Luego, tenemos a las variables. En general, en la mayoría de las materias que tuvimos en el colegio o en la facultad, utilizamos variables para representar las características de elementos que deseamos estudiar cuando estas cambian según algún parámetro.
Escalas de medición en estadística
Como hemos dicho, para que los datos tengan sentido es necesario compararlos. Y para poder compararlos debemos utilizar escalas de medición. Dichas escalas tendrán diferentes propiedades en función de las características de los datos que se compararán. En estadística existen cuatro escalas de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Escala nominal
Cuando un dato identifica una etiqueta (o el nombre de un atributo) de un elemento, se considera que la escala de medición es una escala nominal. En esta carecen de sentido el orden de las etiquetas, así como la comparación y las operaciones aritméticas. La única finalidad de este tipo de datos es clasificar a las observaciones. Ejemplo:
Una variable que indica si el visitante de este post es «hombre» o «mujer».
En esta variable se tienen dos etiquetas para clasificar a los visitantes. El orden carece de sentido, así como la comparación u operaciones aritméticas.
Escala ordinal
Cuando los datos muestran las propiedades de los datos nominales, pero además tiene sentido el orden (o jerarquía) de estos, se utiliza una escala ordinal. Ejemplo:
Una variable que mide la calidad de un post. La variable puede tomar valores enteros del 1 al 5, donde el valor 1 es el peor y el 5 el mejor.
En esta variable sigue sin tener sentido las operaciones aritméticas, pero ahora sí tiene sentido el orden. Si un post tiene valor 4 y otro tiene valor 2, el primero se entiende que es mejor que es segundo.
Escala de intervalo
En una escala de intervalo, los datos tienen las propiedades de los datos ordinales, pero a su vez la separación entre las variables tiene sentido. Este tipo de datos siempre es numérico, y el valor cero no indica la ausencia de la propiedad. Veamos un ejemplo:
La temperatura (en grados centígrados) media de una ciudad.
En esta escala, los números mayores corresponden a temperaturas mayores. Es decir, el orden importa, pero a la vez la diferencia entre las temperaturas importa.
Escala de razón
En una escala de razón, los datos tienen todas las propiedades de los datos de intervalo, y la proporción entre ellos tiene sentido. Para esto se requiere que el valor cero de la escala indique la ausencia de la propiedad a medir. Ejemplos de este tipo de variables son el peso de una persona al tiempo utilizado para una tarea. Ejemplo:
Una variable que mide el salario de una persona.
En esta variable, si una persona gana 100, y otra 10, la primera gana más que la segunda (comparación). También tiene sentido decir que la primera gana 90 más que la segunda (diferencia), o que gana 10 veces más (proporción).
Variables cuantitativas
Son aquellas que permiten identificar algún atributo como por ejemplo el color de algún objeto y etc.
Variables cuantitativas
Son aquellas que nos permiten identificar alguna cantidad determinada de un suceso por ejemplo la temperatura de un salón, etc.
No hay comentarios:
Publicar un comentario