Definicion, Tipo y ejemplos de variable

Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño
ingeniería en Mtto. Mecánico
Asignación: Estadística
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Variables (Definición)
Las variables en la investigación, representan un concepto de vital importancia dentro
de un proyecto. Las variables, son los conceptos que forman enunciados de un tipo
particular denominado hipótesis.
Variables (Tipos)
• Variable independiente
Fenómeno a la que se le va a evaluar su capacidad para influir, incidir o afectar a
otras variables. Es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del
fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así, a la variable que el
investigador manipula. Que son manipuladas experimentalmente por un investigador.
Ejemplo: Como influye la música clásica en la presión arterial de los pacientes
Variable independiente: "la música clásica" (que es la que manipula la variable
dependiente),
Definición, Tipos y Ejemplo de Variable
Elaborado por: Michelle Ramírez
C.I 25.272.215
Fecha: 29/06/2016

• Variable dependiente
Propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la
variable independiente. Las variables dependientes son las que se miden. Cambios
sufridos por los sujetos como consecuencia de la manipulación de la variable
independiente por parte del experimentador. En este caso el nombre lo dice de manera
explicita, va a depender de algo que la hace variar.
Ejemplo: Como influye la música clásica en la presión arterial de los pacientes.
Variable dependiente: "la presión arterial de los pacientes" (cambio sufrido por la
variable independiente)
• Variable interviniente
Son aquellas características o propiedades que de una manera u otra afectan el
resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y
dependientes.
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Se clasificadas como cuantitativas o cualitativas:
Los datos cuantitativos medidos ya sea mucho o muchos de algo, representa una
cantidad o un número. Los datos cualitativos proporcionan etiquetas o nombres,
observaciones.
• Los datos cualitativos se pueden dividir en:
Variables nominales: Variables sin orden inherente o secuencia, en otras números que
se utilizan como nombres (grupo 1, grupo de género ...), 2, etc
Variables ordinales: Las variables con una serie ordenada, por ejemplo, "No les gusta
mucho, moderado, indiferente, desagrado."
Intervalo de variables: variables igualmente espaciados, por ejemplo,temperatura. La
diferencia entre una temperatura de 36 grados y 37 grados se considera igual a la
diferencia entre 37 º y 38º.
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Los datos cuantitativos se pueden dividir en:
Variable discreta: El conjunto de todos los valores posibles que consiste sólo en puntos
aislados, por ejemplo, contar variables (1, 2, 3 ...).
Variables continuas: El conjunto de todos los valores que consiste en intervalos, por
ejemplo, 0-9, 10-19, 20-29.
Relación entre variables
La forma de medir si existe asociación entre variables continuas es usando el
coeficiente de correlación. Pero hay que tener siempre presente que este coeficiente sólo
se aplica a variables continuas y sólo mide asociación lineal.
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Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Población (definición)
Es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas
características comunes observables en un lugar y en un momento determinado.
Características esenciales al seleccionarse la población bajo estudio:
• Homogeneidad - que todos los miembros de la población tengan las mismas
características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o
investigación.
• Tiempo - se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés.
Determinar si el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población
de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de diferentes generaciones.
• Espacio - se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no
puede ser muy abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o
comunidad en específico
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• Cantidad - se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es
sumamente importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se
vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la
extensión de la población que se vaya a investigar.
Muestra (definición)
La muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la
calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población.
• Aleatoria - cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser
incluido.
• Estratificada - cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las variables o
características que se pretenden investigar. Cada estrato debe corresponder
proporcionalmente a la población.
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•Sistemática - cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra.
Ejemplo: se entrevistará una familia por cada diez que se detecten.
El muestreo (definición)
Es indispensable para el investigador ya que es imposible entrevistar a todos los
miembros de una población debido a problemas de tiempo, recursos y esfuerzo. El
tamaño de la muestra depende de la precisión con que el investigador desea llevar a
cabo su estudio, pero por regla general se debe usar una muestra tan grande como sea
posible
• En la investigación experimental, por su naturaleza y por la necesidad de tener
control sobre las variables, se recomienda muestras pequeñas que suelen ser de por lo
menos 30 sujetos.
• En la investigación descriptiva, se emplean muestras grandes y algunas veces se
recomienda seleccionar de un 10 a un 20 por ciento de la población accesible.
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Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Parámetro estadístico (definición)
Es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística y
sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.
Parámetros estadísticos (Tipos)
• Medidas de centralización
Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos. La medidas de
centralización son:
Media aritmética: La media es el valor promedio de la distribución.
Mediana: La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la
distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.
Moda: La moda es el valor que más se repite en una distribución.
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• Medidas de posición
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo
número de individuos. Para calcular las medidas de posición es necesario que
los datos estén ordenados de menor a mayor. La medidas de posición son:
Cuartiles: Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.
Deciles: Los deciles dividen la serie de datos en diez partes iguales.
Percentiles: Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.
• Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los
valores de la distribución. Las medidas de dispersión son:
Rango o recorrido: El rango es la diferencia entre el mayor y el menor de
los datos de una distribución estadística.
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Desviación media: La desviación media es la media aritmética de los valores
absolutos de las desviaciones respecto a la media.
Varianza La varianza: Es la media aritmética del cuadrado de las
desviaciones respecto a la media.
Desviación típica: La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.
Ejemplo Parámetros estaditicos: Para saber que característica predomina mas en un
grupo respecto al, color de pelo, color de ojos, color de piel, complexión. Se evalúa a
cada elemento observando cada parámetro en 50 observaciones (numero
opcional) cuando tienes la información, debes asignarle un valor a cada condición: ojos
cafés (1), ojos azules (2), ojos verdes (3) para el parámetro color de ojos, pelo negro (1),
pelo rubio (2), pelo rojizo (3), pelo castaño (4) para el parametro color de pelo, y asi para
cada caracteristica al transformar tus valores cualitativos (color) a cuantitativos (1,2,3,...n)
puedes ver que valor predomina y puedes ahora si caracterizar a tu grupo.
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Definición, Tipos de Escalas de Medición.
Escala de Medición.
Las escalas de medida permiten realizar un tipo determinado de operaciones con los
números. Sus características son:
• Escala Nominal.
Su fin es identificar sujetos/objetos dentro de una distribución, por lo que únicamente
podremos establecer las relaciones de igualdad/desigualdad entre los sujetos/objetos de
una distribución.
Ejemplos: el nombre de las ciudades: solo podemos diferenciarlas entre sí de
acuerdo con esta escala. El número de los jugadores de fútbol o de baloncesto nos
proporciona la misma información: solo sirve para identificarlos y diferenciarlos del resto
de jugadores, no podemos establecer ningún tipo de orden o de gradación en función de
este número.
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• Escala Ordinal.
Este tipo de escala está destinada a ordenar a los sujetos/objetos de una distribución
en función de alguna característica. Cabe señalar que la distancia entre sus unidades no
es uniforme. De esta forma, podemos decir que A está por encima que B, pero no que
sea el doble o que sea la mitad uno que otro.
Ejemplo: El orden de llegada en una carrera. Además del atributo de
igualdad/desigualdad, en esta escala podemos añadir el ordenamiento de sus
componentes. A__B____C________D___
• Escala de Intervalo.
En esta escala la distancia entre las unidades de medida sí es uniforme, de forma que
podemos decir que D es el doble que A, por ejemplo. Por ello, permite realizar
operaciones matemáticas, como suma, resta, multiplicación o división.
_A____B____C____D
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• Escala de Razón.
Similar a la de intervalo, con la única diferencia que el cero en esta escala sí indica la
ausencia de atributo, es cero absoluto.
Ejemplo: Se señala la altura en centímetros, o el peso en gramos. En ambos casos 4 es
doble que 2 (2+2=4), o 4 es la mitad que 8, por ejemplo, debido a que la distancia entre
sus unidades de medida es uniforme.
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Definición de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Razón (Definición)
Es un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador. A menudo
las cantidades se miden en las mismas unidades, pero no es esencial. El rango oscila
entre 0 e infinito.
Ejemplos: Cociente entre el número de casos de TBC en varones y mujeres en 2005:
Razón= 135/53= 2,55
Cociente entre los casos de tuberculosis ocurridos en individuos con edades superiores a
55 y el grupo de individuos con edades inferiores a 55 :
Razón=95/93=1,02
Proporción (Definición)
Es un cociente en el que el numerador está incluido en el denominador. No es más
que la expresión de la probabilidad de que un suceso ocurra. El rango esta comprendido
entre 0 y 1 o bien en términos porcentuales de 0% a 100%, y no tiene dimensión.
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Ejemplos: Cociente entre el número de casos ocurridos en varones y el total de casos
en el año 2005.
135/188=0,72 El 72% de los casos han ocurrido en varones.
Cociente entre el número de casos ocurrido en individuos con más de 65 años y el total
de casos en el año 2005.
77/188=0,41 El 41% de los casos se han detectado en personas mayores de 65 años.
Tasa (Definición)
La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo.
Es una medida que relaciona el cambio de una magnitud por unidad de cambio en otra
magnitud (por regla general, tiempo). La utilización de las tasas es esencial para
comparar experiencias entre poblaciones en diferentes tiempos, diferentes lugares o
entre diferentes tipos de personas. Su rango oscila entre 0 e infinito y su medida es
tiempo.
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Ejemplos: Cociente entre el número de casos de TBC en varones durante el años 2005
y la población estimada de varones en el año 2005:
135/516.329=0,000261 La tasa es de 26,1 casos de TBC por cada 100.000 habitantes
varones en 1 año (2005).
Cociente entre los casos de defunción por TBC y la población estimada en el año 2005:
8/1076635=0,000007 La tasa de mortalidad es de 0,7 por 100.000 habitantes en 1
año.
Frecuencia (Definición)
Para comparar adecuadamente la frecuencia de los eventos de salud es necesario
construir una medida que sea independiente del tamaño de la población en la que se
realiza la medición. Este tipo de medida, denominada medida de frecuencia relativa, se
obtiene, relacionando el número de casos (numerador) con el número total de individuos
que componen la población (denominador).
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Ejemplo general
Razones
Es el cociente de frecuencias entre dos grupos distintos, por lo que el numerador no
necesariamente está incluido en el denominador. Permite comparar dos frecuencias que
en conjunto constituyen un indicador de interés.
Ejemplo: Datos de mortalidad por causa en el año 2009 (hipotético): mortalidad por
enfermedades laborales = 21.958; mortalidad por accidentes de tráfico vehicular =
19.001; Razón: [21.958 / 19.001] = 1.15, es decir por cada persona que muere por
accidente de tráfico vehicular, 1.15 muere por causa de enfermedades laborales.
Proporciones
La más simple de las medidas utilizadas en epidemiología es la proporción., Esta es una
fracción en la cual el numerador está incluido en el denominador. Expresa la frecuencia
con que ocurre un evento en relación con la población total en la cual acontece. Por lo
tanto su valor oscila entre CERO Y UNO y entre 0 y 100 si se expresa en porcentajes
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Ejemplo: % de muertes por enfermedades laborales en la población: Mortalidad laboral =
21.958; Mortalidad total año 2009 = 78.814; Proporción [21.958 / 78.814] = 0.276.
Si lo expresa en porcentaje: 0,276 * 100= 27.6% de la mortalidad del país es debida a
causa de origen laboral.
Tasa
Una tasa es el cambio instantáneo en una cantidad por unidad de cambio en otra
cantidad, donde esta última usualmente es el tiempo. En términos epidemiológicos, es un
cociente en el que el numerador son los eventos que ocurren en una población en riesgo
durante un tiempo, la cual se expresa en el denominador. Eso significa que las tasas
tienen una definición de tiempo; por ello se pueden definir como la magnitud del cambio
de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el
tiempo), dado el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el
evento
Ejemplo general Lámina 18 de 20
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A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de
sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riesgo
de sufrir el evento.
La unidad de medida empleada se conoce como tiempo-persona de seguimiento. Por
ejemplo, la observación de 100 individuos libres del evento durante un año corresponde a
100 años-persona de seguimiento; de manera similar, 10 sujetos observados durante
diez años corresponden a 100 años-persona. Dado que el período entre el inicio de la
observación y el momento en que aparece un evento puede variar de un individuo a otro,
el denominador de la tasa se estima a partir de la suma de los períodos de observación
de cada individuo hasta el fin del período (si se mantuvo libre del evento) o hasta la
ocurrencia del evento (si lo presentó). Las unidades de tiempo pueden ser horas, días,
meses o años, dependiendo de la naturaleza del evento que se estudia.
Ejemplo general Lámina 19 de 20
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Ejemplo general
El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en un período dado en una
población entre el tiempo-persona total (es decir, la suma de los períodos individuales libres de la
enfermedad) en el que los sujetos estuvieron en riesgo de presentar el evento. Las tasas se
expresan multiplicando el resultado obtenido por una potencia de 10, con el fin de permitir
rápidamente su comparación con otras tasas.
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