En estadística se estudian datos. Los datos son la representación de atributos o variables que describen hechos, y al analizarlos y procesarlos, estos se transforman en Información. Para poder hacer esto, es necesario comparar los datos entre sí y respecto de referencias. Este proceso de comparación requiere de escalas de medición donde situar cada posible valor que tomen los datos, y por las diferentes características de estos, existen diferentes tipos de escalas. En la primera parte del post hablaremos sobre las escalas de medición en estadística.
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. En la segunda parte del post veremos cómo se clasifican a las variables que utilizamos en estadística.
Tabla de Contenidos
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 número mayores corresponden a temperaturas mayores. Es decir, el orden importa, pero a la vez la diferencias 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 a el 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 en estadística
Las variables se las suele dividir según distintos criterios, en función las características de los valores que estas puedan tomar.
Variables cuantitativas y cualitativas
De acuerdo al tipo de escala que se utilizan se puede clasificar en cualitativas o cuantitativas.
Las variables cualitativas son aquellas que se usan para identificar un atributo de un elemento. Se emplean con la escala nominal o la ordinal, y pueden ser numéricos o no. Los datos contenidos en estas variables se resumen contando el número de observaciones de cada valor que toma la variable, o la proporción en entre estos. Un hecho importante a tener en cuenta es que, aun cuando para los datos cualitativos se use un código numérico, las operaciones aritméticas como la suma o la multiplicación no tienen sentido. Ejemplo:
El color de un auto.
Luego, las variables cuantitativas son aquellas que requieren valores numéricos para definir los datos. Se emplean con las escalas de medición de intervalo o de razón. En estas sí tienen sentido las operaciones aritméticas. Ejemplo:
La altura de una persona.
En general hay más alternativas para el análisis estadístico cuando se tienen variables cuantitativas que con las variables cualitativas.
Variables continuas y discretas
El siguiente criterio de clasificación (solo para variables cuantitativas) es según como es el conjunto de valores sobre el cual estas pueden tomar valores.
Una variable continua puede tomar valores dentro de un intervalo continuo, es decir, dado dos puntos de un intervalo, la variable siempre podrá tomar infinitos valores entre ambos puntos. Ejemplo:
La temperatura en una habitación.
En cambio, una variable discreta solo puede tomar valores sobre un conjunto finito de valores o un conjunto infinito numerable (un conjunto infinito, pero cuyos elementos se pueden contar). En otras palabras, no puede tomar valores sobre cualquier punto del intervalo, sino solamente sobre aquellos incluidos en el conjunto al que pertenece. Esto hace que surja el concepto de valores observados sucesivos, lo cual significa que, dado una observación, puede existir una observación previa y otra posterior. Ejemplo:
Cantidad de años de vida de una persona.
Datos de sección transversal y de series de tiempo
Por último, otra clasificación típica que se suele realizar sobre los datos es respecto del tiempo en que estos son adquiridos.
Los datos de sección transversal son los obtenidos en el mismo (o aproximadamente) momento.
En un mismo periodo, cual es el PBI de un grupo de paises
Los datos de series de tiempo son datos obtenidos a lo largo del tiempo.
El PBI de un país a lo largo de los años
Comentarios
45 Comments
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porfa que alguien me ayude mañana tengo un examen y aun no entiendo esas dos
aun no entiendo que es razon e intervalo ??
Hola, una consulta, cuando utilizó las alternativas SI y NO que escala es? Aún no lo puedo definir ?
es una variable dicotómica, cualitativa
No sería Nominal? porque se trata de dos únicas opciones que son mutuamente excluyentes y no nos está importando el orden en el que están, no?
Bien explicado, excelente
Indicar el tipo de variable y el tipo de escala de medición Fechas calendario
GRACIAS, la explicación desde la idea central a como lo desglosas es muy buena, estoy introduciendome a una materia del cole de estadística y me ayudaste a familiarizarme con el tema muy rapido, gracias por tu aporte
Muchas Gracias, me sirvio demasiado, muy ignorantes los que critican la informacion, Saludos
Muy buen trabajo, solo hubiera sido súper si se le agregaran unas cuantas imagenes, pero de ahí todo bien. Excelente trabajo!
Muy importante información
EXCELENTE EXPLICACIÓN
es muy interesante
No me sirve que mal resumen no está lo que yo necesito no me sirve
Faltó la variable cardinal ;-;
Muy buena información grasias
Muy bueno, gracias.
excelente
Excelente información, gracias!!!
Lo sacaste todo de una pagina rusa, me arruinaste la tarea
Y eso que tiene bro? xd
Excelente trabajo,la verdad me sirvió de mucha ayuda, mil gracias por la información.
No te desmotives simpre habrán personas que van a criticar. Att.
MR
jajaja xdxdxd
bajaaa guacho
no me sirvio de nada
entonces no sabes leer
mi problema no te metas a demás qué
te importa
No sabes leer x8
no sabes leer X2
Se original
No sabes leer x3
no sabes leer x4 xDD
No sabes leer x5
Me parece fenomenal la explicación, yo en domingo haciendo tarea apoyado por esta buena información
no sabes leer x6
No sabes leer x7
Muy bien, mejóralo incluyendo citas bibliográficas y sus referencias.
Hola, tienes un pdf de donde sacaste esta información, es que lo
mencionado es muy bueno.
Gracias excelente información!!!
Super esto me ayudo mucho exelente hoy tengo examen de estadistica se aclaro mi mente con esto
Muy interesante, gracias.
super bien , me ayudo a entender mucho mas
Super entendible. ¡Mil gracias!
Muy buena la explicación!!!!
Excelente aporte. Gracias.