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Variables:
VARIABLES:

DATOS ESTADÍSTICOS (VARIABLES): Los
datos son agrupaciones de cualquier número de
observaciones relacionadas.
 Lo que estudiamos en cada individuo de la muestra
son las variables (edad, sexo, peso, talla, tensión
arterial sistólica, etcétera). Los datos son los valores
que toma la variable en cada caso. Lo que vamos a
realizar es medir, es decir, asignar valores a las
variables incluidas en el estudio. Deberemos además
concretar la escala de medida que aplicaremos a cada
variable.
VARIABLES:

 La naturaleza de las observaciones será de gran
 importancia a la hora de elegir el método estadístico
 más apropiado para abordar su análisis. Con este
 fin, clasificaremos las variables, a grandes rasgos, en
 dos tipos:

variables cuantitativas o variables cualitativas.
VARIABLES:

 Para que se considere un dato estadístico debe tener
  2 características:
 a) Que sean comparables entre sí.
  b) Que tengan alguna relación.

 VARIABLE: Una característica que asume valores.
VARIABLE CUANTITATIVA O ESCALAR:

 Será una variable cuando pueda asumir sus
  resultados en medidas numéricas.
 Este tipo de variables representan una cualidad o
  atributo que clasifica a cada caso en una de varias
  categorías.
VARIABLE CUANTITATIVA O ESCALAR:

 La situación más sencilla es aquella en la que se
 clasifica cada caso en uno de dos grupos
 (hombre/mujer, enfermo/sano, fumador/no
 fumador). Son datos dicotómicos o binarios. Como
 resulta obvio, en muchas ocasiones este tipo de
 clasificación no es suficiente y se requiere de un
 mayor número de categorías (color de los ojos, grupo
 sanguíneo, profesión, etcétera).
VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA :

 Es aquella que puede asumir sólo ciertos
  valores, números enteros.
 no admiten todos los valores intermedios en un
  rango. Suelen tomar solamente valores enteros
  (número de hijos, número de partos, número de
  hermanos, etc).

 Ejemplo: El número de estudiantes (1,2,3,4)
VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA:

 Es aquella que teóricamente puede tomar cualquier
 valor en una escala de medidas, ya sea entero o
 fraccionario.
  si admiten tomar cualquier valor dentro de un
 rango numérico determinado (edad, peso, talla).
 Ejemplo : Estatura : 1.90 m
VARIABLES CUALITATIVAS O
             NOMINALES:

 Cuando no es posible hacer medidas numéricas, son
 susceptibles de clasificación.

  Ejemplo: Color de autos: rojo, verde, azul.
 EXPERIMENTO: Es una actividad planificada, cuyos
  resultados producen un conjunto de datos.

 Es el proceso mediante el cual una observación o
 medición es registrada.
VARIABLES CUALITATIVAS O
             NOMINALES:

 Ejemplo: ¿Cuál será la preferencia del consumidor
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Variables

  • 2. VARIABLES: DATOS ESTADÍSTICOS (VARIABLES): Los datos son agrupaciones de cualquier número de observaciones relacionadas. Lo que estudiamos en cada individuo de la muestra son las variables (edad, sexo, peso, talla, tensión arterial sistólica, etcétera). Los datos son los valores que toma la variable en cada caso. Lo que vamos a realizar es medir, es decir, asignar valores a las variables incluidas en el estudio. Deberemos además concretar la escala de medida que aplicaremos a cada variable.
  • 3. VARIABLES:  La naturaleza de las observaciones será de gran importancia a la hora de elegir el método estadístico más apropiado para abordar su análisis. Con este fin, clasificaremos las variables, a grandes rasgos, en dos tipos: variables cuantitativas o variables cualitativas.
  • 4. VARIABLES:  Para que se considere un dato estadístico debe tener 2 características:  a) Que sean comparables entre sí. b) Que tengan alguna relación. VARIABLE: Una característica que asume valores.
  • 5. VARIABLE CUANTITATIVA O ESCALAR:  Será una variable cuando pueda asumir sus resultados en medidas numéricas.  Este tipo de variables representan una cualidad o atributo que clasifica a cada caso en una de varias categorías.
  • 6. VARIABLE CUANTITATIVA O ESCALAR:  La situación más sencilla es aquella en la que se clasifica cada caso en uno de dos grupos (hombre/mujer, enfermo/sano, fumador/no fumador). Son datos dicotómicos o binarios. Como resulta obvio, en muchas ocasiones este tipo de clasificación no es suficiente y se requiere de un mayor número de categorías (color de los ojos, grupo sanguíneo, profesión, etcétera).
  • 7. VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA :  Es aquella que puede asumir sólo ciertos valores, números enteros.  no admiten todos los valores intermedios en un rango. Suelen tomar solamente valores enteros (número de hijos, número de partos, número de hermanos, etc). Ejemplo: El número de estudiantes (1,2,3,4)
  • 8. VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA:  Es aquella que teóricamente puede tomar cualquier valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario. si admiten tomar cualquier valor dentro de un rango numérico determinado (edad, peso, talla). Ejemplo : Estatura : 1.90 m
  • 9. VARIABLES CUALITATIVAS O NOMINALES:  Cuando no es posible hacer medidas numéricas, son susceptibles de clasificación. Ejemplo: Color de autos: rojo, verde, azul.  EXPERIMENTO: Es una actividad planificada, cuyos resultados producen un conjunto de datos. Es el proceso mediante el cual una observación o medición es registrada.
  • 10. VARIABLES CUALITATIVAS O NOMINALES:  Ejemplo: ¿Cuál será la preferencia del consumidor ante dos marcas de refresco con similares características en un ambiente armónico y sin publicidad?