Variable estadística
El comportamiento de un objeto de estudio depende de una gran cantidad de factores, los cuales pueden influir significativamente en el estado de un fenómeno y estar sujetos a variaciones constantes. Toda esta información se resume a través de las variables estadísticas.
Las variables estadísticas son la base para cualquier tipo de investigación, pues permiten identificar y organizar los diferentes atributos de un conjunto de datos. A continuación, te explicaremos de qué se trata este concepto, cuáles son sus tipos y te enseñaremos algunos ejemplos para que comprendas, de mejor manera, el contenido.
¿Qué es una variable en probabilidad y estadística?
Una variable es la representación de una característica o atributo de una población, cuyos valores pueden variar. Estos últimos pueden ser tanto numéricos como textuales, los cuales hacen referencia ya sea a una cantidad, una magnitud o cualidad física, un índice o tasa.
Se dice que las variables almacenan datos, pues en realidad, se trata de una manera de clasificar, utilizada en estadística y en probabilidad, la información en diferentes tipos, según la naturaleza de la misma.
Tipos de variables estadísticas
Las variables estadísticas se clasifican, principalmente, por la naturaleza de los datos estadísticos que almacenan (es decir, si estos se tratan de características o números). Sin embargo, también existen otro tipo de variables cuya clasificación depende de otros criterios. Todo esto lo explicaremos a continuación:
Variables cualitativas o categóricas
Las variables cualitativas o categóricas son aquellas que almacenan características o atributos, es decir, datos no cuantificables que representan un aspecto de un objeto de estudio (como lo puede ser la apariencia física del mismo, personalidad, estado, entre otros). Estas a su vez se dividen en:
Variable nominal
Una variable nominal almacena características que no se pueden ordenar, pues no existe un criterio a partir del cual se puede llevar a cabo dicha ordenación. Por lo tanto, solo indican nombres o categorías mediante las cuales se pueden clasificar unos datos.
Ejemplo
El estado civil de un grupo de personas es un ejemplo de variable nominal, pues no es posible decir que el estado de soltero sea mayor o menor que el de casado. Por lo tanto, solo indica una categoría o nombra un conjunto de individuos que tienen una característica en común y diferente al resto.
Variable ordinal
Una variable ordinal se refiere a aquella que abarca datos cualitativos que se pueden ordenar, pues se ha establecido un criterio a partir del cual la información puede ser organizada, esto a pesar de no ser datos numéricos.
Ejemplo
Los niveles de alerta meteorológica son variables ordinales, pues un grupo de profesionales ha establecido un orden que permite conocer el peligro existente de un fenómeno en un momento dado. Así, estos se organizan de la siguiente manera:
- Verde: no existe riesgo.
- Amarillo: riesgo potencial.
- Naranja: peligro inminente.
- Rojo: peligro extremo.
Como se puede observar, los distintos niveles se identifican a través de colores, los cuales en sí no son cuantificables, más según el criterio, de esta escala de medición, se pueden ordenar de acuerdo al peligro que representa el fenómeno de manera gradual.
Variable binaria o dicotómica
Una variable binaria o dicotómica acepta, únicamente, dos datos cualitativos opuestos y excluyentes. Su nombre indica una dicotomía entre los dos valores aceptables, es decir, existe una oposición entre dos conceptos que a su vez hacen parte de un mismo criterio, como lo puede ser la veracidad de una sentencia (verdadero o falso) o si un espacio se encuentra lleno o vacío.
Ejemplo
En algunos estudios de mercado se emplean variables binarias con el fin de evaluar la satisfacción de un grupo de personas respecto a un producto o servicio. De esta manera, los encuestados pueden responder si están satisfechos o no, siendo estas respuestas los dos únicos posibles datos que puede recibir la variable.
Variables cuantitativas o numéricas
Las variables cuantitativas o numéricas son aquellas que abarcan datos numéricos, tales como magnitudes físicas, cantidades, cifras, entre otro tipo de información. Con estas variables se pueden realizar cálculos, aplicar fórmulas y operar entre los diferentes datos que almacenan, así como ordenarlos. Estas se clasifican en:
Variable discreta
Una variable discreta representa cantidades de unidades enteras, es decir, solo acepta números enteros. Esto se debe a que hace referencia a elementos que no se pueden considerar como una fracción, sino íntegramente.
Ejemplo
Un ejemplo de variable discreta es la cantidad de estudiantes de una Universidad, para lo cual se debe realizar un conteo preciso del número de personas cursando cada uno de los programas académicos ofrecidos.
Variable continua
Una variable continua abarca números reales, es decir, datos que representan una magnitud física, un índice económico o cualquier otro tipo de información que acepte tanto números enteros como decimales, pues no es necesario considerarlos como unidades íntegras.
Se dice que los datos que este tipo de variables aceptan se encuentran en un intervalo infinito de valores, dado a que es posible tomar un número infinito de cifras.
Ejemplo
Las variables continuas pueden referirse a diversas magnitudes físicas, como lo pueden ser los litros. Por lo tanto, un ejemplo de este tipo de variable sería la cantidad de litros de agua que una persona bebe en un día.
Variables según la influencia
Las variables pueden guardar cierta relación entre sí, de manera que una afecte los valores de la otra. A partir de este grado de influencia o dependencia, las variables se pueden clasificar en:
Variable independiente
Una variable independiente es aquella cuyos valores no se ven afectados por otra, es decir, que permanecen estables. Por el contrario, esta influye sobre las demás.
En un plano cartesiano, esta se refleja en el eje de las abscisas (x), cuya progresión afecta los valores que toma el eje de las ordenadas (y).
Ejemplo
La cantidad de productos a manufacturar se puede considerar como una variable independiente dentro de un estudio de los sistemas de producción de una empresa. Este volumen se establece a partir de un análisis de la situación económica, y afecta el tiempo que se necesita ocupar para cumplir con dicho objetivo.
De esta manera, a mayor volumen de producción, mayor es el tiempo que se requiere para manufacturar todos los productos, lo que en un plano cartesiano se reflejaría como una función exponencial.
Variable dependiente
Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de la variable independiente, por lo que es proporcional a los valores que esta última toma. Por lo tanto, esta se refleja en el eje de las ordenadas (y).
Ejemplo
A partir del ejemplo anterior, se puede decir que la variable dependiente es el tiempo, pues la cantidad de productos a manufacturar influye en el tiempo requerido para cumplir con el objetivo.
Otros tipos de variables
Existen otros tipos de variables estadísticas que no están sujetas a los anteriores criterios y que, de igual manera, son sumamente importantes. A continuación, te explicaremos algunas de las más relevantes:
Variable aleatoria
Una variable aleatoria es aquella que representa un evento, el cual puede presentarse o no, durante un experimento aleatorio, es decir, un experimento cuyos resultados dependen totalmente del azar.
En este caso, los resultados pueden variar a pesar de que el experimento se realice en las mismas condiciones ambas veces. Así, cada variable aleatoria es un número que representa al posible resultado, por lo que pueden existir tantas variables como consecuencias.
Ejemplo
Un clásico ejemplo de este tipo de variables estadísticas es el número de posibles resultados al lanzar un dado o una moneda. En el primer caso, los seis posibles resultados pueden ser representados a través de seis variables aleatorias, así como en el segundo caso, dos variables aleatorios representan los dos posibles eventos (Cara o Cruz).
Variable controlada
Una variable controlada, o variable de control, representa un factor externo que afecta un proceso. Así, los investigadores establecen un valor o índice con el fin de experimentar y evaluar los efectos del mismo sobre las variables dependientes.
De esta manera, los profesionales pueden mantener un entorno experimental controlado y observar, fácilmente, la relación entre las variables independientes y dependientes sin que la variación real de los factores externos afecten los resultados significativamente.
Ejemplo
El crecimiento poblacional de una especie en el tiempo puede verse afectada por una gran cantidad de factores externos, como lo puede ser la caza furtiva, la deforestación, entre otros problemas ecológicos.
Para evaluar la tasa de crecimiento, los investigadores pueden establecer variables de control para los factores ya mencionados, es decir, índices y cifras a partir de las cuales se puede experimentar con los resultados y observar el comportamiento futuro de los datos.
Variable interviniente
Una variable interviniente representa a un factor que afecta el resultado de otra variable dependiente y que, sin embargo, no se puede identificar fácilmente y puede aparecer de manera espontánea.
Como su nombre lo indica, esta interviene sobre un proceso, por lo que guarda cierta similitud con las variables independientes, más esta última sí puede ser considerada desde un principio, mientras que la primera es eventual.
Ejemplo
En los procesos de producción pueden intervenir diversas variables que, en primera instancia, no se pueden observar o predecir su influencia fácilmente. Por ejemplo, el desempeño y disposición de los trabajadores puede afectar el volumen de manufacturación (variable independiente) y, en consecuencia, el tiempo (variable dependiente).
Conclusiones
La estadística es fundamental para la comprensión del comportamiento de los elementos que nos rodean, y las variables juegan un importante papel para entender la relación entre los diferentes factores que influyen en los procesos en desarrollo.
Por lo anterior, y por la relevancia que este tipo de labores tienen dentro de una investigación, es necesario implementar un método estadístico que permita manejar las variables correctamente, así como mantener una rigurosa base matemática para obtener resultados precisos y claros.
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