Los 15 tipos de variables estadísticas (características y funciones)

Las variables estadísticas son características fluctuantes que pueden medirse y cuyas variaciones son susceptibles de adoptar valores que nos dan información sobre un fenómeno. Veamos cómo se clasifican.

Tipos variables estadísticas

Las matemáticas han sido, son y serán esenciales para el desarrollo de todas las otras ciencias, incluidas, por supuesto, las naturales y las sociales. Los números nos ayudan a comprender el mundo que nos rodea y a relacionarnos con él y los fenómenos que ocurren en el mismo de una manera medible que hace posible el desarrollo y progreso científico.

Y en este sentido, la investigación en cualquier disciplina científica se apoya en gran medida en las matemáticas, especialmente cuando necesitamos encontrar la relación entre dos características de una realidad física o cuando queremos comprender la relación de causa-efecto entre dos fenómenos. Y en estos y otros muchos contextos, las variables estadísticas se hacen esenciales.

Las variables son características fluctuantes que pueden medirse y cuyas variaciones numéricas son susceptibles de adoptar distintos valores que nos arrojan información sobre un fenómeno y sobre la relación entre dos realidades. Como por ejemplo, cómo varían nuestros niveles de glucosa en sangre dependiendo del aporte nutricional que tengamos de carbohidratos.

Pero más allá de esta definición simplificada, el mundo de la estadística es increíblemente complejo. Y estas variables, que son las piezas básicas de las matemáticas aplicadas a las ciencias naturales y sociales, pueden adoptar muchas características distintas. Y en el artículo de hoy y de la mano de las más prestigiosas publicaciones científicas, veremos qué clases de variables existen.

¿Qué clases de variables estadísticas existen?

Las variables son características susceptibles de fluctuar con una variación que puede adoptar distintos valores y que puede observarse o medirse matemáticamente. Su valor reside en la capacidad de relacionarse con otras variables, pues nos permite entender las relaciones de causa-efecto que se desarrollan entre ellas, algo esencial en tareas de investigación.

Y como hemos dicho, existen muchas variables estadísticas distintas, clasificadas según su nivel de medida, la influencia que se le asigna a cada variable, su capacidad de ser de naturaleza numérica, la relación con otras variables, su escala, etc. Y ante tal complejidad, nosotros hemos recogido los principales tipos de variables que existen, analizando clara y concisamente tanto sus características como funciones.

1. Variable cualitativa

Las variables cualitativas son aquellas que describen cualidades o atributos de una realidad física que no puede medirse numéricamente. Es decir, son variables que no pueden cuantificarse. Aun así, esto no significa que no sean relevantes. De hecho, son básicas en investigación pese a que no permita trabajar con números. Un ejemplo de variable cualitativa sería el dolor que experimenta una persona al sufrir una quemadura.

2. Variable cuantitativa

Las variables cuantitativas son aquellas que describen cantidades numéricas. Son, como su propio nombre indica, cuantificables. Permiten operativizar sus valores ya que la propiedad a medir puede expresarse matemáticamente. Podemos asignar números a los valores y, a partir de ahí, realizar procedimientos estadísticos para trabajar sobre estas variables. Son más objetivas que las cualitativas. Un ejemplo de variable cuantitativa es la altura de una persona.

Variable cuantitativa

3. Variable cuasi-cuantitativa

Las variables cuasi-cuantitativas son aquellas que, si bien no pueden expresarse numéricamente y cuantificarse como las anteriores, son más objetivas que las cualitativas. Se usan en investigaciones donde se combinan ambas variables. Por ejemplo, un estudio de mercado donde primero analizamos estadísticamente propiedades cuantitativas de los consumidores (variables cuantitativas) para después ver sus sentimientos de rechazo o de aceptación del producto (variables cualitativas).

4. Variable nominal

Las variables nominales son aquellas que se categorizan sin seguir ningún orden ni jerarquía. Se agrupan sin un orden secuencial pues su naturaleza no se basa en una progresión natural. Suena complicado, pero en realidad no lo es. Una variable nominal podría ser el estado civil, que constituye una variable cuyos elementos (soltero, casado, divorciado…) se distribuyen en la gráfica estadística en el orden que queramos.

5. Variable ordinal

Las variables ordinales son aquellas que se categorizan siguiendo un orden y una jerarquía. Sus elementos se agrupan en un orden secuencial ya que su naturaleza sí que se basa en una progresión natural. Aun así, no se pueden relacionar matemáticamente ya que su naturaleza es puramente cualitativa. Un ejemplo muy claro de ello son las medallas en una competición, las cuales (bronce, plata, oro), pese a no ser cuantitativas, sí que siguen un orden esperado.

6. Variable de intervalo

Las variables de intervalo son aquellas que permiten medir rangos más que valores concretos. Su operatividad cubre un abanico más o menos grande de valores, permitiéndonos, ahora así, establecer relaciones numéricas entre estos rangos. Un ejemplo de ello sería un estudio sobre la altura de los edificios de una ciudad, formando grupos con los edificios cuya altura entre dentro de alguno de los rangos descritos.

Variable intervalo

7. Variable de razón

Las variables de razón son aquellas que permiten medir valores concretos y operar a nivel matemático con total libertad. Son aquellas variables cuantitativas que no se basan en rangos, sino que nos permiten trabajar con valores numéricos específicos. Con ellas podemos transformar los resultados obtenidos y establecer relaciones más complejas entre distintas variables. Un ejemplo sería los niveles de salinidad en un mar.

8. Variable independiente

Las variables independientes son aquellas cuyo valor no depende de ninguna otra variable. En una gráfica, es la variable que se representa en el eje de abscisas (x) y es aquella que, en una relación de causa-efecto, es la causa del fenómeno que se está estudiando.

Por ejemplo, en un estudio sobre cómo ha ido aumentando el valor de la vivienda a lo largo de los años, nuestra variable independiente es el tiempo. Es la variable que se “manipula” para ver qué influencia tiene este cambio en la variable dependiente.

9. Variable dependiente

Las variables dependientes son aquellas cuyo valor depende de otra variable. Es decir, su valor depende de qué valor tome otra variable dentro del estudio. En una gráfica, es la variable que se representa en el eje de ordenadas (y) y es aquella que, en una relación de causa-efecto, es el efecto del fenómeno que se está estudiando.

En las investigaciones, es la propiedad o característica que vemos cómo cambia a medida que manipulamos la variable independiente, que es la que tiene efectos observables sobre las propiedades cualitativas o cuantitativas de la dependiente. Siguiendo con el ejemplo anterior, nuestra variable dependiente sería el valor de la vivienda.

10. Variable extraña

Las variables extrañas son todas aquellas que no se han tenido en cuenta en el estudio estadístico pero que sin embargo han influido en la relación entre la variable dependiente y la independiente. Son un conjunto de propiedades y características no controladas y que, por tanto, nos pueden llevar a resultados erróneos o conclusiones equivocadas cuando interpretamos la investigación.

Imaginemos que estamos haciendo un estudio sobre cómo los niveles de estudio determinan la renta media en la edad adulta. Y aunque lleguemos a una conclusión determinada, es posible que no hayamos tenido en cuenta otras variables extrañas como por ejemplo la etnia, la ciudad o la clase social.

Variable extraño

11. Variable moderadora

Las variables moderadoras son todas aquellas que alteran la relación existente entre las variables dependientes e independientes pero que, a diferencia de las extrañas, sí que las tenemos en cuenta y su influencia, pese a que no se ha controlado tanto como las dos variables principales, se valora a la hora de determinar la validez de los resultados y conclusiones del estudio.

12. Variable continua

Las variables continuas son aquellas cuyas características medibles se encuentran dentro de un rango infinito de valores numéricos, por lo que los valores pueden expresarse con cualquier número dentro de los números reales, es decir, con decimales. Un ejemplo de ello es aquellos estudios en los que analizamos el peso de una persona con más o menos decimales.

13. Variable discreta

Las variables discretas son aquellas cuyas características se encuentran asociadas en enumeraciones, pero no nos permiten expresar los valores dentro de un rango infinito de valores numéricos. Es decir, los estudios no se realizan en base a números reales (que son todos los números racionales e irracionales), sino con los números enteros, que son todos aquellos que, siendo positivos o negativos, no presentan decimales.

Un ejemplo de ello sería un estudio donde analizamos la población de lobos en un bosque. Podemos tener 3, 4, 10, 20, 235… Los que sean. Pero nunca tendremos, por ejemplo, 1,6 lobos. Son variables discretas porque solo se contemplan valores enteros, sin decimales.

14. Variable hipotética

Las variables hipotéticas son todas aquellas que no son observables y que, por tanto, no se pueden medir directamente. En cambio, lo que hacemos es inferir su presencia a través de sus efectos indirectos. Se conocen también como constructos y solo adquieren valor estadístico cuando se relacionan con otras variables.

15. Variable observable

Las variables observables son todas aquellas que, como su propio nombre indica, podemos observar y medir directamente. Tienen valor estadístico por sí solas, por lo que no es necesario inferior la presencia de las características a las que apelan, pues podemos medir sus efectos de manera directa. Se conocen también como variables experimentales ya que son objetos de medición directa que permiten el desarrollo de investigaciones objetivas.

Variable observable
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