Variable discreta
Cualquier análisis estadístico requiere una gestión de datos correcta y precisa, cosa que se logra mediante la implementación de variables estadísticas. Gran parte de esta labor se enfoca en el estudio de datos numéricos, y es importante conocer, por lo tanto, con qué tipo de variables se debe trabajar en estos casos. En esta ocasión, te hablaremos sobre las variables discretas.
Las variables discretas son un tipo de variable cuantitativa, es decir, que abarcan un conjunto de datos numéricos. En este artículo encontrarás todo lo que necesitas saber sobre este concepto para que lleves a cabo tus investigaciones y estudios correctamente.
¿Qué es una variable discreta?
Una variable discreta es aquella que acepta un número finito de valores de un conjunto. Es decir, se puede decir una cantidad concreta de posibles datos, sea esta extensa o no.
Este tipo de variable se refiere a la cantidad de elementos que conforman una población, muestra u objeto de estudio. Por esta razón, generalmente se dice que las variables discretas aceptan números enteros, los cuales indican el número de unidades que hacen parte de dicho grupo.
Características de las variables discretas
- Generalmente, los valores que aceptan las variables discretas se encuentran en el conjunto de los números enteros. Sin embargo, en casos específicos y por las exigencias de los mismos, también es posible abarcar fracciones o porcentajes. Es importante destacar que esto último se cumple cuando el número de posibles datos es cuantificable.
- El número de valores que las variables discretas pueden aceptar es finito. Es decir, este tipo de variables pueden referirse a una gran cantidad de datos, pero siempre se podrán cuantificar.
- La recopilación de los datos se realiza mediante conteos, como lo puede ser un sondeo de una población.
- A menudo, las variables discretas se refieren a cantidades o el número de veces que se repite una acción.
Diferencia entre variable discreta y continua
Las variables cuantitativas se clasifican tanto en variables discretas como en variables continuas y, por lo tanto, es importante conocer sus diferencias antes de organizar los datos recopilados en una investigación. A continuación, te explicaremos en qué consisten estas diferencias:
- Por lo general, las variables discretas se refieren a cantidades, sean estas el número de unidades de un conjunto o el número de veces que se repite un evento. Por otra parte, las variables continuas se refieren a magnitudes físicas, como lo pueden ser el peso, la altura o la velocidad.
- Los datos a los que las variables discretas hacen referencia se encuentran en el conjunto de los números enteros (por lo general). Las variables continuas, por otro lado, hacen referencia al conjunto de los números reales (es decir, números que pueden tener cifras decimales).
- El conjunto de elementos relacionados a una variable discreta es finito, mientras que aquel relacionado a una variable continua es infinito, pues no se limita a valores como unidades completas, sino que también puede abarcar valores intermediarios. A mayor precisión, por lo tanto, en los datos, más valores se pueden adoptar.
Ejemplos de variables cuantitativas discretas
- La cantidad de estudiantes de una Universidad.
- El número de libros leídos al año por una persona.
- La frecuencia de accidentes en una vía.
- El número de veces que llueve en un mes.
- Las ventas producidas por una compañía durante un mes.
- Los trabajadores de una empresa.
- La cantidad de piezas fabricadas durante un ciclo productivo.
- El número de asignaturas que se pueden cursar en un programa académico.
- Las vueltas que un atleta puede recorrer en una pista.
- El número de aviones que parten de un aeropuerto.
Tipos de herramientas para el análisis de datos con variables discretas
Generalmente, el análisis estadístico de variables discretas se realiza a través de ciertos gráficos estadísticos, los cuales permiten representar, visualmente, un conjunto de datos y su respectivo comportamiento. Entre estos, se encuentran:
- Diagrama de barras: se trata de una serie de columnas, trazadas en un plano cartesiano, cuya altura depende de la frecuencia o número de elementos de una categoría. Este permite realizar comparaciones entre dos grupos distintos de datos.
- Gráfico de líneas: se refiere a una serie de segmentos que representan la progresión de los valores en función del tiempo u otro criterio. Así, si los datos que las variables almacenan aumentan, se debe trazar una línea con pendiente positiva, es decir, que se dirige hacia arriba.
- Gráfico circular o gráfico de pastel: este tipo de gráfico se utiliza para observar la proporción que ocupa cada uno de los conjuntos de datos respecto a los demás, en una circunferencia dividida en porciones.
- Gráfico de dispersión: estos permiten observar el comportamiento de un conjunto de datos y la dispersión entre cada uno de ellos, es decir, la distancia o diferencia existente debido a la variación de los valores.
Existen, asimismo, diversos programas informáticos que ofrecen una gran cantidad de funciones y opciones para la organización, graficación y análisis de las variables discretas. Algunos de ellos son:
- Microsoft Excel: es uno de los softwares más utilizados para la gestión de datos y en los análisis estadísticos, pues ofrece una gran cantidad de funciones estadísticas a partir de las cuales se pueden realizar cálculos rápidos y precisos.
- MatLab: es un software utilizado en el ámbito académico y científico para el análisis de datos. Ofrece a los usuarios un amplio conjunto de herramientas para la graficación, modelamiento, gestión y procesamiento de la información.
- Power BI: se utiliza, principalmente, para la representación visual de datos financieros, aunque su utilidad se extiende hacia otras ramas profesionales.
- Lenguajes de programación: algunos lenguajes de programación, como Python, R y SQL, tienen características que permiten trabajar, eficazmente, con grandes volúmenes de datos, especialmente, en el área de la Ciencia de datos.
Conclusiones
Saber cómo organizar y clasificar los datos numéricos de una investigación, en las respectivas variables estadísticas, es una etapa fundamental para realizar conclusiones exactas y precisas.
Las variables discretas permiten evaluar la cantidad de elementos que conforman un conjunto de datos, por lo que brinda información importante respecto a una población en general. En consecuencia, este tipo de variables son sumamente relevantes al momento de realizar un estudio de exploración o introductorio acerca de un elemento.
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