ESCALA NOMINAL

Se utiliza cuando los datos están clasificados en categorías en las que no es posible establecer una relación de orden. Se refiere a atributos de los sujetos, no a cantidades. Ejemplos: tez, religión, partido político, raza, etc.

ESCALA ORDINAL

Además de agruparse en categorías, se muestra un orden o secuencia de los datos de acuerdo al grado de posesión de cierto atributo. Sin embargo, no hay un sentido numérico para este orden. La diferencia entre dos rangos no es una cantidad exacta. Ejemplo: preescolar, primaria, secundaria, bachillerato, licenciatura, maestría, doctorado; soldado raso, cabo, sargento, teniente, capitán, mayor, general, coronel.

Como puedes observar las escalas nominal y ordinal corresponden a variables de tipo Cualitativo o Categórico

ESCALA INTERVALAR

Los valores de las variables son datos numéricos, sin embargo no son proporcionales. por ejemplo un temblor de 8º es veinte veces más intenso que uno de 6º, y no dos veces además el cero es arbitrario y no implica ausencia del fenómeno, por ejemplo: la temperatura cero, en grados Celsius es diferente al cero en grados Fahrenheit y ninguno implica ausencia de temperatura.

ESCALA DE RAZÓN

Los valores de la variables son datos numéricos proporcionales y tiene un cero real. Las operaciones aritméticas de producto y de cociente toman una interpretación válida. Por ejemplo: peso, altura, edad, etc. Tiene sentido hablar de que una persona de 80 años tiene el doble de años que otra de 40 años.

Las escalas intervalar y de razón corresponden a variables de tipo Cuantitativo o Numérico.