Subido por Marcia M

Cuantitativa-tipos de variables

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Unidad 1 - Introducción. Tipos de variable
UCO Métodos y Técnicas Cuantitativas
Facultad de Psicología
UdelaR
The answer to what the hell are you doing
here? is simple: to answer interesting
questions you need data.
Andy Field
Para responder preguntas interesantes necesitamos datos
Generalmente las preguntas surgen de alguna observación que nos interesa comprender. Las observaciones pueden ser anecdóticas (una vez soñé con
un perro blanco y al otro día vi un perro blanco) o
basada en un conjunto de instancias (cada otoño
aumenta la venta de antialérgicos). Esta observación inicial permite generar explicaciones, o teorías,
a partir de las cuales podemos realizar predicciones
e hipótesis. Para evaluar si nuestras predicciones son
correctas necesitamos datos. La recolección de datos y su subsecuente análisis nos dará información
sobre si nuestra teoría es buena o si debe modicarse.
¾Qué son los métodos cuantitativos?
Es un método de investigación que se fundamenta en la medición de variables mediante el uso de un
sistema numérico, el análisis de estas mediciones mediante el uso de modelos estadísticos, y el reporte
de las relaciones y asociaciones entre las variables estudiadas. Por ejemplo, estas variables pueden ser
puntajes de tests o mediciones de tiempo de reacción. El objetivo de reunir los datos cuantitativos es
entender, describir, y predecir la naturaleza de un fenómeno, particularmente mediante el desarrollo de
modelos y teorías.
Estadística descriptiva e inferencial
En las ciencias empíricas, se busca encontrar relaciones generales (leyes) que expliquen el comportamiento de un fenómeno de interés. Sin embargo, no somos capaces de observar todos las instancias
posibles relacionadas con ese fenómeno. Las conclusiones sobre lo que ocurrirá con la totalidad de una
clase particular de eventos se extraen a partir de la observación de sólo unos pocos eventos de esa
clase. El acto de ir desde lo que se observa que ocurre en un conjunto reducido de observaciones hasta
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la armación de que eso mismo es válido también para el total de observaciones de la misma clase es
lo que se conoce como inducción o generalización inductiva.
La ciencia que recoge, ordena y analiza los datos de una muestra extraída de una determinada población,
estadística.
estadística inferencial.
para hacer inferencias acerca de esa población valiéndose del cálculo de probabilidades es la
Es común encontrar la estadística subdividida en:
estadística descriptiva
y
La estadística descriptiva corresponde con una serie de procedimientos diseñados para describir la información contenida en un conjunto de datos (generalmente una muestra); es decir resumir y organizar
datos. La estadística inferencial (también llamada inductiva) engloba una serie de procedimientos que
permiten generalizar (inferir, inducir) la información contenida en ese conjunto particular de datos
(muestra) al conjunto total de datos (población); es decir extraer información y elaborar conclusiones.
Variables
Una variable es la
representación numérica de una característica sometida a medición.
Dicho de otro
modo, las variables son características que pueden ser medidas y que en cada medición pueden cambiar
(variar). Por ejemplo, pueden variar en los distintos individuos (color de pelo, estado civil, altura, IQ),
en distintas locaciones (presión de aire, temperatura), a lo largo del tiempo (desempleo). En los análisis cuantitativos de datos, los datos corresponden esencialmente con números. Esto signica que para
llevar adelante los análisis es práctico asignar números a las características de las personas, objetos,
lugares, etc., que se quiere estudiar. Qué representan los números asignados a los distintos valores de
una variable depende de la variable que estamos midiendo. Existen dos tipos de variables: categóricas
y cuantitativas.
Variables categóricas
Una variable categórica es una variable que puede tomar un conjunto de valores posibles, asignando
cada observación a un grupo o categoría nominal de acuerdo con una propiedad de interés. Un ejemplo
es la variable especie, la mayoría de los organismos son de una especie, no vamos a encontrar un
organismo que sea un poco perro y un poco ratón. Las variables categóricas pueden clasicarse en
nominales
La
u
ordinales.
medida nominal
consiste en clasicar en categorías a los sujetos u objetos que se desea medir
haciendo que todos los sujetos u objetos clasicados dentro de la misma categoría sean equivalentes
en la característica que se está midiendo. Los sujetos u objetos asignados a categorías diferentes se
considera que son cualitativamente distintos. La especie es un ejemplo de variable nominal.
La
medida ordinal
consiste en asignar a los sujetos u objetos medidos un número que permita or-
denarlos según la cantidad que poseen de la característica medida. En la escala ordinal, además de
estar presente la relación de igualdad-desigualdad propia de la escala nominal, los números asignados
permiten saber si la cantidad de característica que posee un sujeto u objeto es mayor que o menor que
la cantidad que posee otro sujeto u objeto cualquiera pero sin distinguir en cuanto varían. Por ejemplo,
el resultado de una maratón (primer, segundo y tercer lugar), nos informa del orden de llegada y por
lo tanto quién lo hizo más rápido pero no cuánto más rápido.
Variables cuantitativas
Las variables cuantitativas se clasican en
Una
variable continua
discretas
o
continuas
y de
intervalo
o
razón.
puede tomar cualquier valor de la escala de medición que estamos usando, es
decir que entre dos valores consecutivos siempre es posible encontrar un valor intermedio; éste es el
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caso de variables como la edad o los tiempos de reacción (se puede tener 21 o 22 años, pero también
21,3 o 21,34571). En contraposición, una variable se considera
discreta
cuando entre dos valores
consecutivos no puede darse un valor intermedio; éste es el caso de variables como el número de hijos
(se pueden tener 2 o 3 hijos, pero no 2,7).
Las variables cuantitativas son de
intervalo
cuando intervalos iguales en una escala representan di-
ferencias iguales en la propiedad que estamos midiendo. Es decir, un objeto al que se le asigna la
puntuación 12 en una escala de intervalos tiene 2 unidades de medida más que un objeto al que se
le asigna la puntuación 10; del mismo modo, un objeto al que se le asigna la puntuación 6 tiene 2
unidades de medida más que un objeto al que se le asigna la puntuación 4. Entre 10 y 12 existe la
misma diferencia, en cantidad de característica, que entre 4 y 6. Las variables de intervalo no poseen
un cero absoluto, es decir no existe un valor que indique ausencia de esta propiedad. Un ejemplo es la
temperatura, el valor
medida de
0◦ C
es un punto arbitrario de la escala y, no indica que no hay temperatura. La
razón añade a la de intervalos la presencia del cero absoluto. Es decir, el cero de una escala
de razón indica ausencia total de la característica medida. Al igual que en la escala de intervalos, las
diferencias entre los objetos medidos son constantes (existe una unidad de medida). Ejemplos de este
tipo de variables son el peso, la edad, o los tiempos de reacción.
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