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Variables categóricas vs. variables numéricas: guía para la clasificación

Variables categóricas y numéricas México

En una tesis, es fundamental que aprendas a manipular y analizar las variables, ya sean categóricas o numéricas. En este artículo, sabrás todo acerca de las variables para poder trabajarlas en tu tesis.

¿Qué es una variable?

Una variable es un atributo o una característica que puede tomar diferentes valores en un conjunto de datos, los cuales pueden estar sujetos a cambios. Las variables se utilizan para analizar y comprender información que será procesada en la investigación.

Variables categóricas

Las variables categóricas pueden tomar un valor dentro de un conjunto fijo y limitado de posibles valores, es decir, responden a una categoría. Pueden designar cualquier categoría designada con un concepto que quiera ser sometida a investigación: por ejemplo, sexo, raza, población. Es decir, se refieren a propiedades de los elementos que no pueden ser medidas en términos de cantidad, sino que solo determina la presencia o ausencia de ella. 

Variables numéricas

Las variables numéricas, como su nombre lo indica, están representadas por números y cantidades. Se le puede asignar un valor mayor o menor y pueden ser continuas o discontinuas. 

Las llamadas variables continuas son aquellas que pueden adoptar cualquier valor, dentro de un determinado rango, donde es posible dividir la unidad de medida utilizada infinitamente. Por ejemplo, el peso. 

Las variables discontinuas o discretas, por su parte, son las variables que pueden tener solo un número limitado de valores enteros. Por ejemplo, el número determinado de actividades.

Nivel de medición de una variable

Las variables se miden tomando en cuenta diferentes escalas:

  • Escala nominal, para variables categóricas: se identifica simplemente por el nombre para clasificar cada una de las variables. Por ejemplo, sexo masculino y sexo femenino.
  • Escala ordinal: la variable toma valores enteros para ser ordenados. Si bien los datos tienen un orden, no son cuantificables. Por ejemplo, nivel de formación alcanzado.
  • Escala de intervalo: en este caso, al igual que la escala ordinal se ordenan datos pero además se centra en las diferencias entre un valor y otro. Por ejemplo, la medida de temperatura.
  • Escala de razón: en este caso los datos tienen un orden y las diferencias entre los valores cuantificables. Se utiliza el valor cero de la escala el cual indica la ausencia de la propiedad a medir. Por ejemplo, el cálculo de un salario.

¿Cómo analizar los datos de una variable?

Cuando las variables se someten a análisis, la frecuencia se refiere a cómo se distribuyen los diferentes valores de una variable en un conjunto de datos y cuántas veces aparece cada valor. Esto es primordial para entender y analizar los datos en el análisis estadístico y de esta forma, poder tomar decisiones basadas en datos.

Para las variables categóricas son:

  • Frecuencia absoluta: el número de observaciones en cada categoría.
  • Frecuencia relativa:  la frecuencia absoluta de una categoría por el total de observaciones.
  • Moda: el valor con mayor frecuencia en la distribución de las categorías.

Y para las variables numéricas:

  • Media: resulta de la suma de todos los valores dividida por el número total de observaciones.
  • Mediana: valor medio de la distribución, separando el 50% inferior del 50% superior.
  • Moda: valor más frecuente en la distribución.
  • Rango: diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo.
  • Desviación estándar: medida de la dispersión de los valores alrededor de la media.
  • Percentiles: indican el valor por debajo del cual cae un porcentaje específico de los datos.

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En Tesis y Másters colaboramos y redactamos tu proyecto académico o tesis. Si has tenido problemas con el análisis de las variables, contamos con expertos en cada disciplina para ti. ¡Esperamos tu contacto!

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