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                                 RED ASISTENCIAL LAMBAYEQUE
                                              ESSALUD




   Operacionalización de variables



 Dr. Cristian Díaz Vélez
 Epidemiólogo Clínico
    Auditor Médico

cristiandiazv@hotmail.com
cristian.diaz@essalud.gob.pe
Concepto
• Una variable es operacionalizada con el fin de
  convertir un concepto abstracto en uno
  empírico, susceptible de ser medido a través
  de la aplicación de un instrumento.
• La precisión para definir los términos tiene la
  ventaja de comunicar con exactitud los
  resultados.
Concepto
• Algunas variables son tan concretas, o de igual
  significado en el ámbito mundial, que no
  requieren operacionalización:
  Sexo
  Colores semáforo
  Órganos del cuerpo humano
Variable
• Cualquier característica de la realidad que pueda
  ser determinada por observación y que pueda
  mostrar diferentes valores de una unidad de
  observación a otra.
• Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que
  tiene como característica la capacidad de asumir
  distintos valores, ya sea cuantitativa o
  cualitativamente.
• Se deriva de la unidad de análisis y están
  contenidas en las hipótesis y en el titulo del
  estudio.
Variable
• La validez de una variable depende
  sistemáticamente del marco teórico que
  fundamenta el problema y del cual se ha
  desprendido, y de su relación directa con la
  hipótesis.
• Su misma palabra define que “debe admitir
  rangos de variación”.
• Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto)
  al nivel operativo (concreto), es decir que sea
  observable y medible.
Tipos
• Según el tipo de estudio: si se busca relación
  causa-efecto
  Independiente: CAUSA
  Dependiente: EFECTO
  Interviniente: actúa entre la independiente y
  dependiente.
TIPOS DE VARIABLES
Por su naturaleza:
        Cualitativas
        Cuantitativas:
               Discretas/continuas
               Agrupadas o no agrupadas

Por la naturaleza de las escalas que miden sus valores:
       Nominales (“distinción”)
       Ordinales (“distinción” + “orden”)
       Intervalo y razón (“distinción” + “orden” + “distancia”)

                                                 ¡ MUY IMPORTANTE!
                                             Define el tipo de estimadores
                                                 estadísticos a utilizar
TIPOS DE VARIABLES


Ejemplos de variable nominales:
    Género (hombre/mujer)

    Lugar de nacimiento (País, Autonomía, Provincia, Localidad)

    Profesión (empresario, directivo de empresa, obrero....)

    Centro en que se cursaron los estudios (publico/privado)

    Razones para elegir la carrera de teleco (vocación, salario,
    prestigio....)
TIPOS DE VARIABLES


Ejemplos de variable ordinales (muy frecuentes en escalas de opinión)
    Grado de aceptación de una “afirmación” de 0 a 10

    Mucho, bastante, poco, nada (escala de 4 posiciones)

    Mucho, bastante, poco, muy poco, nada (cinco posiciones)

    Totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, indiferente, bastante
    de acuerdo, totalmente de acuerdo (5 posiciones)
    Siempre, a veces, rara vez, nunca




                                 ¡MUY IMPORTANTE!
           Los entrevistados tienden a situarse en las posiciones centrales.
                 Las escalas con posiciones pares discriminan mejor.
TIPOS DE VARIABLES


Ejemplos de variable de intervalo y razón
    Nº de miembros de la unidad familiar

    Salario

    Edad

    Renta familiar bruta

    Nº de meses en situación de desempleo




                            ¡MUY IMPORTANTE!
                         No necesitan codificación
                Permiten un tratamiento estadístico más rico
TIPOS DE VARIABLES


  VARIABLES           VARIABLES               VARIABLES
INDEPENDIENTES      INTERVINIENTES           DEPENDIENTES


                 ESCOLARIDAD DE LOS PADRES

                 DOTACION DE BIBLIOTECAS     COMPRENSION
  EDAD
                       METODOLOGIA
                                               LECTORA
Clasificación
• Según los valores que toma:
  Cualitativas o categóricas
  a. Dicotómicas
  b. Categóricas
  c. Ordinales
  Cuantitativas o numéricas
  a. Discretas
  b. Continuas
  c. De razón
Definición Operacional
• Explica como se define el concepto
  específicamente en el estudio planteado, que
  puede diferir de su definición etimológica.
• Equivale a hacer que la variable sea
  mensurable a través de la concreción de su
  significado, y está muy relacionada con una
  adecuada revisión de la literatura.
• Puede omitirse cuando la definición es obvia y
  compartida.
Categorización o dimensiones
• Cuando el concepto tiene varias dimensiones
  o clasificaciones o categorías, éstas deben
  especificarse en el estudio.
• Ej. “recursos”, que puede hacer referencia a
  “recursos        técnicos”,     “financieros”,
  “ambientales”, “humanos”
Indicador
• Es la señal que permite identificar las
  características de las variables.
• Se da con respecto a un punto de referencia.
• Son señales comparativas con respecto a
  contextos o a sí mismas.
• Su expresión matemática se nutre de la
  estadística, la epidemiología y la economía.
• Se expresa en razones, proporciones, tasas e
  índices.
• Permite hacer “medible” la variable.
Indicador
• Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos
  (la UVR, el dólar, la libra de café, el gramo de oro).
• Indicadores de pobreza (las migraciones, los
  desplazados, el desempleo, los asentamientos
  suburbanos).
• Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de
  mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida).
• Indicadores de desarrollo (el PIB: precio interno bruto,
  tasa de desempleo, la inflación, el IPC: índice de
  precios al consumidor).
Nivel de medición o escala de medición

• La medición de una variable se refiere a su
  posibilidad de cuantificación o cualificación.
  NOMINAL: este nivel sólo permite clasificar.
  Nominal dicotómica: sexo
  Nominal ppd: Color de ojos.
  ORDINAL: permite clasificar además ordenar,
  es decir, establecer una secuencia lógica que
  mide la intensidad del atributo.
Nivel de medición o escala de medición

Por ejemplo, al medir el grado de satisfacción
frente a un servicio de salud, se pueden
establecer escalas tales:
satisfacción plena, satisfacción media, poca
satisfacción, o insatisfacción.
Esta escala difiere de la meramente nominal que
permite establecer un orden o graduación entre
las observaciones.
Todas las escalas socio-económicas pertenecen al
nivel ordinal de medición.
Nivel de medición o escala de medición

• INTERVALO: permite clasificar y ordenar.
  En una escala de este nivel el punto cero y la unidad
  de medición son arbitrarios, como en el caso de la
  temperatura en que el grado cero no implica
  ausencia de temperatura, sino que se designó el cero
  en forma arbitraria.
• DE RAZÓN O PROPORCIÓN: permite clasificar y
  ordenar. Existe el cero absoluto o verdadero, es decir
  que el cero reflejo la ausencia de la propiedad.
Unidad de medida

• Se refiere a la respuesta que se espera en la
  medición planeada.
• Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en
  litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas.
• Puede ser cualitativa: en grados de satisfacción
  (mucho, regular, poco), en calificaciones
  (excelente, regular, insuficiente), en grado de
  acuerdo (si y no) o (muy de acuerdo, en acuerdo,
  en desacuerdo) etc.
Cuales son los factores asociados a
           hipoglucemia en pobladores de la comunidad
                            Astuvilca
Nombre de       Tipo de        Definición    Dimensión     Indicador   Escala de   Unidades de
la variable     Variable      Operacional                              medición      medida


Sexo           Cualitativa        -------   Demográfica   Masculino    Nominal             ----
               dicotómica                                 Femenino

Estado civil   Cualitativa        -------   Demográfica   Soltero      Nominal             ----
               Categórica                                 Casado
                                                          Viudo
Glicemia       Numérica      Glicemia en    Laboratorio                Intervalo   mg/dl
               continua      ayunas
Hipótesis: “El status académico (Variable
 Independiente) del profesor incide positivamente en
  el aprendizaje del alumno (Variable Dependiente)”

 Nombre de la    Tipo de     Definición   Dimensión   Indicador   Escala de   Unidades de
   variable      Variable   Operacional                           medición      medida


Var.
Independiente:

Var.
dependiente:

Var.
Interviniente
Hipótesis: “El embarazo precoz (variable
independiente), incide en la habilidad para aprender a
      leer (variable dependiente) en el niño””

Nombre de la      Tipo de     Definición   Dimensión   Indicador   Escala de   Unidades de
  variable        Variable   Operacional                           medición      medida


Var.
Independiente:
Embarazo
precoz
Var.
dependiente:
Habilidad para
aprender a leer
Var.
Interviniente
Qué prueba estadística usar?


• Existen más de 300 pruebas estadísticas básicas.
• Hay dos clases de pruebas estadísticas: Las
  paramétricas y las no paramétricas.




                     Cristian Díaz Vélez        24
Paramétricas
• Los valores de la variable dependiente sigan la distribución de
  la curva normal. La muestra en la que se hizo la investigación.
• Las varianzas de los grupos que se comparan en una variable
  dependiente sean aproximadamente iguales (homogeneidad
  de las varianzas).
• La variable dependiente esté medida en una escala que sea
  por lo menos de intervalo, aunque este último requisito no es
  compartido por todos los estadísticos.
  Cuando los datos cumplen con los requisitos indicados,
  especialmente con los dos primeros, las pruebas estadísticas
  paramétricas exhiben su máximo poder.


                           Cristian Díaz Vélez                 25
No Paramétricas

• Las pruebas estadísticas no paramétricas, en
  cambio, no hacen a los datos ninguna de las
  exigencias que les hacen las pruebas
  estadísticas paramétricas; por eso se les
  denomina "pruebas estadísticas libres de
  distribución".
• Todas estas pruebas poseen menos poder que
  las pruebas paramétricas correspondientes,
  pero han demostrado ser muy útiles como
  alternativas cuando no se considera apropiado
  el uso de pruebas paramétricas.
                    Cristian Díaz Vélez       26
Clasificación según tipo y escala

• Tipo:
  Categórica/cualitativa
  Numérica/cuantitativa
• Escala:                          Nominal
  Categórica/cualitativa           Ordinal

                                   Razón
                                   Proporción
  Numérica/cuantitativa


                    Cristian Díaz Vélez         27
Dicotómicas
• Categóricas nominales
                                         Nominales ppd


• Categóricas ordinales                  Ordinales
• Numéricas proporción
                                         Cuantitativas
• Numéricas razón




                   Cristian Díaz Vélez                   28
Variable Dependiente      Variable                      Prueba
                       Independiente
    Dicotómica          Dicotómica             z, Chi-2, Fisher
    Dicotómica           Nominal               z, Chi-2, Metha-Patel
    Dicotómica           Ordinal               Mann-Whitney /
                                               Wilcoxon
    Dicotómica         Cuantitativa            Regresión Logística
      Nominal           Dicotómica             z, Chi-2, Metha-Patel
      Nominal          Cuantitativa            Regresión Discriminante
      Ordinal            Nominal               Kruskal-Wallis
      Ordinal          Cuantitativa            Regresión Odds
                                               Proporcional
    Cuantitativa        Dicotómica             t de Student
    Cuantitativa         Nominal               ANOVA
    Cuantitativa       Cuantitativa            Regresión Lineal,
                                               correlaciones
                         Cristian Díaz Vélez                             29
Identificar una variable dependiente




      Ninguna V. ind.                 Una V. ind.                         Más de una V. ind.



 V. Dep.    V. Dep.   V. Dep.    V. Dep.     V. Dep.          V. Dep.    V. Dep.   V. Dep.   V. Dep.
Continua    Ordinal   Nominal   Continua     Ordinal          Nominal   Continua   Ordinal   Nominal




  1           2          3        4             5               6          7         8          9




 Para fines estadísticos una variable nominal solo se refiere a dos categorías de una
 Característica. Si la característica tiene K categorías, se necesitan K-1 variables.
                                        Cristian Díaz Vélez                                    30
1
                V. Dependiente
                   Continua



Interés en la                             Interés en la
  posición                                 dispersión


  Media                   Varianza, DS                Coef. Variación
 T student                    Chi2                      T student




                    Cristian Díaz Vélez                                 31
2

                      Var. Depend.
                        Ordinal



   Interés en la                              Interés en la
     posición                                  dispersión



     Mediana                                    Amplitud
Prueba de Willcoxon                           intercuartilica




                        Cristian Díaz Vélez                     32
3
                           V. Dependiente
                               nominal



                            Interés en la
              Si              posición                      No


            Proporción                                   Tasa


Desenlace                Desenlace                    Aprox. Normal
 común                      raro                        Poisson


Binomial                   Poisson



                                Cristian Díaz Vélez                   33
4
              V. Dependiente
                 Continua


   No          Interés en la             Si
                 posición
Dif. Medias
 T student
                            Var. Indep             Var. Indep
                          intencionada              aleatoria



                      Regresión lineal        Análisis Correlación


                            T student             T student
                            Prueba F             Z de Fisher



                   Cristian Díaz Vélez                          34
5

               Var. Depend.
                 Ordinal



 Var. Indep.                              Var. Indep
  Nominal                                  Ordinal




  Mediana                              Coef. Correlación
Mann-Whitney
                                       Prueba Sperman




                 Cristian Díaz Vélez                       35
6

                       Var. Depend.
                         Nominal



       Var. Indep.                                  Var. Indep.
        Nominal                                  Ordinal o continua



  Datos                Datos                         Chi2 para
apareados              Indep.                        tendencia


P. McNemar           Dif. Medias
                     Chi2
                     Test Fisher



                           Cristian Díaz Vélez                        36
7

                                 Var. Depend.
                                   Ordinal



       Var. Indep.                Var. Indep.                     Var. Indep
        Nominal                    continua                   Continua o nominal

                           Var. Indep          Var. Indep     Var. Indep    Var. Indep
  Datos        Datos     intencionada           aleatoria   intencionada     aleatoria
apareados      Indep.


 ANOVA        ANOVA        Análisis         Análisis         Análisis       Análisis
Factorial    Medidas      Regresión        Correlación      Covarianza     Correlación
de una via   repetidas     múltiple         múltiple        (ANCOVA)        múltiple


 Prueba F     Prueba F     Prueba F          Prueba F        Prueba F       Prueba F
 Student      Student      F parcial         F parcial       F parcial      F parcial
                                Cristian Díaz Vélez                             37
8
                 V. Dependiente
                     ordinal



                  Var. Indep
                   Nominal



    Datos                                   Datos
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                                            Friedman
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                                    Var. Depend.
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         Var. Indep.                                             Var. Indep
          Nominal                                            Continua o nominal

                                           Dependiente             No dependiente
                                            Del tiempo               Del tiempo.
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Operacionalización de variables en investigación

  • 1. IGENC TEL IA IN OFICINA DE SA NITARIA RED ASISTENCIAL LAMBAYEQUE ESSALUD Operacionalización de variables Dr. Cristian Díaz Vélez Epidemiólogo Clínico Auditor Médico cristiandiazv@hotmail.com cristian.diaz@essalud.gob.pe
  • 2. Concepto • Una variable es operacionalizada con el fin de convertir un concepto abstracto en uno empírico, susceptible de ser medido a través de la aplicación de un instrumento. • La precisión para definir los términos tiene la ventaja de comunicar con exactitud los resultados.
  • 3. Concepto • Algunas variables son tan concretas, o de igual significado en el ámbito mundial, que no requieren operacionalización: Sexo Colores semáforo Órganos del cuerpo humano
  • 4. Variable • Cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra. • Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. • Se deriva de la unidad de análisis y están contenidas en las hipótesis y en el titulo del estudio.
  • 5. Variable • La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su relación directa con la hipótesis. • Su misma palabra define que “debe admitir rangos de variación”. • Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto) al nivel operativo (concreto), es decir que sea observable y medible.
  • 6. Tipos • Según el tipo de estudio: si se busca relación causa-efecto Independiente: CAUSA Dependiente: EFECTO Interviniente: actúa entre la independiente y dependiente.
  • 7. TIPOS DE VARIABLES Por su naturaleza:  Cualitativas  Cuantitativas:  Discretas/continuas  Agrupadas o no agrupadas Por la naturaleza de las escalas que miden sus valores:  Nominales (“distinción”)  Ordinales (“distinción” + “orden”)  Intervalo y razón (“distinción” + “orden” + “distancia”) ¡ MUY IMPORTANTE! Define el tipo de estimadores estadísticos a utilizar
  • 8. TIPOS DE VARIABLES Ejemplos de variable nominales: Género (hombre/mujer) Lugar de nacimiento (País, Autonomía, Provincia, Localidad) Profesión (empresario, directivo de empresa, obrero....) Centro en que se cursaron los estudios (publico/privado) Razones para elegir la carrera de teleco (vocación, salario, prestigio....)
  • 9. TIPOS DE VARIABLES Ejemplos de variable ordinales (muy frecuentes en escalas de opinión) Grado de aceptación de una “afirmación” de 0 a 10 Mucho, bastante, poco, nada (escala de 4 posiciones) Mucho, bastante, poco, muy poco, nada (cinco posiciones) Totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, indiferente, bastante de acuerdo, totalmente de acuerdo (5 posiciones) Siempre, a veces, rara vez, nunca ¡MUY IMPORTANTE! Los entrevistados tienden a situarse en las posiciones centrales. Las escalas con posiciones pares discriminan mejor.
  • 10. TIPOS DE VARIABLES Ejemplos de variable de intervalo y razón Nº de miembros de la unidad familiar Salario Edad Renta familiar bruta Nº de meses en situación de desempleo ¡MUY IMPORTANTE! No necesitan codificación Permiten un tratamiento estadístico más rico
  • 11. TIPOS DE VARIABLES VARIABLES VARIABLES VARIABLES INDEPENDIENTES INTERVINIENTES DEPENDIENTES ESCOLARIDAD DE LOS PADRES DOTACION DE BIBLIOTECAS COMPRENSION EDAD METODOLOGIA LECTORA
  • 12. Clasificación • Según los valores que toma: Cualitativas o categóricas a. Dicotómicas b. Categóricas c. Ordinales Cuantitativas o numéricas a. Discretas b. Continuas c. De razón
  • 13. Definición Operacional • Explica como se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede diferir de su definición etimológica. • Equivale a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su significado, y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura. • Puede omitirse cuando la definición es obvia y compartida.
  • 14. Categorización o dimensiones • Cuando el concepto tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías, éstas deben especificarse en el estudio. • Ej. “recursos”, que puede hacer referencia a “recursos técnicos”, “financieros”, “ambientales”, “humanos”
  • 15. Indicador • Es la señal que permite identificar las características de las variables. • Se da con respecto a un punto de referencia. • Son señales comparativas con respecto a contextos o a sí mismas. • Su expresión matemática se nutre de la estadística, la epidemiología y la economía. • Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices. • Permite hacer “medible” la variable.
  • 16. Indicador • Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos (la UVR, el dólar, la libra de café, el gramo de oro). • Indicadores de pobreza (las migraciones, los desplazados, el desempleo, los asentamientos suburbanos). • Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida). • Indicadores de desarrollo (el PIB: precio interno bruto, tasa de desempleo, la inflación, el IPC: índice de precios al consumidor).
  • 17. Nivel de medición o escala de medición • La medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación. NOMINAL: este nivel sólo permite clasificar. Nominal dicotómica: sexo Nominal ppd: Color de ojos. ORDINAL: permite clasificar además ordenar, es decir, establecer una secuencia lógica que mide la intensidad del atributo.
  • 18. Nivel de medición o escala de medición Por ejemplo, al medir el grado de satisfacción frente a un servicio de salud, se pueden establecer escalas tales: satisfacción plena, satisfacción media, poca satisfacción, o insatisfacción. Esta escala difiere de la meramente nominal que permite establecer un orden o graduación entre las observaciones. Todas las escalas socio-económicas pertenecen al nivel ordinal de medición.
  • 19. Nivel de medición o escala de medición • INTERVALO: permite clasificar y ordenar. En una escala de este nivel el punto cero y la unidad de medición son arbitrarios, como en el caso de la temperatura en que el grado cero no implica ausencia de temperatura, sino que se designó el cero en forma arbitraria. • DE RAZÓN O PROPORCIÓN: permite clasificar y ordenar. Existe el cero absoluto o verdadero, es decir que el cero reflejo la ausencia de la propiedad.
  • 20. Unidad de medida • Se refiere a la respuesta que se espera en la medición planeada. • Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas. • Puede ser cualitativa: en grados de satisfacción (mucho, regular, poco), en calificaciones (excelente, regular, insuficiente), en grado de acuerdo (si y no) o (muy de acuerdo, en acuerdo, en desacuerdo) etc.
  • 21. Cuales son los factores asociados a hipoglucemia en pobladores de la comunidad Astuvilca Nombre de Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de la variable Variable Operacional medición medida Sexo Cualitativa ------- Demográfica Masculino Nominal ---- dicotómica Femenino Estado civil Cualitativa ------- Demográfica Soltero Nominal ---- Categórica Casado Viudo Glicemia Numérica Glicemia en Laboratorio Intervalo mg/dl continua ayunas
  • 22. Hipótesis: “El status académico (Variable Independiente) del profesor incide positivamente en el aprendizaje del alumno (Variable Dependiente)” Nombre de la Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de variable Variable Operacional medición medida Var. Independiente: Var. dependiente: Var. Interviniente
  • 23. Hipótesis: “El embarazo precoz (variable independiente), incide en la habilidad para aprender a leer (variable dependiente) en el niño”” Nombre de la Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de variable Variable Operacional medición medida Var. Independiente: Embarazo precoz Var. dependiente: Habilidad para aprender a leer Var. Interviniente
  • 24. Qué prueba estadística usar? • Existen más de 300 pruebas estadísticas básicas. • Hay dos clases de pruebas estadísticas: Las paramétricas y las no paramétricas. Cristian Díaz Vélez 24
  • 25. Paramétricas • Los valores de la variable dependiente sigan la distribución de la curva normal. La muestra en la que se hizo la investigación. • Las varianzas de los grupos que se comparan en una variable dependiente sean aproximadamente iguales (homogeneidad de las varianzas). • La variable dependiente esté medida en una escala que sea por lo menos de intervalo, aunque este último requisito no es compartido por todos los estadísticos. Cuando los datos cumplen con los requisitos indicados, especialmente con los dos primeros, las pruebas estadísticas paramétricas exhiben su máximo poder. Cristian Díaz Vélez 25
  • 26. No Paramétricas • Las pruebas estadísticas no paramétricas, en cambio, no hacen a los datos ninguna de las exigencias que les hacen las pruebas estadísticas paramétricas; por eso se les denomina "pruebas estadísticas libres de distribución". • Todas estas pruebas poseen menos poder que las pruebas paramétricas correspondientes, pero han demostrado ser muy útiles como alternativas cuando no se considera apropiado el uso de pruebas paramétricas. Cristian Díaz Vélez 26
  • 27. Clasificación según tipo y escala • Tipo: Categórica/cualitativa Numérica/cuantitativa • Escala: Nominal Categórica/cualitativa Ordinal Razón Proporción Numérica/cuantitativa Cristian Díaz Vélez 27
  • 28. Dicotómicas • Categóricas nominales Nominales ppd • Categóricas ordinales Ordinales • Numéricas proporción Cuantitativas • Numéricas razón Cristian Díaz Vélez 28
  • 29. Variable Dependiente Variable Prueba Independiente Dicotómica Dicotómica z, Chi-2, Fisher Dicotómica Nominal z, Chi-2, Metha-Patel Dicotómica Ordinal Mann-Whitney / Wilcoxon Dicotómica Cuantitativa Regresión Logística Nominal Dicotómica z, Chi-2, Metha-Patel Nominal Cuantitativa Regresión Discriminante Ordinal Nominal Kruskal-Wallis Ordinal Cuantitativa Regresión Odds Proporcional Cuantitativa Dicotómica t de Student Cuantitativa Nominal ANOVA Cuantitativa Cuantitativa Regresión Lineal, correlaciones Cristian Díaz Vélez 29
  • 30. Identificar una variable dependiente Ninguna V. ind. Una V. ind. Más de una V. ind. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Para fines estadísticos una variable nominal solo se refiere a dos categorías de una Característica. Si la característica tiene K categorías, se necesitan K-1 variables. Cristian Díaz Vélez 30
  • 31. 1 V. Dependiente Continua Interés en la Interés en la posición dispersión Media Varianza, DS Coef. Variación T student Chi2 T student Cristian Díaz Vélez 31
  • 32. 2 Var. Depend. Ordinal Interés en la Interés en la posición dispersión Mediana Amplitud Prueba de Willcoxon intercuartilica Cristian Díaz Vélez 32
  • 33. 3 V. Dependiente nominal Interés en la Si posición No Proporción Tasa Desenlace Desenlace Aprox. Normal común raro Poisson Binomial Poisson Cristian Díaz Vélez 33
  • 34. 4 V. Dependiente Continua No Interés en la Si posición Dif. Medias T student Var. Indep Var. Indep intencionada aleatoria Regresión lineal Análisis Correlación T student T student Prueba F Z de Fisher Cristian Díaz Vélez 34
  • 35. 5 Var. Depend. Ordinal Var. Indep. Var. Indep Nominal Ordinal Mediana Coef. Correlación Mann-Whitney Prueba Sperman Cristian Díaz Vélez 35
  • 36. 6 Var. Depend. Nominal Var. Indep. Var. Indep. Nominal Ordinal o continua Datos Datos Chi2 para apareados Indep. tendencia P. McNemar Dif. Medias Chi2 Test Fisher Cristian Díaz Vélez 36
  • 37. 7 Var. Depend. Ordinal Var. Indep. Var. Indep. Var. Indep Nominal continua Continua o nominal Var. Indep Var. Indep Var. Indep Var. Indep Datos Datos intencionada aleatoria intencionada aleatoria apareados Indep. ANOVA ANOVA Análisis Análisis Análisis Análisis Factorial Medidas Regresión Correlación Covarianza Correlación de una via repetidas múltiple múltiple (ANCOVA) múltiple Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Student Student F parcial F parcial F parcial F parcial Cristian Díaz Vélez 37
  • 38. 8 V. Dependiente ordinal Var. Indep Nominal Datos Datos Indep. pareados Prueba Prueba Friedman Kruskal-Wallis Cristian Díaz Vélez 38
  • 39. 9 Var. Depend. Nominal Var. Indep. Var. Indep Nominal Continua o nominal Dependiente No dependiente Del tiempo Del tiempo. Dependiente No dependiente Del tiempo Del tiempo. Análisis de Análisis Regresión Regresión Análisis Tablas de vida estratificado De Cox logística discriminante Log-rank Mantel-Haenszel Razón de Razón de Razón de chi2 Máxima Máxima Máxima probabilidad probabilidad probabilidad Cristian Díaz Vélez 39