Tipos de Variables - Estadistica para la Investigación

El êstadígrafo

7 Jan 201707:20

Summary

TLDREl guion de este video explica la clasificación de variables en investigación, distinguiendo entre cuantitativas y cualitativas. Las cuantitativas, como la edad o el salario, asignan valores numéricos y miden características, mientras que las cualitativas, como el sexo o la raza, agrupan individuos en categorías. Se subdividen en nominales, que no tienen orden (color de ojos), y ordinales, que si lo tienen (escolaridad). El tratamiento de estas variables es crucial para el análisis estadístico, ya que solo las cuantitativas permiten un resumen numérico como la media o la varianza, mientras que las cualitativas requieren herramientas como tablas de frecuencia.

Takeaways

😀 Una variable es una característica de un conjunto de individuos, que pueden ser personas, animales, empresas, cosas u objetos.
🏢 Ejemplos de variables para una persona incluyen la edad, la estatura, el peso, el color de ojos y la escolaridad.
🏭 Para una empresa, variables pueden ser el sector al que pertenece, el tamaño, el número de empleados, el nivel de producción o el volumen de ventas.
🔄 Se denomina variable porque su valor varía de individuo en individuo, como en el caso del nivel de estudios en una encuesta.
📊 Se distinguen dos tipos de variables: cuantitativas y cualitativas.
🔢 Las variables cuantitativas asignan un valor numérico y miden alguna característica del individuo, como la edad, la estatura, el salario o el número de hijos.
🗂️ Las variables cualitativas agrupan a los individuos en categorías, como el sexo, la raza, el color de ojos, la escolaridad o el sector de una empresa.
🔄 Las variables cuantitativas se clasifican en continuas y discretas.
🗂️ Las variables cualitativas se clasifican en nominales y ordinales.
🔢 Ejemplos de variables nominales incluyen el sexo y el color de ojos, donde el orden de las categorías no importa.
🔄 Ejemplos de variables ordinales incluyen la escolaridad y la calidad en el servicio, donde el orden de las categorías es importante.
📊 Para las variables cuantitativas se pueden obtener resumen numérico como la media, la mediana, la moda, la varianza y la desviación estándar.
🗂️ Para las variables cualitativas se utilizan herramientas como las tablas de contingencia o las tablas de frecuencia bidimensionales para su análisis.

Q & A

¿Qué es una variable en el contexto del script?
-Una variable es una característica de un conjunto de individuos, que pueden ser personas, animales, empresas, cosas u objetos.
¿Por qué se llaman 'variables'?
-Se llaman 'variables' porque su valor puede variar o cambiar de un individuo a otro, como en el ejemplo del nivel de estudios que puede ser diferente para cada persona.
¿Cuántos tipos de variables distingue el script en este curso?
-El script distingue dos tipos de variables: cuantitativas y cualitativas.
¿Qué son las variables cuantitativas y cómo se diferencian de las cualitativas?
-Las variables cuantitativas asignan un valor numérico y miden alguna característica del individuo, mientras que las variables cualitativas agrupan a los individuos en categorías.
¿Puede proporcionar un ejemplo de variable cuantitativa mencionado en el script?
-Algunos ejemplos de variables cuantitativas mencionados son la edad, la estatura, el salario y el número de hijos.
¿Puede proporcionar un ejemplo de variable cualitativa mencionado en el script?
-Algunos ejemplos de variables cualitativas mencionados son el sexo, la raza, el color de ojos y la escolaridad.
¿Cuáles son las subclasificaciones de las variables cuantitativas?
-Las variables cuantitativas se clasifican en variables continuas y variables discretas.
¿Cuáles son las subclasificaciones de las variables cualitativas?
-Las variables cualitativas se clasifican en variables nominales y variables ordinales.
¿Qué es la diferencia entre variables nominales y ordinales?
-Las variables nominales no tienen un orden específico entre las categorías, mientras que las variables ordinales sí tienen un orden importante entre las categorías.
¿Por qué es importante mantener el orden en las variables ordinales?
-Es importante mantener el orden en las variables ordinales porque refleja una secuencia de importancia o una escala de valoración, como en el caso de la escolaridad o la calidad en el servicio.
¿Qué tipo de resumen numérico se puede obtener para las variables cuantitativas y no para las cualitativas?
-Para las variables cuantitativas se pueden obtener mediciones como la media, la mediana, la moda, la varianza y la desviación estándar, mientras que para las variables cualitativas se utilizan herramientas como tablas de contingencia o tablas de frecuencia bidimensionales.

Outlines

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📊 Clasificación de Variables

El primer párrafo introduce la noción de variable y su importancia en el análisis de datos. Se define una variable como una característica de un conjunto de individuos, que pueden ser personas, animales, empresas, entre otros. Se ilustra con ejemplos de variables para personas y empresas, y se explica que las variables son llamadas así porque su valor varía de individuo en individuo. Luego, se presentan dos tipos de variables principales: cuantitativas, que asignan un valor numérico, y cualitativas, que agrupan a los individuos en categorías. Se dan ejemplos de ambas y se menciona que hay subtipos de variables cuantitativas (continuas y discretas) y cualitativas (nominales y ordinales), pero su definición se pospone para más adelante.

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🔢 Diferencias entre Variables Cuantitativas y Cualitativas

El segundo párrafo profundiza en la diferencia entre variables ordinales y nominales, dos subtipos de variables cualitativas. Mientras que las variables nominales no tienen un orden inherente entre sus categorías, como el sexo o el color de ojos, las variables ordinales sí tienen un orden significativo, como la escolaridad o la calidad del servicio. Se ejemplifica cómo el orden de las categorías es crucial para las variables ordinales y cómo alterar ese orden puede perder el significado de la variable. Además, se menciona que las variables cuantitativas permiten un resumen numérico a través de medidas estadísticas como la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar, mientras que las variables cualitativas requieren herramientas de análisis diferentes, como tablas de contingencia y frecuencias bidimensionales.

Mindmap

Keywords

💡Variable

Una variable es una característica o atributo que puede variar entre diferentes individuos o objetos dentro de un conjunto. En el contexto del video, las variables pueden ser aplicadas a personas, empresas, objetos, etc., y son fundamentales para el análisis estadístico. Ejemplos dados en el video incluyen la edad, la estatura, el peso y el nivel de estudios de las personas, o el sector, el tamaño y el número de empleados de una empresa.

💡Variables cuantitativas

Las variables cuantitativas son aquellas que asignan un valor numérico y miden alguna característica del individuo. Son fundamentales para realizar análisis numéricos y estadísticos. Ejemplos mencionados en el video son la edad, la estatura, el salario y el número de hijos. Estas variables son cruciales para obtener un resumen numérico como la media, la mediana, la moda, la varianza y la desviación estándar.

💡Variables cualitativas

Las variables cualitativas agrupan a los individuos en categorías y no asignan valores numéricos. Son importantes para el análisis de datos categóricos. En el video, se mencionan ejemplos como el sexo, la raza, el color de ojos y la escolaridad. Estas variables son esenciales para entender las diferencias entre grupos y para construir tablas de contingencia o de frecuencia bidimensionales.

💡Variables continuas

Las variables continuas son un tipo de variables cuantitativas que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango continuo. Aunque no se define explícitamente en el video, son mencionadas como una subclasificación de las variables cuantitativas. Ejemplos podrían ser la estatura o el peso, donde los valores pueden variar en un rango continuo y no están limitados a valores enteros o discretos.

💡Variables discretas

Las variables discretas son un tipo de variables cuantitativas que solo pueden tomar valores en un conjunto finito o discreto. A diferencia de las variables continuas, estas no pueden tomar valores en un rango continuo. Aunque no se menciona directamente en el video, forman parte de la clasificación de variables cuantitativas y podrían incluir, por ejemplo, el número de hijos o el número de empleados de una empresa.

💡Variables nominales

Las variables nominales son un tipo de variables cualitativas que clasifican a los individuos en categorías sin un orden inherente. En el video, se mencionan como ejemplo el sexo y el color de ojos. Estas variables son importantes para la agrupación de datos y la construcción de tablas de frecuencia, pero no permiten comparaciones numéricas o de orden.

💡Variables ordinales

Las variables ordinales son un tipo de variables cualitativas que también agrupan a los individuos en categorías, pero con un orden específico. Ejemplos en el video incluyen la escolaridad y la calidad en el servicio. Estas variables son importantes para el análisis de datos que requieren un orden, como la construcción de tablas de frecuencia ordenadas.

💡Resumen numérico

El resumen numérico se refiere a las medidas estadísticas que se pueden calcular para las variables cuantitativas, como la media, la mediana, la moda, la varianza y la desviación estándar. Estas medidas son fundamentales para entender la distribución y la variabilidad de los datos. En el video, se menciona que solo las variables cuantitativas pueden tener un resumen numérico, mientras que las cualitativas requieren otros métodos de análisis.

💡Tablas de contingencia

Las tablas de contingencia son una herramienta utilizada para representar la relación entre dos o más variables cualitativas. Estas tablas muestran la frecuencia con la que ocurren ciertos patrones de respuestas. En el video, se menciona que estas tablas son útiles para variables cualitativas, donde se necesita entender la relación entre diferentes categorías de datos.

💡Tablas de frecuencia bidimensionales

Las tablas de frecuencia bidimensionales son similares a las tablas de contingencia, pero se utilizan específicamente para variables cualitativas que requieren representar la frecuencia de ocurrencia de diferentes combinaciones de categorías. Estas tablas son importantes para el análisis de datos cuando se necesita entender cómo se relacionan diferentes variables cualitativas entre sí.

Highlights

Una variable es una característica de un conjunto de individuos, que pueden ser personas, animales, empresas, cosas u objetos.

Ejemplos de variables para una persona incluyen la edad, estatura, peso, color de ojos y escolaridad.

Variables para una empresa pueden ser el sector, tamaño, número de empleados, nivel de producción o volumen de ventas.

Las variables se denominan así porque su valor varía de individuo en individuo, como el nivel de estudios en una encuesta.

Existen dos tipos de variables principales: cuantitativas y cualitativas.

Las variables cuantitativas asignan un valor numérico y miden características del individuo.

Ejemplos de variables cuantitativas incluyen la edad, estatura, salario y número de hijos.

Las variables cualitativas agrupan a los individuos en categorías, como el sexo, raza y color de ojos.

Las variables cuantitativas se dividen en continuas y discretas.

Las variables cualitativas se clasifican en nominales y ordinales.

Las variables nominales no tienen un orden específico, como el sexo o el color de ojos.

Las variables ordinales tienen un orden, como la escolaridad o la calidad en el servicio.

La diferencia entre variables nominales y ordinales es que las segundas tienen un orden significativo entre sus categorías.

Las variables cuantitativas permiten obtener resumen numérico como la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar.

Las variables cualitativas no pueden obtener un resumen numérico y requieren herramientas como tablas de contingencia o frecuencias bidimensionales.

El tratamiento de datos de variables cuantitativas y cualitativas es distinto debido a sus características inherentes.