Tipos de variables y escalas de medición en investigación
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El documento describe diferentes tipos de variables, incluyendo variables nominales, ordinales, discretas y continuas. Explica que las variables nominales tienen categorías sin orden, mientras que las ordinales tienen categorías ordenadas. Las discretas y continuas pueden tomar valores enteros o cualquier valor dentro de un rango, respectivamente. También discute las escalas de medición como nominal, ordinal e intervalo/proporcional y cómo afectan el tipo de estadística y potencia que puede usarse.
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Tipos de variables y escalas de medición en investigación
- 2. Género Edad Estatura Color de ojos o Cabello Religión/Part. Político Esperanza de vida
- 3. Variable Lo que esta siendo observado o medido
- 5. Constante valor fijo que se mantiene inalterable a través del tiempo y del espacio.
- 6. Velocidad de la LUZ
- 7. Variable Dependiente Variable Independiente Lenguaje Núm. Palabras Edad
- 8. Variable Dependiente Objeto de Interés o bien variable que cambia en respuesta a la variable independiente.
- 11. Género Edad Estatura Color de ojos o Cabello Religión/Part. Político Esperanza de vida Género Estatura
- 12. Discretas Los datos discretos toman valores que podemos suponer que son siempre números enteros.
- 13. Discretas
- 14. Continuas Los datos continuos pueden tomar cualquier valor de un intervalo determinado.
- 15. Continuas Prueba T ó T Student
- 16. Nominal Categorías a las que se asigna un nombre sin que exista orden implícito entre ellas.
- 28. Ordinal Categorías ordenadas, de manera que las diferencias entre categorías pueden no ser iguales
- 29. Tipos Sanguíneos
- 30. Interválica Tiene distancias iguales entre sus valores pero el 0 es arbitrario.
- 33. Proporcional Tiene intervalos iguales entre valores y un punto cero significativo.
- 35. Práctica
- 36. Práctica
- 37. Identidad Relación de Orden Distancia 0 absolutoRazón Intervalo Ordinal Nominal Potencia Resumen
- 38. Potencia Grado de probabilidad de rechazar estadísticamente la Ho cuanto esta es falsa, es decir, cuan probable es que el investigador demuestre estadísticamente que su hipótesis inicial es correcta
- 39. Tipo de Medición Característica de Variable Ejemplo Estadística Potencia NOMINAL Categorías no Ordenadas Género Grupo sanguíne o Recuento Tasas Proporciones Riesgo Relativo X2 Mantel-Haentzel Baja
- 40. Tipo de Medición Característica de Variable Ejemplo Estadística Potencia ORDINAL Categorías Ordenadas con Intérvalos no cuantificables Grado de Dolor Recuento Tasas Proporciones Riesgo Relativo X2 Mantel-Haentzel Mediana Correlación Ordinal Intermedia
- 41. Tipo de Medición Característica de Variable Ejemplo Estadística Potencia CONTINUA O DISCRETA Espectro Ordenado con intervalos cuantificables Peso Estatura Cigarrillo s Media D E T student Varianza Regresión Elevada
- 42. Células Oxígeno Minerales Glucosa Grasas Agua Toxinas Sangre Lts Grs Núm. Vol Operatividad de la Variable a CONVENIENCIA
- 43. Conclusiones
- 44. En la vida la única CONSTANTE es la VARIABILIDAD.
- 45. La descripción y selección correcta de la variable influirá El lector de nuestro trabajo identifique de forma rápida y clara el sentido de la investigación. Desde el titulo debe conocer las variables. Podremos definir correctamente las hipótesis dependientes de las independientes Establecemos de forma clara la PRUEBA ESTADÍSTICA de confianza y certera a nuestro trabajo Conocer el grado de POTENCIA por medio del tipo de variables gana sentido a la investigación
- 46. Examen
- 47. Para el investigador es un buen ejercicio matinal deshacerse antes del desayuno de alguna hipótesis favorita. Así se conserva joven. Konrad Lorenz
- 48. Gracias
Notas del editor
- Existen diferencias entre las personas: Género, edad, altura, color de pelo, y de ojos , de las preferencias políticas, respuesta a determinadas tratamientos y esperanza de vida. En el lenguaje de la estadística médica, estos factores reciben el nombre de variables.
- En palabras llanas una variable es lo que esta siendo observado o medido.
- Para entender el concepto de variable, lo vamos a diferenciar del concepto de CONSTANTE Aunque realmente no están separadas del todo, es una cuestión de semántica y orden. Semántica:
- En medicina es difícil encontrar una constante a diferencia de materias como la física o las matemáticas.
- Aunque muchas cosas son variables. Las variables tienen un orden de importancia. Y la variable más importante se va a llamar Dependiente. En los trabajos de investigación, llámese artículo, tesis, publicación. Vamos a distinguir dos variables entre todo el universo de variables. Esto parece muy sencillo, ¿no es así? Llega un momento, sin embargo, en el que as cosas se complican. Una vez que salgamos al ámbito de los experimentos , la distinción entre variables dependientes e independientes se convierte en un verdadero rompecabezas. Por ejemplo si deseamos observar la evolución del vocabulario de un niño a medida que va creciendo, el número de palabras sería la variable dependiente y la edad, la variable independiente. Es decir, estamos diciendo que el vocabulario depende de la edad, incluso si no hay ninguna intervención externa y no lo estamos manipulando. Así en general, si una variable cambia en respuesta a otra, decimos que la variable dependiente es la que varía en respuesta a la variable independiente.
- La variable DEPENDIENTE es el objeto de interés que varía en respuesta a alguna intervención
- La variable INDEPENDIENTE es la intervención,o lo que esta siendo aplicado.
- Para entender el concepto de variable, lo vamos a diferenciar del concepto de CONSTANTE Aunque realmente no están separadas del todo, es una cuestión de semántica y órden. Semántica:
- Tanto al Género como la altura las hemos llamado variables, es evidente que son diferentes entre si en lo que atañe al tipo y número valores que pueden tomar. Una forma de establecer diferencias entre tipos de variables es decidir si los valores son discretos o continúos.
- Las variables discretas solamente pueden tomar valores en un conjunto finito. Si hacemos uso de nuestros ejemplos anteriores, en esta clase quedarían incluidoas variables como el género, el color del pelo y de los ojos, las preferencias políticas y el tratamiento recibido por una persona. Un número X es una variable discreta por ejemplo las veces que una persona ha ingresado en un hospital, el numero de caries dentales, el dienten caido o las mulas empastadas y el número de hijos Pese a lo que puedan decir los demógrafos, es imposible tener 2.13 hijos. Los niños vienen en cantidades discretas.
- Las variables discretas solamente pueden tomar valores en un conjunto finito. Si hacemos uso de nuestros ejemplos anteriores, en esta clase quedarían incluidas variables como el género, el color del pelo y de los ojos, las preferencias políticas y el tratamiento recibido por una persona. Un número X es una variable discreta por ejemplo las veces que una persona ha ingresado en un hospital, el numero de caries dentales, el diente caído o las mulas empastadas y el número de hijos Pese a lo que puedan decir los demógrafos, es imposible tener 2.13 hijos. Los niños vienen en cantidades discretas.
- La situación es diferente para variables continuas. Puede parecer de entrada que una cualidad como la altura. Por ejemplo, se mide en unidades discretas: alguien mide 1.72mts de altura, una persona ligeramente más alta mediría 1.73mts, alguien más bajo 1.71 mts. De hecho la limitación viene impuesta por el instrumento de medición. Si usaramos una regla con graduaciones menores seríamos capaces de apreciar variaciones de ½ cm. Y si utilizáramos un láser la medida sería más precisa. Ocurre lo mismo la presión sanguínea, el peso, el tiempo. La medición no obstante es artificial si dos personas tienen la misma presión sanguínea cuando la medimos con una aproximación es de una décima de milímetro, si aun así son iguales, podemos medir con graduación más fina hasta que tengan una diferencia.
- Una variable como el género sólo puede tomar dos alores, varón y mujer. Ninguno de los dos es más alto o mejor que otro. Podemos enumerarlos poniendo a hombre como 1er lugar o bien a la muer. Sin que pierda información importante. Las variables nominales pueden ser dicotómicas o bien pueden no serlo podemos clasificar el estado civil, como soltero, casado divorciado, etc. Pero no existe número entre ellos.
- Stevens en 1951 definió cuatro tipos de escalas, de acuerdo a las propiedades del sistema numérico que se aprovechan por la regla que se usa para la asignación. Los "niveles de medición", o escalas de medida son expresiones que normalmente se refieren a la teoría de los tipos de escala desarrollada por el psicólogo Stanley Smith Stevens .. Stevens propuso su teoría en 1946 Ciencia artículo titulado "Sobre la teoría de las escalas de medida" [1] . En ese artículo, Stevens afirma que todas las mediciones en la ciencia se llevó a cabo utilizando cuatro diferentes tipos de escalas que él llamó, "ordinal", "intervalo" y "relación" "nominal". El primer tipo es ESCALA NOMINAL. Emplea nombres para los objetos. Sería el caso para femenino y masculino. Asignar 0 a femenino y 1 para masculino.
- Las variables discretas solo pueden tomar valores en un conjunto finito. Si hacemos uso de nuestros ejemplos anteriores, en esta clase quedarían incluidas variables como género, el color de pelo y de los ojos.
- Estas variables no tienen otra relación entre si más que el ESTADO CIVIL. Pero realmente no es más importante se viudo que soltero. Pero para la estadística si se tiene que poner un número para DIFERENCIAR las VARIABLES. Pues en los programas más útiles se puede
- Podemos pensar en la variables de otra manera, una variable como el género sólo puede puede tomar dos valores: varón o mujer. Ninguno de los dos es más alto o mejor que el otro. Los podemos enumerar poniendo el varon en primer lugar, o primero mujer sin que se pierda ninguno información . Esta variable recibe el nombre de nominal.
- En las escalas e medición donde utilizamos el 0 como referencia. La temperatura es una de las escalas más “convenientes” Los grados celcius marcan el 0 en el punto de congelación del agua Los grados Farenheit el 0 es el punto de congelación del alcohol Los grados Kelvin son el verdadero 0 absoluto donde no existe actividad molecular
- Es continua porque puede adoptar cualquier valor a lo largo de su escala hasta el infinito Es de intervalo porque existe una proporción entre las divisiones y porque parte de un número 0 que no puede ser negativo. (no hay quien pese – 20kgs en la vida cotidiana)
- Uno de los principales problemas es identificar las variables cuando leemos los estudios. Sobre todo cuando son tan grandes. Un ejercicio es identificar la varible principal que formulará la hipótesis del trabajo. Nosotros no conocemos la hipótesis de trabajo, pero podemos imaginarla por el títul.
- la sensibilidad de un diseño investigativo reside en su capacidad de detectar diferencias o efectos allí donde los haya.
- En general Variable es todo aquello que me interese, este sujeto a cambios y que se pueda medir. A partir de esta definición, el concepto de variable se convierte en un mundo infinito de posibilidades. Y abre otro mundo en cuanto a la posibilidad de medirlas. Ejemplos podemos citar muchos. En el área médica que es nuestra área hay múltiples ejemplos. Tan cotidiano como la sangre. La sangre pude ser medida en litros, en peso. Componentes. Se puede medir la grasa, el oxígeno, los tóxicos, las células, la temperatura, etc, etc. Dentro del mismo hombre hay muchas variables. Aquí nos nacen dos situaciones fundamentales o medulares o columnares de nuestro proyecto. Lo que quermos estudiar se llama variable pero también tiene que ser o tener la posibilidad de medirse. Hay variables dicotómicas o nóminales.. Hablar de la relación que tienen las variables. Por ejemplo.. Las variables que son alteradas, no pueden entrar en el estudio, entonces se convierten en no inclusion o exclusiòn Volvemos a la sangre. Las variables van a cambiar u oscilar dependiendo de otras características. No es lo mismo medir la sangre de un niño que de una niña. De una niña que de un hombre adulto. Los componentes homonales van a tener diferente calidad y composición Entonces las variables también se adaptan al tipo de estudio. Porque si quiero solo hacer un estudio descriptivo, pues no tengo que hacer nada, solo reportar. Pero si voy a hacer un estudio específico descriptivo sobre la sangre de las adolescentes de 12 años. Pues si me llega la sangre de un varón de 35 años, tengo que excluirla. Ya que adquirmos comprensión de lo que son las variables. Ese detalle de la variable y como la voy a medir va implicito en el título. El titulo del trabajo me tiene que informar lo que el autor esta tomando como varible. Posiblemente no como la mide, pero si la variable maestra. En algunos ar´ticulos nos damos cuenta que el titulo no tiene nada que ver con el desarrollo del trabajo.
- Notas: Las pulgadas son tomadas del pulgar del rey Como los pies son el pie del rey La yarda es el hombro al pecho del rey Las medidas nacen en la epoca en que Francia e inglaterra estaban en guerra. La guerra de los 100 años. Lo ingleses para distraer a los franceses inventaron estas medidas para engañar las estrategías francesas. Posteriormente las variables también deben tener una escala que ayude a graficarlas.
- Notas: Las pulgadas son tomadas del pulgar del rey Como los pies son el pie del rey La yarda es el hombro al pecho del rey Las medidas nacen en la epoca en que Francia e inglaterra estaban en guerra. La guerra de los 100 años. Lo ingleses para distraer a los franceses inventaron estas medidas para engañar las estrategías francesas. Posteriormente las variables también deben tener una escala que ayude a graficarlas.
- Ejemplo: Cuando un dermatólogo aplica una nueva crema, bálsamo de berenjena, a 20 adolescentes cuyas posibilidades de encontrar su verdadero amor se han visto seriamente comprometidas a causa del acné, y los compara con otros 20 adolescentes que siguen sin tratamiento (y presumiblemente sin pareja), no esta interesado exclusivamente en estos 40 muchachos. Espera saber de que manera van a responder el tratamiento todos los chicos que tienen acné. Es decir, está intentando llevar a cabo una inferencia sobre un grupo grande de individuos a partir del pequeño grupo que está estudiando. Continuemos con la revisión de las variables.