Tabla de contenidos
- Diferencia entre casos y variables
- ¿Cuáles son los niveles de medida en estadística descriptiva?
- Importancia de distinguir los niveles de medida
En el presente artículo se explica los conceptos: casos, variables y niveles de medida en estadística descriptiva utilizando para el desarrollo del contenido ejemplos comprensibles. También se explicará la importancia de la distinción de los diferentes tipos de niveles de medida para el análisis estadístico.
Diferencia entre casos y variables
Consideremos que estamos interesados en el baloncesto y nos gustaría saber los detalles: la cantidad de canastas de un jugador, cantidad de partidos ganados de un equipo y la cantidad de mates en una competencia. Estos datos son piezas de información que pueden interpretarse en términos de variables y casos. Las variables son características de algo o alguien mientras que los casos son algo o alguien.
Ejemplo 1. Supongamos que estás interesado en algunas características de tu equipo favorito y deseas saber: (i) el peso corporal, (ii) altura y (iii) edad. Estas tres características son las variables mientras que los jugadores son los casos.
Ejemplo 2. Supongamos ahora que estás interesado en las características de los equipos Americanos: (i) ciudad, (ii) cantidad de canastas y (iii) color del equipo. Estas tres características son variables, los casos esta vez son equipos a diferencia de jugadores individuales como en el ejemplo 1.
Según los ejemplos 1 y 2, los casos pueden ser un individuo o grupo de individuos, pero los casos también pueden ser compañías, países, escuelas, etc. Cada característica de un caso puede llamarse variable siempre que cumpla un criterio esencial: necesita variar.
Volvamos al ejemplo 2 y veamos la ciudad de los equipos. Un equipo será de Boston y los demás serán de New York y Chicago. Hay variedad de equipos. Veamos una segunda característica: el país de origen. Para todos los quipos el país de origen será Estados Unidos, es decir, no hay variedad, por ello el país de origen se considera como una constante en lugar de una variable.
Podemos imaginar, entonces, muchos tipos de variables que representen características muy diferentes, por esta razón es importante distinguir los diferentes niveles de medida.
¿Cuáles son los niveles de medida en estadística descriptiva?
Nivel de medida nominal
El nivel más simple de medida es el nominal. Una variable nominal tiene varias categorías y no tiene orden, es decir, ninguna categoría es mejor que otra. Por ejemplo, el país de origen. España, Perú y Estados Unidos difieren entre sí pero no existe un orden de ranking. Otro ejemplo es el género o la ciudad de origen de los jugadores.
Nivel de medida ordinal
El siguiente nivel de medida es el ordinal. Una variable ordinal tiene categorías y un orden. Un ejemplo es el de orden de los equipos en una competencia. Se sabe quién ganó, quien quedó segundo, tercero, etc. El nivel nominal y ordinal son variables categóricas.
Nivel de medida intervalo
El siguiente nivel de medida es el intervalo. Una variable de intervalo tiene categorías, tiene un orden e intervalos similares entre las categorías. Un ejemplo es la edad de los jugadores. Podemos decir que un jugador de 18 años es distinto que un jugador de 16 años en términos de edad. También podemos decir que el primero es mayor. Pero también podemos decir que en términos de edad, la diferencia entre el jugador de 18 y el de 16 años es similar a la diferencia entre un jugador de 14 y otro de 12 años.
Nivel de medida ratio
El último nivel de medida es el ratio, es similar al nivel de intervalo pero tiene en adición un punto cero significativo. Un ejemplo es la altura medida en centímetros. Hay diferencias entre las categorías, hay un orden, hay intervalos similares y hay un punto cero significativo. Una altura de cero centímetros significa que no hay altura en absoluto. Hay que señalar que no podemos decir que la edad tiene un punto cero, porque una edad cero no significa que no haya edad. La edad es, por lo tanto, una variable de intervalo. Los intervalos y los ratio son variables cuantitativas, ya que las categorías son representadas por valores numéricos.
Las variables cuantitativas también pueden distinguirse en variable discreta y continua. Una variable es discreta cuando es posible que los valores de las variables formen un set de números separados. Por ejemplo el número de canastas por un jugador. Un jugador puede anotar 1 o 2 dos canastas pero no 1.22 canastas. Una variable es continua si es posible que los valores de las variables formen un intervalo. Un ejemplo es la altura de los jugadores. Un jugador puede medir 160 centímetros, 165 centímetros y también puede medir 164.245 centímetros, no tenemos un set de números separados sino una región de valores infinitos.
Importancia de distinguir los niveles de medida
El método que se utilice para analizar los datos depende del nivel de medida de las variables. En la práctica la distinción de las variables a veces se torna confuso. Por ejemplo, para varios análisis estadísticos, la diferencia entre intervalo y ratio no es muy importante. Además, muchos estadísticos (profesión) argumentan que si se tiene una variable ordinal medida en una escala de 10 categorías o más, pueden analizar esta variable como si fuera cuantitativa. Por ejemplo, en una encuesta la pregunta es: en la escala de 0 a 10, ¿cuán bueno dirías que es Michael Jordan? Formalmente, esta es una variable ordinal pero en la práctica se puede tratar como si fuera una cuantitativa.