Tipos de variables, Ejercicios de Estadística Aplicada

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Variables, tipos de variables e

hipótesis entre variables

ESTADÍSTICA APLICADA A LAS

CIENCIAS SOCIALES

Recordemos, medimos con variables  Operacionalizamos los conceptos teóricos a través de variables que puedan ser medidas u observadas empíricamente.  Variable: características, atributos o propiedades de cada sujeto, objeto o individuo (cada caso) de una población.  Lo llamamos “variable” porque “varía” de un caso a otro.  Cada caso tiene un valor/categoría para cada variable.  A los posibles valores/categorías que puede tomar una variable se suele llamar la escala de esa variable.

Variables cualitativas o categóricas de los barómetros del CIS

Ejemplos variables cualitativas

Si ha utilizado el servicio en el último mes. (Dicotómica con dos valores posibles: SI y NO). El sexo. (Dicotómica con dos valores posibles: HOMBRE Y MUJER) Categoría profesional. (Cualitativa con valores posibles como OBRERO, CUADRO INTERMEDIO, DIRECTIVO, .....) Nivel de estudios. (Cualitativa con valores posibles como estudios PRIMARIOS, MEDIOS, SUPERIORES,,...) Nivel de satisfacción del servicio. (Cualitativa con valores posibles como BAJO, REGULAR, ALTO, MUY ALTO,....). Clase social (Cualitativa con valores como BAJA, MEDIA, ALTA). Ideología (Cualitativa con valores como IZQUIERDA, CENTRO, DERECHA).

Rangos de variación numéricos (muchas veces sin límites bien definidos)

• Así, para este tipo de variables cuantitativas, se suele

diferenciar en la literatura estadística entre las variables

continuas (pueden tomar valores fraccionados) y

variables discretas (solo pueden tomar valores enteros o

ciertos conjuntos de valores). Tiene importancia en las

representaciones gráficas.

 Por ejemplo, la variable número de hijos no puede

tomar valores intermedios (no se pueden tener 1,5 hijos)

y sería discreta.

 En cambio la variable salario sería continua porque se

pueden cobrar 1350,28 €.

Nivel Nominal: valores de la variable = nombres.  Igualdad o distinción, para clasificar y contar categorías. Nivel más bajo de medición. Nombres no ordenados lógicamente.  Ejemplos: sexo (Hombre y Mujer), religión (católico, protestante, judío, musulmán, etc), región (Madrid, Cataluña, Castilla, Valencia, etc.), equipo de fútbol (Real Madrid, Atlético de Madrid, Rayo Vallecano, Villareal, etc.), nombre y apellidos, estado civil (casado/a, soltero/a, viudo/a), etc.  Dicotómicas (dos opciones) o multicotómicas/ politómicas (muchas opciones).

• No hay relación a priori de superioridad o

inferioridad entre los valores o categorías. Solo

clasifica o cataloga a los individuos o a las unidades.

Relaciones de equivalencia.

• Permite establecer igualdad o diferencia (relaciones

elementales) de un individuo a otro. No hay grado

de comparación entre los valores. No pueden

realizarse operaciones aritméticas.

• Aunque se codifiquen numéricamente (Mujer=1,

Hombre=2) sólo podemos decir 1≠2 pero no 1>2 ó

Ordinal: los valores de la variable = nombres ordenados.  Suele ir según algún criterio de mayor a menor o viceversa. Sirven para ordenar categorías.  Ahora no todos los valores son iguales y pueden ordenarse. Pero es un “orden sin distancia”.  Tanto en el nivel nominal como ordinal las categorías deben ser excluyentes, exhaustivas y basadas en el mismo sistema clasificatorio.  Las ordinales incluyen las propiedades de las nominales pero añaden otras (orden en las categorías).

Ejemplos de variables

ordinales:

Clase social (alta, media, baja o alta, media-alta, media, media-baja, baja),  Nivel de conocimientos (experto, avanzado, medio, iniciado, primerizo),  Grado de satisfacción (muy satisfecho, contento, descontento, muy poco satisfecho),  Frecuencia de uso (mucho, bastante, algo, poco, muy poco)  Rango militar (general, coronel, teniente, soldado raso), etc.

Intervalo: valores numéricos que permiten establecer distancias y diferencias entre ellos.  Para ordenar según distancias y medidas numéricas. En lugar de categorías cualitativas tenemos valores numéricos. Orden con distancia.  Se pueden aplicar todas las técnicas estadísticas. En sentido estricto solo se debería hablar de medición para estas variables.  Permiten interpretar la diferencia entre dos valores o medidas y calcular distancias, cómo de cerca o lejos quedan dos valores de la escala.  El punto cero y la unidad de medición son arbitrarios.

Razón: variables de intervalo pero con un cero absoluto o verdadero lo que permite establecer ratios.  Se considera que hay variables de intervalo cuya escala tiene un cero absoluto ya que el cero significa ausencia de cualidad o medida (masa, peso, etc.).  En CCSS no tiene mucha utilidad diferenciar entre intervalo y razón (muchas variables se pueden considerar tanto de intervalo como de razón).  Con ellas se puede realizar cualquier operación aritmética y lógica (comparación y ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel más alto de medición y tratamiento matemático. Tratamiento estadístico más rico. Ni intervalo ni razón necesitan codificación.

Variables de intervalo. La escala 00-10 es arbitraria.