Que tipo de variable es la edad

Que tipo de variable es la edad

Qué tipo de variable es la edad nominal ordinal

En primer lugar, fíjate en que, para ciertas variables, los valores son numéricos; para otras, los valores son descriptivos. El tipo de valores influye en la forma de resumir las variables. Las variables pueden clasificarse en uno de los cuatro tipos, según el tipo de escala utilizado para caracterizar sus valores (cuadro 2.2).

Las variables de escala nominal y ordinal se consideran variables cualitativas o categóricas, mientras que las variables de escala de intervalo y de razón se consideran variables cuantitativas o continuas. A veces, la misma variable puede medirse utilizando tanto una escala nominal como una escala de razón. Por ejemplo, las pruebas cutáneas de tuberculina de un grupo de personas potencialmente expuestas a un compañero de trabajo con tuberculosis pueden medirse como «positivas» o «negativas» (escala nominal) o en milímetros de induración (escala de razón).

* Esta tabla describe los estadios del cáncer de mama. Obsérvese que cada estadio es más extenso que el anterior y generalmente conlleva un pronóstico menos favorable, pero no se puede decir que la diferencia entre los estadios 1 y 3 sea la misma que la de los estadios 2 y 4.

La edad se clasifica como qué tipo de datos

Pero incluso algo tan fundamental puede ser complicado cuando se empieza a trabajar con datos reales. Se puede considerar que la misma variable tiene diferentes niveles de medición en diferentes situaciones. Sonaba como un absoluto en esa clase de introducción a la estadística porque tu sabio profesor no quería confundir a los estudiantes principiantes.

Pero ahora que eres un practicante más sofisticado del análisis de datos, te mostraré cómo se puede considerar que la misma variable tiene diferentes niveles de medición. Pero primero, permítame revisar algunas definiciones.

Variables categóricas no ordenadas. Pueden ser binarias (sólo dos categorías, como el género: hombre o mujer) o multinominales (más de dos categorías, como el estado civil: casado, divorciado, nunca casado, viudo, separado). La clave aquí es que no hay un orden lógico en las categorías.

Valores numéricos sin un verdadero punto cero. La idea aquí es que los intervalos entre los valores son iguales y significativos, pero los números en sí son arbitrarios. El 0 no indica la ausencia total de la cantidad que se mide. El cociente intelectual y los grados Celsius o Fahrenheit son ambos intervalos.

Variable de control

Existen varios tipos de datos básicos y es importante saber qué se puede hacer con cada uno de ellos para poder recopilar los datos en la forma más adecuada para sus necesidades. La gente describe los tipos de datos de muchas maneras, pero nosotros utilizaremos principalmente los niveles de medición conocidos como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

Supongamos que está de viaje en el supermercado. Te mueves entre las secciones de la tienda, colocando artículos en tu cesta a medida que avanzas. Coges productos frescos, lácteos, congelados y conservas. Si hicieras una lista que incluyera de qué sección de la tienda procede cada artículo, estos datos serían del tipo nominal. El término «nominal» está relacionado con la palabra latina «nomen», que significa «perteneciente a los nombres»; llamamos a estos datos datos nominales porque consisten en categorías con nombre en las que se incluyen los datos. Los datos nominales son intrínsecamente desordenados; los productos como categoría general no son matemáticamente mayores o menores que los productos lácteos.

Los datos nominales se pueden contar y utilizar para calcular porcentajes, pero no se puede sacar la media de los datos nominales. Tiene sentido hablar de cuántos artículos de la cesta son de la sección de productos lácteos o qué porcentaje es de productos agrícolas, pero no se puede calcular la media de la sección de productos agrícolas de la cesta.

Datos categóricos

Conclusión Al tratar con datos estadísticos, es importante saber si los datos con los que se está tratando son nominales u ordinales, ya que esta información ayuda a decidir cómo utilizar los datos. Un estadístico es capaz de tomar una decisión adecuada sobre qué análisis estadístico aplicar a un conjunto de datos determinado en función de si son nominales u ordinales.  El primer paso para identificar correctamente los datos nominales y ordinales es conocer sus respectivas definiciones. Después, hay que identificar sus similitudes y diferencias para no confundirlos durante el análisis.  Este conocimiento es muy esencial, ya que ayuda al investigador a determinar el tipo de datos que debe recoger.

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