Entendiendo las Variables: Clasificación y Medición en Estadística

La discusión comienza definiendo una variable como una característica que puede tomar diferentes valores dentro de una población. Las variables se pueden clasificar según los valores que asumen o su función en una proposición.

Las variables se clasifican en tipos cualitativos y cuantitativos. Las variables cualitativas describen cualidades, como el color de ojos y el género, mientras que las variables cuantitativas describen cantidades. Las variables cuantitativas se pueden dividir además en tipos discretos y continuos.

Las variables cuantitativas discretas corresponden a números naturales y se caracterizan por unidades enteras, lo que significa que no se pueden utilizar fracciones. En contraste, las variables cuantitativas continuas pueden asumir valores dentro de un rango continuo, lo que permite infinitas posibilidades entre dos valores.

Las variables se pueden medir en diferentes escalas. La escala nominal se utiliza para nombrar valores, como el género (femenino o masculino), y establece relaciones de equivalencia. Otros ejemplos incluyen el estado civil y la presencia de una enfermedad, que también se miden en una escala nominal.

Cuando las variables cualitativas proporcionan más información, se pueden medir en una escala ordinal, lo que permite establecer desigualdad y orden. Un ejemplo es la clasificación de una enfermedad, como las etapas del cáncer del 1 al 4, donde los números indican gravedad pero no permiten operaciones matemáticas.

Las variables cuantitativas utilizan escalas de intervalo o de razón. La escala de intervalo tiene un cero relativo, lo que significa que no indica la ausencia de la característica que se está estudiando, mientras que la escala de razón tiene un cero absoluto, lo que indica que ninguna de la característica existe. Por ejemplo, la temperatura se puede medir en Celsius (intervalo) o Kelvin (razón).

Ejemplos de variables medidas en una escala de razón incluyen la edad y la concentración de hemoglobina en sangre o en orina. La discusión enfatiza que las escalas nominales y ordinales se utilizan típicamente para variables cualitativas, mientras que las escalas de intervalo y de razón se reservan para variables cuantitativas.

Se aclara que una variable puede medirse en diferentes escalas, y el objetivo es recopilar datos utilizando la escala que proporcione más información. Por ejemplo, la temperatura corporal puede medirse tanto en escalas de razón como en escalas de intervalo.

La discusión comienza con la clasificación de las temperaturas de los pacientes, donde se observa que un paciente tiene una temperatura de 36.5 grados Celsius. El hablante explica el uso de escalas ordinales para categorizar a los pacientes en estados normales, subfebril o febril. Alternativamente, se podría emplear una escala nominal para clasificar simplemente a los pacientes como con fiebre o sin fiebre. Se hace hincapié en utilizar escalas que proporcionen la mayor cantidad de información posible, ya que es más fácil transformar datos detallados en categorías que revertir de categorías a valores aislados.

El ponente introduce la clasificación de variables según su función en una proposición, distinguiendo entre variables independientes, dependientes e intervenientes. La variable independiente influye en la variable dependiente, mientras que la variable interveniente modifica la relación entre ambas. Por ejemplo, el número de contactos con personas se presenta como una variable independiente que aumenta la probabilidad de infección por coronavirus, mientras que el uso de mascarillas se describe como una variable interveniente que puede reducir este riesgo.

El hablante elabora sobre cómo la clasificación de las variables como independientes o dependientes no es fija, sino que depende del contexto de la proposición. En un escenario, el número de contactos es la variable independiente que afecta la probabilidad de infección por coronavirus, mientras que en otro escenario, la infección misma se convierte en la variable independiente, con síntomas como fiebre y tos como las variables dependientes. Esto ilustra que los roles de las variables pueden cambiar según la proposición específica que se esté considerando.

La discusión se centra en la operacionalización de variables, destacando que algunas variables son sencillas de evaluar mientras que otras son más complejas. El orador enfatiza la importancia de descomponer variables complejas en dimensiones más simples y objetivas. Cada dimensión se evalúa a través de indicadores, y estos indicadores contribuyen a la creación de un índice que aproxima la medición de la variable compleja. Un ejemplo proporcionado es el puntaje de Apgar, que evalúa la vitalidad del recién nacido en base a cinco dimensiones: apariencia, frecuencia cardíaca, reflejos, tono muscular y respiración, con puntajes que van de 0 a 2 para cada aspecto.