VARIABLES Tipos de datos en una investigación. Variable (Del lat. variabĭlis). 1. adj. Que varía...

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VARIABLES

Tipos de datosen una investigación

VARIABLES

Tipos de datosen una investigación

Variable

(Del lat. variabĭlis).

1. adj. Que varía o puede variar.

2. adj. Inestable, inconstante y mudable.

Definición de variableUna variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.

VARIABLES

• “Susana es muy variable...” • Género (hombre/mujer)• Edad (en años)• Presión sistólica (mm/Hg)• Ingreso familiar • Notas de estudiantes

PROCESOS DE OBS. Y VARIABLES

• Unidad de Observación:– Lo que nos interesa estudiar – Características

• Población en estudio:– Conjunto de entes

Variable v/s Constante

• Las Caracteristicas de las Unid. De Observación pueden ser

– Variables

– Constantes

DEFINICIÓN• Una variable es una característica o atributo de la Unid.

de Observación que puede tomar distintos valores.

• Una variable es lo que está siendo observado o medido

en nuestra investigación (muestras, etc).

EJEMPLOS :

• Género: masculino y femenino.• Edad.• Color de la mucosa : pálido, rosado, rojo,

amoratado, otro.• Respuesta a determinado tratamiento :

favorable, desfavorable.• Pronóstico : bueno, dudoso, malo.

• LA ESTADISTICA SE OCUPA ESPECIALMENTE DEL ESTUDIO DE LAS VARIABLES

CATEGORÍAS• Cada uno de los grupos de clasificación de una

variable recibe el nombre de categoría, clase,

nómina o lista.

• Un conjunto de categorías para una

determinada variable constituye la escala de

clasificación.

• Las categorías deben ser excluyentes entre sí.

CLASIFICACIÓN

Utilidad de la clasificación : • determinar el método de análisis estadístico

dirigido a analizar los resultados de una investigación.

• facilitar el desarrollo del estudio, como por ejemplo la etapa de recopilación de datos.

• nos ayuda a determinar el tipo de gráfico a utilizar.

CLASIFICACIÓN• Según la naturaleza de la variable:

- Cualitativa

- Cuantitativa.

• Según el grado de separación entre las observaciones:

- Discreta

- Continua.

CLASIFICACIÓN

• Según nivel de medición:

- Nominal

- Ordinal

- Intervalar.

• Según orientación descriptiva:

- Dependiente

- Independiente.

I. SEGÚN NATURALEZA

1. CUALITATIVA:

– variable que asume valores de cualidad.

– Ej: liso-puntiforme; rosado-rojo; grande, mediano, chico…..

2. CUANTITATIVA:

– Variable que asume valores de cantidad.

– Ej: PS - 1,2,3 mm; LT – 22,23,24mm…..

II. SEGUN GRADO DE SEPARACIÓN

• Con y sin separación entre las distintas

observaciones

• Pueden ser:

1. Discreta

2. Continua

Valores en variable continua, sin espacios

Valores en variable discreta

espacios

1.Variable Discreta o Discontinuas

• Si entre dos “valores” posibles de observar NO existe otro “valor” posible de encontrar. Incluye: nominales y ordinales.

Ejemplos: Religión : católica, protestante, evangélica,

musulmana, ortodoxa, budista, otra. Género : masculino y femenino. Dolor: leve, moderado, severo Tratamiento recibido por una persona (plac,farm).

Variables Discretas

• Solamente pueden tomar valores en un

conjunto finito.

• Son producto de recuento.

• Generalmente se expresan en unidades

enteras.

Variable Discreta

Ejemplos:

• Número de veces que una persona ha

ingresado en un hospital.

• Número de materias perdidas

• Tipo de Dentrífico utilizado.

2. Variable Continua

• Es aquella que entre dos valores posibles de observar siempre existe otro valor posible de encontrar.

• Pueden tomar cualquier valor de un intervalo

determinado.

• Los valores son reales y entre dos valores

consecutivos se pueden encontrar infinitos

valores.

Variable Continua

• Son producto de mediciones. La limitación viene impuesta por el instrumento de medida; las divisiones que hacemos son arbitrarias y tienen como único objeto satisfacer nuestras necesidades de medida.

Variable Continua

• Las variables continuas pueden transformarse en discretas.

• Por ejemplo:

Nivel de Dolor – leve

moderado

severo

0 a 10

III. SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN

• Las variables nos proporcionan distinto grado de

precisión.

• Pueden ser variables:

1. Nominal

2. Ordinal

3. Intervalar

• La medición que realicemos al evaluar una variable

intervalar será más precisa y objetiva que aquella

medida en una escala nominal u ordinal.

1. Variable Nominal• Menor grado de precisión.

• Cada valor dado a la variable es utilizado

para clasificar o marcar las diferentes

categorías.

• Cada observación tiene la posibilidad única

de pertenecer a una categoría.

Variables Nominales

• Una propiedad, condición o característica existe o no.

• Las respuestas sí /no a una pregunta.

• Alguien ha recibido el nuevo tratamiento o no.

Variable NominalEjemplos :• Género: hombre / mujer

• Sexo: heterosexual, homosexual y bisexual.

• Estado civil : soltero, casado, viudo, separado, anulado, divorciado, convive, otro.

• Color de ojos : negro, castaño, azul, verde, mezclado.

Variable Nominal• Las categorías no presentan jerarquía, no

existe ningún orden implícito entre ellas.• Los investigadores acostumbran a codificar

los datos. • Las categorías no guardan relación

cuantitativa entre sí.• La ordenación es arbitraria y no se gana ni se

pierde ninguna información cambiándola.

2. Variable Ordinal

• Consiste en categorías ordenadas, de manera que las diferencias entre ellas pueden no ser iguales.

Variable OrdinalEjemplos :• Grado de tinción de una resina compuesta.• Grado de desgaste : +, ++, +++.• Dolor : (1)ausente, (2)leve, (3)moderado y

(4)marcado.

Variable Ordinal

• Las categorías se pueden ordenar en una escala. La respuestas o valores obtenidos pueden ordenarse, graduarse o jerarquizarse.

• No existe relación aritmética entre los distintos valores o respuestas posibles; no se específica la magnitud de la diferencia entre las categorías.

• Los elementos clasificados sólo tienen una posición relativa.

3. Variable Intervalar• Los valores que se obtienen pueden ir de

cero a infinito, y entre dos valores es posible encontrar otro.

• Los resultados en un experimento pueden tener un rango de valores continuos.

Ejemplos :– Presión sanguínea.– Recuento de linfocitos T.– Cantidad de secreción de saliva.– Número de atenciones odontológicas.

Variables Intervalares

• Sus categorías se ordenan en unidades igualmente espaciadas, se caracterizan porque en ellas existen intervalos constantes (mm Hg, ml de saliva, días).

• Es posible medir las diferencias relativas entre cada punto de la escala.

IV. SEGUN ORIENTACIÓN DESCRIPTIVA

• Se basa en si una variable es para describir o

ser descrita por otras variables.

• Esta clasificación depende del objetivo del

estudio y la orientación de la variable, más que

de la estructura matemática de la variable

misma.

EJEMPLO1. Variable Dependiente:

- Técnica para Extracción Terceros Molares.

2. Variable(s) Independiente (s):–Desarrollo Radicular.–Ubicación en Sentido Vertical.–Ubicación en Sentido Horizontal.–Relación con Dentario Inferior. –Grosor del Saco Pericoronario

1. Variable Dependiente (Y)• Objeto de interés, varía en respuesta a alguna

intervención. • Corresponde a una respuesta o resultado. • Es el factor observado y medido para determinar

el efecto de la variable independiente, es decir, es el factor que aparece, desaparece o varía según el investigador introduce, suprime o varía la variable independiente.

• Es la variable en investigación y es descrita en términos de otra u otras variables.

2. Variable Independiente (X)

• Es aquel factor medido, manipulado o seleccionado por el investigador para determinar su relación con un fenómeno observado.

• La variable independiente es la intervención, o lo que está siendo aplicado.

• Se utiliza para describir una variable dependiente.

• La variable que queremos conocer es la variable dependiente, el resto son independientes.

• Si una variable cambia en respuesta a otra, decimos que la variable dependiente es la que varía en respuesta a la variable independiente.

Ejemplos :

• Que factores inciden en la productividad de los obreros que trabajan en las 10 empresas más grandes de Ecuador, en el 2013 ?

Variable IndependienteVariable Dependiente