¿Cómo interpretar variables cuantitativas?

Si el signo es positivo indica que a valores altos de una variable corresponden valores altos de la otra, o a valores bajos de una variable corresponden valores bajos de la otra. Si el signo es negativo, indica que a valores altos de una variable corresponden valores bajos de la otra.

Dos variables están asociadas cuando una variable nos da información acerca de la otra. Por el contrario, cuando no existe asociación, el aumento o disminución de una variable no nos dice nada sobre el comportamiento de la otra variable.

Las variables cuantitativas, son aquellas cuya magnitud puede ser medida y expresada en tér- minos numéricos. Su distribución es escalar, por lo que a cada una se le puede asignar un valor mayor o menor (número de eritrocitos, peso, talla). A su vez, éstas pueden ser continuas o dis- continuas.

La variable es una característica, cualidad o propiedad observada que puede adquirir diferentes valores y es susceptible de ser cuantificada o medida en una investigación^1,2,3. Para ser nominada como tal, debe tener la posibilidad de variar entre dos valores, como mínimo.

Variables cuantitativas: son aquellas características de un objeto o individuo que se pueden escribir en números. Por ejemplo: edad, ingresos, peso, altura, presión, humedad o cantidad de hermanos.

Variables continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor entre dos intervalos o números. Por ejemplo, si necesitas escribir la estatura de un grupo de basquetbolistas, seguramente, no podrás utilizar los números 1 y 2, pero si las variables 1.78, 1.65, 1.45, porque la altura suele expresarse de esa manera.

La relación entre dos variables cuantitativas puede medirse por la covariación, pero esta depende de las unidades de medida de las variables y no está acotada, por lo que se prefiere el uso de los coeficientes de correlación que permiten medir la fuerza y la dirección de la asociación entre ambas variables.

La correlación es una medida estadística que expresa hasta qué punto dos variables están relacionadas linealmente (esto es, cambian conjuntamente a una tasa constante).

Correlación mayor a cero: Si la correlación es igual a +1 significa que es positiva perfecta. En este caso significa que la correlación es positiva, es decir, que las variables se correlacionan directamente. Cuando el valor de una variable es alto, el valor de la otra también lo es, sucede lo mismo cuando son bajos.

Tipos de variables cuantitativas

Estas variables —que pueden medirse en términos numéricos— se pueden clasificar además en dos tipos: discretas y continuas. Variables discretas: Las variables discretas son independientes y distintas. En pocas palabras, si se puede contar individualmente, es una variable discreta.

Las variables estadísticas pueden ser de dos tipos: Cualitativas: son aquellas en la que los resultados posibles no son valores numéricos. Por ejemplo: color del pelo, tipo de ropa preferida, lugar de veraneo, etc. Cuantitativas: aquellas cuyo resultado es un número.

Por ejemplo, la variable edad (en años) se consideraría, en principio, una variable discreta, puesto que no se utilizan valores decimales (tipo 1.5 para año y medio, etc.).

Variables cuantitativas: son aquellas características de un objeto o individuo que se pueden escribir en números. Por ejemplo: edad, ingresos, peso, altura, presión, humedad o cantidad de hermanos.

Para identificar las variables podemos ubicarlas en el tiempo y notar que la variable independiente se presenta antes de presentar la variable dependiente. En el caso del estudio de las diferencias por sexo en las calificaciones obtenidas en una escuela primaria.

Son atributos o características que se miden en los sujetos de estudio. Como ejemplos de variables podemos citar: sexo, raza, tipo de población (urbana, rural), accesibilidad a los servicios de salud, número de hijos, peso en kilogramos, talla en centímetros, etc.

Las variables cuantitativas, son aquellas cuya magnitud puede ser medida y expresada en tér- minos numéricos. Su distribución es escalar, por lo que a cada una se le puede asignar un valor mayor o menor (número de eritrocitos, peso, talla). A su vez, éstas pueden ser continuas o dis- continuas.

Las variables cuantitativas son aquellas variables cuyas alternativas representan cantidades y, por ende, se expresan con números. Por ejemplo: El PBI, ya que se expresa mediante números: $1,4 billones.

Las variables estadísticas cuantitativas se clasifican en discreta y continua: Variable discreta: es aquella que sólo puede tomar valores aislados, en general el cero y enteros positivos. Ejemplos: Número de celulares, número de autos de color rojo, números de habitantes en Chile, etc.

Las variables continuas son variables numéricas que tienen un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera. Una variable continua puede ser numérica o de fecha/hora. Por ejemplo, la longitud de una pieza o la fecha y hora en que se recibe un pago.

Variables continuas: son aquellas que pueden tomar cualquier valor entre dos intervalos o números. Por ejemplo, si necesitas escribir la estatura de un grupo de basquetbolistas, seguramente, no podrás utilizar los números 1 y 2, pero si las variables 1.78, 1.65, 1.45, porque la altura suele expresarse de esa manera.

Cuando las variables son continuas, utilizamos como diagramas diferenciales los histogramas y los polígonos de frecuencias. Un histograma se construye a partir de la tabla estadística, representando sobre cada intervalo, un rectángulo que tiene a este segmento como base.

Los valores de r positivos indican una correlación positiva, en la que los valores de ambas variables tienden a incrementarse juntos. Los valores de r negativos indican una correlación negativa, en la que los valores de una variable tienden a incrementarse mientras que los valores de la otra variable descienden.

El método más común de determinar si existe asociación lineal entre dos variables cuantitativas continuas es el Análisis de Correlación de Pearson. Con este método se obtiene el Coeficiente de Correlación de Pearson, usualmente representado por la letra R.

Consiste en obtener una serie de estadísticos que miden el grado de correlación lineal entre las variables. El coeficiente de Pearson utiliza directamente los valores de las variables, mientras que los coeficientes de Spearman y Kendall utilizan los rangos de las mismas.

Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación entre ellas si al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.

Si los sujetos más altos pesan más y los más bajitos pesan menos, entre peso y altura tendremos una correlación positiva: a mayor altura, mayor peso. Si los de más edad corren más despacio y los más jóvenes corren más deprisa, entre edad y velocidad tendremos una correlación negativa; a mayor edad, menor velocidad.