en la investigación estadística, una variable se define como un atributo de un objeto de estudio. Elegir qué variables medir es fundamental para un buen diseño experimental.
ejemplo
si desea probar si algunas especies de plantas son más tolerantes a la sal que otras, algunas variables clave que puede medir incluyen la cantidad de sal que agrega al agua, las especies de plantas en estudio y variables relacionadas con la salud de las plantas como el crecimiento y la marchitez.,
necesita saber con qué tipos de variables está trabajando para elegir las pruebas estadísticas adecuadas e interpretar los resultados de su estudio.
normalmente se puede identificar el tipo de variable haciendo dos preguntas:
- ¿Qué tipo de Datos contiene la variable?
- ¿Qué parte del experimento representa la variable?
tipos de datos: variables cuantitativas vs categóricas
Los datos son una medida específica de una variable, es el valor que registra en su hoja de datos., Los datos se dividen generalmente en dos categorías:
- Los datos cuantitativos representan cantidades.
- Los datos categóricos representan agrupaciones.
una variable que contiene datos cuantitativos es una variable cuantitativa; una variable que contiene datos categóricos es una variable categórica. Cada uno de estos tipos de variables se puede desglosar en otros tipos.
variables cuantitativas
cuando se recopilan datos cuantitativos, los números que se registran representan cantidades reales que se pueden sumar, restar, dividir, etc., Existen dos tipos de variables cuantitativas: discretas y continuas.
| tipo de variable | ¿qué representan los datos? | ejemplos |
|---|---|---|
| variables discretas (también conocidas como variables enteras) | recuentos de elementos o valores individuales., |
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| variables Continuas (también conocido como relación de variables) | Mediciones de continua o no-finito de valores. |
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variables Categóricas
las variables Categóricas representan agrupaciones de algún tipo. A veces se registran como números, pero los números representan categorías en lugar de cantidades reales de cosas.,
Hay tres tipos de variables categóricas: variables binarias, nominales y ordinales.
| tipo de variable | ¿qué representan los datos? | Ejemplos |
|---|---|---|
| variables Binarias (también conocido como variables dicotómicas) | Sí/no en los resultados., |
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| variables nominales | grupos sin rango ni orden entre ellos. |
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| variables Ordinales | Grupos que se clasifican en un orden específico. |
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*tenga en cuenta que a veces una variable puede funcionar como más de un tipo!, Una variable ordinal también se puede utilizar como una variable cuantitativa si la escala es numérica y no necesita mantenerse como enteros discretos. Por ejemplo, las calificaciones por estrellas en las reseñas de productos son ordinales (1 a 5 estrellas), pero la calificación promedio por Estrellas es cuantitativa.
Hoja de datos de ejemplo
para realizar un seguimiento de su experimento de tolerancia a la sal, cree una hoja de datos en la que registre información sobre las variables del experimento, como la adición de sal y la salud de las plantas.,
para recopilar información sobre las respuestas de las plantas a lo largo del tiempo, puede completar la misma hoja de datos cada pocos días hasta el final del experimento. Esta hoja de ejemplo está codificada por colores según el tipo de variable: nominal, continua, ordinal y binaria.
partes del experimento: variables independientes vs dependientes
Los experimentos generalmente están diseñados para averiguar qué efecto tiene una variable sobre otra, en nuestro ejemplo, el efecto de la adición de sal en el crecimiento de las plantas.,
manipula la variable independiente (la que cree que podría ser la causa) y luego mide la variable dependiente (la que cree que podría ser el efecto) para averiguar cuál podría ser este efecto.
probablemente también tendrá variables que mantenga constantes (variables de control) para enfocarse en su tratamiento experimental.,
| Tipo de variable | Definición | Ejemplo (tolerancia a la sal experimento) |
|---|---|---|
| variables Independientes (también conocido como tratamiento de variables) | Variables a manipular con el fin de afectar el resultado de un experimento. | la cantidad de sal añadida al agua de cada planta., |
| variables Dependientes (también conocido como variables de respuesta) | Variables que representan el resultado del experimento. | cualquier medición de la salud y el crecimiento de las plantas: en este caso, la altura de la planta y la marchitez. |
| variables de Control | Variables que se mantienen constantes durante todo el experimento. | la temperatura y la luz en la habitación en la que se mantienen las plantas, y el volumen de agua dado a cada planta., |
Ejemplo de hoja de datos
En este experimento, se han independientes y tres variables dependientes.
las otras variables de la hoja no se pueden clasificar como independientes o dependientes, pero contienen datos que necesitará para interpretar sus variables dependientes e independientes.
¿qué pasa con la investigación correlacional?,
Cuando haces investigación correlacional, los Términos «dependiente» e «independiente» no se aplican, porque no estás tratando de establecer una relación de causa y efecto.
sin embargo, puede haber casos en los que una variable precede claramente a la otra (por ejemplo, la lluvia conduce a barro, en lugar de al revés). En estos casos, puede llamar a la variable anterior (es decir, la lluvia) la variable predictora y a la siguiente variable (es decir, el lodo) la variable de resultado.
Otros tipos comunes de variables
Una vez que hayas definido tu variables independientes y dependientes, y determina si son categóricas o cuantitativas, usted será capaz de elegir la correcta de la prueba estadística.,
pero hay muchas otras formas de describir variables que ayudan a interpretar los resultados. A continuación se enumeran algunos tipos útiles de variables.
| Tipo de variable | Definición | Ejemplo (tolerancia a la sal experimento) |
|---|---|---|
| variables de Confusión | Una variable que oculta el verdadero efecto de otra variable en el experimento., Esto puede suceder cuando otra variable está estrechamente relacionada con una variable que le interesa, pero no la ha controlado en su experimento. | el tamaño de la maceta y el tipo de suelo pueden afectar la supervivencia de la planta tanto o más que las adiciones de sal. En un experimento controlarías estos factores de confusión potenciales manteniéndolos constantes. |
| variables latentes | una variable que no se puede medir directamente, pero que se representa a través de un proxy., | la tolerancia a la sal en las plantas no se puede medir directamente, pero se puede inferir de las mediciones de la salud de las plantas en nuestro experimento de adición de sal. |
| variables compuestas | una variable que se hace combinando múltiples variables en un experimento. Estas variables se crean cuando se analizan datos, no cuando se miden. | las tres variables fitosanitarias podrían combinarse en una sola puntuación fitosanitaria para facilitar la presentación de sus hallazgos., |
preguntas frecuentes acerca de las variables
puede pensar en variables independientes y dependientes en términos de causa y efecto: una variable independiente es la variable que cree que es la causa, mientras que una variable dependiente es el efecto.
en un experimento, se manipula la variable independiente y se mide el resultado en la variable dependiente., Por ejemplo, en un experimento sobre el efecto de los nutrientes en el crecimiento del cultivo:
- la variable independiente es la cantidad de nutrientes añadidos al campo de cultivo.
- La variable dependiente es la biomasa de los cultivos en el momento de la cosecha.
definir sus variables, y decidir cómo las manipulará y medirá, es una parte importante del diseño experimental.
una variable de confusión, también llamada factor de confusión o factor de confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación de causa y efecto.
una variable de confusión se relaciona tanto con la supuesta causa como con el supuesto efecto del estudio. Puede ser difícil separar el verdadero efecto de la variable independiente del efecto de la variable de confusión.
en el diseño de su investigación, es importante identificar posibles variables de confusión y planificar cómo reducirá su impacto.,
las variables cuantitativas son todas las variables en las que los datos representan cantidades (por ejemplo, altura, peso o edad).
Las variables categóricas son cualquier variable donde los datos representan grupos. Esto incluye clasificaciones (por ejemplo, los lugares finales en una carrera), clasificaciones (por ejemplo, marcas de cereales) y resultados binarios (por ejemplo, giros de monedas).
Necesita saber con qué tipo de variables está trabajando para elegir la prueba estadística correcta para sus datos e interpretar sus resultados.,
las variables discretas y continuas son dos tipos de variables cuantitativas:
- Las variables discretas representan recuentos (por ejemplo, el número de objetos en una colección).
- Las variables continuas representan cantidades mensurables (por ejemplo, volumen o peso de agua).
