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Variable Estadística: Es el conjunto de los distintos valores numéricos que adoptan un carácter cuantitativo.

Clasificación de las variables:

• Variable Cualitativa: Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidades. Cada modalidad que se expresa se denomina atributo o categoría, es de tipo nominal u ordinal y solo se puede catalogar o establecer su frecuencia.
• Variable Cuantitativa: Es aquella característica que se puede medir (numéricamente) y establecer su frecuencia. Se pueden hacer operaciones aritméticas.
• Variable Cuantitativa Continua: Es cuando teóricamente toma cualquier valor dentro de un nivel especificado de valores, es decir, una variable continua se mide uniformemente (acepta modalidades intermedias: enteros y decimales).
• Variable Cuantitativa Discontinua, Directa o no continua: Es cuando los valores que se registran están separados entre sí por unidades enteras y no pueden tomar valores fraccionarios en un intervalo dado. Una característica de variable discreta es la presencia de vacíos o interrupciones entre los valores que esta puede tener, es decir, no admite modalidad intermedia.
• Variable Aleatoria: Es aquella cuyos valores numéricos provienen de factores fortuitos o del azar y no se puede predecir exactamente con anticipación cuáles individuos se van a estudiar.

Escala de Medición de las Variables: Son formas convencionales o moldes estadísticos distintos para resumir información de diferentes variables, por ejemplo: escala de edad, escala de sexo, escala de tiempo, etc.

Estructura de una Escala: Se componen de partes muy diferenciadas que representan valores individuales o grupos llamados clases.

Clasificación de las Escalas:

1. Escala Nominal: Las variables que solamente se pueden medir con esta escala son las cualitativas, también llamadas categóricas, en ellas se pueden encontrar diferentes categorías. Ejemplo: escala de sexo: masculino-femenino.
2. Escala Ordinal: Las variables que se pueden medir con esta escala son de tipo cuantitativo y en esta, las variables pueden tomar diferentes valores, de tal manera que es posible ordenar estos valores en forma ascendente o descendente, pero no se puede saber si la diferencia entre dos valores es la misma o no, a diferencia entre otros dos valores.
3. Escala de Intervalos: Cuando además de distinguir diferencias en grado, en la propiedad de un objeto, también se puede distinguir diferencias iguales entre objetos, se tiene una medida de intervalo. Una forma de distinguir variables que se miden en esta escala es que el cero no indica que hay una ausencia de variable.
4. Escala de Razón o Proporcional: En esta escala se cumplen todas las características que en las anteriores, además que el cero sí indica una ausencia de variable.

Condiciones de una Buena Escala:

• Exhaustividad: Debe contener todas las unidades investigadas. Por eso se recomienda agregar la clase ignorada no registrada, mal definida.
• Especificidad: Debe evitar inbricaciones en la construcción de las clases.
• Coherencia: Debe haber presedencia armónica entre las clases.
• Claridad: Debe ser explícita, evitar signos, siglas y facilitar la comprensión.

El arreglo ordenado o tablas de frecuencias: Cuando se mide una variable aleatoriamente en los elementos (individuos) componentes de una población los valores registrados llegan, por lo general, al estadístico o investigador, como un conjunto de datos desordenados, hasta tanto los mismos no sean ordenados en forma adecuada, es poco probable que proporcionen información necesaria para la toma de decisiones. Si el número de observaciones no es demasiado grande el primer paso para organización de los datos es la preparación de un arreglo ordenado.

Clasificación de datos:

1. Con una sola escala (distribución de frecuencia).
2. Con dos escalas (datos de asociación: los datos se clasifican simultáneamente de acuerdo a dos escalas, como raza y sexo, o edad y sexo, estatura y edad, etc.
3. Con escala de tiempo sola o asociada (series cronológicas o temporales): La escala que se emplea es el tiempo, para mostrar la evolución de un fenómeno.

Presentación de datos con una sola escala:

• Frecuencia: Es el número de veces en el que se repite un dato.
• Distribución de Frecuencia: Es la condensación y simplificación de los datos. Una vez obtenidos los datos es necesario agruparlos en forma ordenada donde se muestra la frecuencia de valores en cada clase.

Clasificación de la Frecuencia:

1. Frecuencia simple: Es el número de veces que un mismo valor se repite en la distribución, comúnmente se señala por f.
2. Frecuencia Absoluta Acumulada: Es la suma sucesiva del número de veces que cada valor se repite en la distribución, se representa por F.
3. Frecuencia relativa simple: Se refiere al peso de frecuencia absoluta de un valor de la variable sobre el total, se representa por h.
4. Frecuencia relativa acumulada: Se refiere al peso de la frecuencia absoluta acumulada sobre el total, se representa por H.

Usos de las frecuencias:

• La frecuencia absoluta indica cuál o cuáles valores son los más frecuentes en la distribución.
• Al multiplicar por 100 la frecuencia relativa simple se obtiene un porcentaje. Este representa un valor de la muestra en términos porcentuales.
• Al multiplicar por 100 la frecuencia relativa acumulada se obtiene el porcentaje de valores menores o iguales a ese valor.
• La frecuencia acumulada indica cuántos valores hay por debajo del valor seleccionado.

Etiquetas: escalas de medición, frecuencias, variables estadísticas