Variable estadística
Una variable estadística es aquella que es objeto de estudio o que influye en el objeto de estudio en un trabajo estadístico. Es decir, es todo aquello que puede cambiar o ser diferente entre dos personas y objetos, y por ello, merece la pena observar y medir.
Las variables estadísticas pueden representar un valor numérico, denominado variables cuantitativas, o características, atributos y cualidades de una persona u objeto a estudiar, lo que conocemos como variables cualitativas.
En el siguiente ejemplo podemos ver diferentes clases de variables estadísticas:
| Nombre | Edad | Café preferido |
|---|---|---|
| Guillermo | 27 | Latte |
| Jeremy | 42 | Espresso |
| Pablo | 21 | Cappuccino |
| Denise | 35 | Café con leche |
| Mónica | 59 | Latte |
| Bernard | 38 | Machiatto |
| Natalia | 22 | Latte |
| Igor | 47 | Frappé |
| Kayla | 34 | Mocca |
| Richard | 29 | Cappuccino |
Aquí vemos tres tipos de variables estadísticas. La primera es el nombre, una variable cualitativa que simplemente indica cómo se llama la persona. Esta variable se suele utilizar con fines de identificación y clasificación de datos, por lo que no tiene mayor relevancia en un estudio estadístico.
La segunda variable es la edad; como se emplean números, se trata de una variable cuantitativa. En este caso sí puede tener mayor relevancia, pues hay estudios estadísticos que agrupan los datos por rangos de edad. Por ejemplo, de 21 a 30, de 31 a 40, de 41 a 50, etc. De esta forma, se comprende mejor el comportamiento de la población según la edad.
Para terminar, la tercera variable estadística es el café preferido. Se trata de otra variable cualitativa que indica una preferencia de las personas. Esta información resulta útil si el estudio lo realiza una cadena con intención de abrir una nueva cafetería, por ejemplo. Si uno sabe que más personas prefieren café latte o capuchino, se invertirá más en estos tipos de café que en otros.
Cabe aclarar que, para que el estudio de variables estadísticas sea relevante, es recomendable realizar el máximo número de encuestas o experimentos que sea posible, siempre que se disponga del tiempo, personal y la financiación para ello. De lo contrario, nos arriesgaremos a sacar conclusiones erróneas sobre la muestra o población.
A continuación, profundizamos en qué variables estadísticas que existen.
Tipos principales de variables estadísticas
Existen unos tipos de variables estadísticas que se emplean más en estudios estadísticos. Estos son:
- variables cuantitativas, que se dividen en variables discretas y continuas;
- variables cualitativas, diferenciadas en variables nominales, ordinales y dicotómicas;
- variables dependientes, independientes e intervinientes.
Variable cuantitativa
La variable cuantitativa o numérica es un tipo de variable estadística que se puede expresar mediante cifras numéricas. Es decir, son aquellas variables que podemos medir y cuantificar. Por ello, sirven para realizar operaciones aritméticas, como sumas, restas, multiplicaciones y divisiones.
Algunos ejemplos de variables cuantitativas son el peso de una persona, la edad, el número de hijos o la temperatura de una habitación.
Las variables cuantitativas se clasifican de dos formas: variables discretas y variables continuas.
Variable discreta
Es un tipo de variable cuantitativa que puede tomar un número finito de valores, sin presentar valores intermedios entre dos cifras consecutivas. Aquí se emplean los números enteros, es decir, aquellos que no presentan cifras decimales.
La edad es un ejemplo ilustrativo de este tipo de variable, ya que decimos que tenemos 33 años, 25 años, 56 años, 14 años, etc. Como no empleamos cifras decimales para indicar nuestra edad actual, estamos ante una variable discreta.
Otro ejemplo de variable discreta es la cantidad de manzanas que se han vendido. Podemos decir que se vendieron 20, 50, 100 o 180 manzanas en un día, pero nunca diremos que hemos se han vendido 115,85 manzanas. ¡No tendría sentido!
Variable continua
La variable continua difiere de la discreta en que sí puede tomar un número infinito de valores, o sea, existen valores intermedios entre dos cifras consecutivas.
Por ejemplo, si queremos medir el peso de forma exacta y no aproximada, emplearemos cifras decimales. Cuando vamos a comprar fruta, medimos su peso con dos o tres decimales de exactitud para saber cuánto dinero debemos.
Otro ejemplo es al estudiar la salinidad del agua. Generalmente, se suele medir la salinidad en el orden de miligramos por litros o partes por millón, por lo que podemos leer una gran variedad de valores diferentes. Por ello, un estudio de la salinidad se sirve de variables continuas.
Variable cualitativa
Una variable cualitativa o categórica es aquella que no se expresa mediante números, es decir, no se pueden medir o calcular. Esta variable suele representar características, atributos o cualidades de un objeto o persona.
Ejemplos de variables cualitativas son el género, el lugar de nacimiento, la profesión o el color favorito de una persona.
Las variables cualitativas se dividen en tres subtipos: la variable nominal, la variable ordinal y la variable dicotómica.
Variable nominal
Es un tipo de variable cualitativa que no presenta un orden, sino que simplemente describe la característica, atributo o cualidad. En general, se emplean nombres, sustantivos o adjetivos.
Ejemplos de variables nominales son el color preferido, el estado civil o las marcas de productos tecnológicos.
Variable ordinal
Es un tipo de variable cualitativa que sí presenta un orden, secuencia o jerarquía. Un ejemplo común es el podio en las olimpiadas, que otorgan las medallas oro, plata y bronce.
Variable dicotómica
La variable dicotómica es aquella variable cualitativa que solo adopta dos tipos de entradas, como "Sí/No", o "Residente/No residente".
Variable dependiente, independiente e interviniente
Según la influencia que tienen las variables estadísticas entre ellas, también se pueden clasificar en dependientes, independientes e intervinientes.
La variable dependiente es aquella que depende de otras variables. Es decir, cambia cuando otras variables ligadas a ella son modificadas, por lo que solo podemos observarla y medirla, no manipularla.
La variable independiente es aquella que no depende de otras variables. Por lo tanto, puede manipularse o cambiar por sí misma sus características, pudiendo influir en otras variables.
Por último, la variable interviniente es aquella que tiene relación de las variables independientes y dependientes, pero no influyen de forma directa o no son objeto de estudio.
Un ejemplo para ilustrar estos tres tipos es un estudio sobre la cantidad de flores que florecen en un campo. Aquí podríamos identificar las siguientes variables:
- la cantidad de flores que germinan y florecen como variable dependiente;
- la cantidad de semillas plantadas como variable independiente;
- y parámetros como la temperatura, precipitaciones, presión o tipo de suelo como variables intervinientes, siempre y cuando no sean objeto de estudio.
Otros tipos de variables estadísticas
Existen otras clasificaciones de variables estadísticas que son menos comunes:
- Variable aleatoria y controlada
- Variable estímulo y respuesta
- Variable atributiva y activa
- Variable hipotética y observable
Variable aleatoria y controlada
Una variable aleatoria es aquella que no se puede manipular, se desconoce o cuyo valor no se puede determinar con exactitud. También puede referirse a aquella variable que resulta de un evento aleatorio. Debido a ello, es una variable que no se determina por el investigador o la persona a cargo de un experimento.
En cambio, la variable controlada es aquella que viene determinada por el investigador o persona a cargo del experimento. Por lo tanto, sí es un valor conocido y manipulable.
Por ejemplo, imaginemos un experimento sobre el comportamiento de peces según la temperatura que hay una pecera. Si tenemos los medios adecuados, podemos controlar y mantener la temperatura en un valor constante; hablamos de una variable controlada.
Ahora, los peces se moverán de un lado a otro, de forma impredecible para nosotros, siempre y cuando no manipulemos nada más. Como no sabemos con certeza en qué posición estarán los peces en los próximos minutos, se trata de una variable aleatoria.
Variable estímulo y respuesta
Las variables estímulo y respuesta son otra forma de referirnos a las variables independiente y dependiente, pero se refiere a una relación estrecha de causa y efecto.
En concreto, una variable estímulo es aquella que provoca un cambio en otra variable a medir. Por su lado, la variable respuesta es aquella que cambia por causa de la variable estímulo.
Un ejemplo de variable estímulo es la cantidad de fuerza que se aplica sobre un objeto. En este caso, la variable respuesta puede ser el cambio de forma del objeto, su compresión o su ruptura.
Variable atributiva y activa
La variable atributiva es aquella que solo se puede observar o medir, pero no manipularse o ser objeto de experimentación. La fecha de nacimiento o la temperatura ambiente en el exterior son dos ejemplos.
La variable activa sí se puede manipular o ser susceptible a experimentación. Por ejemplo, el número de semillas a plantar o de personas a encuestar son dos variables que podemos cambiar en cualquier momento.
Variable hipotética y observable
La variable hipotética es aquella que no se puede observar, sino que se deduce a través de la observación de otras variables. Se suele hablar de este tipo de variable cuando se desconocen las variables independientes o intervinientes que influyen en una variable dependiente.
La variable observable se diferencia de la hipotética en que sí puede medirse y observarse de forma directa. Aquí se incluye toda variable que podamos manipular, controlar, calcular, determinar su existencia, y que forma parte del objeto de estudio.
Vea también:
Cómo citar: Significados, Equipo (06/03/2025). "Variable estadística". En: Significados.com. Disponible en: https://www.significados.com/variable-estadistica/ Consultado:
