VARIABLE ESTADISTICAS

La variable estadística se refiere a una característica, atributo, estado o cualidad de un individuo, objeto, elemento, o cosa que puede adoptar varios o muchos valores, los cuales pueden medirse u observarse. Podemos usar el nemotécnico CIVO y complementarlo con lo que sabemos.

C Caracterìsticas

I Individuo

V Varios Valores

O Observar

TIPOS DE VARIABLE según el nivel de medida:

fuente: https://matemovil.com/variables-discretas-y-continuas-ejemplos-y-ejercicios/

Categorías suficientemente exhaustivas

Las categorías suficientemente exhaustivas se refieren a un conjunto de categorías o clasificaciones que cubren de manera completa y detallada todas las posibilidades o variantes relevantes para la variable en cuestión. Las categorías suficientemente exhaustivas son aquellas que abarcan todas las opciones relevantes y que, en conjunto, no dejan ningún caso sin clasificar o ambiguo. Esto es fundamental para obtener resultados precisos y significativos en análisis estadísticos y estudios de investigación.

Ejemplos de variables nominales con categorías suficientemente exhaustivas:

1. Estado civil: Soltero, Casado, Divorciado, Viudo, Separado.
2. Categoría étnica: Afrodescendiente, Asiático, Caucásico, Latino, Nativo Americano.
3. Nivel educativo: Sin educación, Primaria incompleta, Primaria completa, Secundaria incompleta, Secundaria completa, Universitaria incompleta, Universitaria completa, Posgrado.
4. Tipo de transporte utilizado: Automóvil, Autobús, Metro, Tren, Bicicleta, Caminar.
5. Religión: Cristianismo, Islam, Hinduismo, Judaísmo, Budismo, Otras religiones, Ninguna religión.
6. Área de estudio académico: Ciencias naturales, Ciencias sociales, Ingeniería, Ciencias de la salud, Humanidades, Artes, Otras áreas.
7. Preferencia musical: Rock, Pop, Rap, Jazz, Reggaetón, Clásica, Country, Electrónica, R&B, Metal.
8. Tipo de vivienda: Casa, Apartamento, Condominio, Vivienda rural.
9. Nivel de ingresos: Bajo, Medio-bajo, Medio, Medio-alto, Alto.
10. Preferencia de comida: Italiana, Mexicana, Japonesa, China, Americana, Mediterránea, Vegetariana, Vegana.

En cada uno de estos ejemplos, las categorías son exhaustivas y cubren un amplio espectro de posibilidades, lo que permite clasificar a la población o muestra de manera completa y detallada en función de las diferentes características o preferencias. Estas variables nominales pueden ser de gran utilidad en encuestas, estudios de mercado y análisis sociodemográficos.

Categorías no suficientemente exhaustivas

Las categorías no suficientemente exhaustivas son aquellas en las que faltan opciones o variantes significativas para clasificar todos los casos posibles dentro de una variable. Aquí tienes 10 ejemplos donde las categorías no son suficientemente exhaustivas:

1. Estado civil: Soltero, Casado, Divorciado. (Faltan opciones como «Viudo» y «Unión libre»)
2. Categoría étnica: Africano, Asiático, Caucásico, Latino. (Faltan opciones para otras etnias y grupos étnicos)
3. Nivel educativo: Sin educación, Primaria incompleta, Primaria completa, Secundaria incompleta, Secundaria completa, Universitaria incompleta, Universitaria completa. (Faltan opciones para niveles de educación avanzados o técnicos)
4. Categoría de ocupación: Empleado, Estudiante, Desempleado. (Faltan opciones para categorías laborales específicas)
5. Grupo sanguíneo: A, B, AB. (Falta la opción para el grupo sanguíneo O)
6. Tipo de transporte utilizado: Automóvil, Autobús, Metro. (Faltan opciones como Bicicleta, Caminar, Taxi, etc.)
7. Religión: Cristianismo, Islam, Hinduismo, Judaísmo, Budismo. (Faltan opciones para otras religiones y creencias)
8. Área de estudio académico: Ciencias naturales, Ciencias sociales, Ingeniería, Humanidades. (Faltan opciones para áreas específicas como Medicina, Arquitectura, etc.)
9. Nivel de ingresos: Bajo, Medio-bajo, Medio, Medio-alto, Alto. (Faltan opciones para ingresos muy bajos o muy altos)
10. Preferencia de bebida: Agua, Refresco, Café, Té. (Faltan opciones para otras bebidas como Jugos, Cerveza, etc.)

En cada uno de estos ejemplos, las categorías no abarcan todas las posibilidades relevantes para clasificar a los individuos en la variable en cuestión, lo que puede llevar a una falta de representatividad o precisión en el análisis de datos o en estudios de investigación. Es importante definir categorías suficientemente exhaustivas para obtener resultados significativos y representativos.

Categorías mutuamente excluyentes

Las categorías mutuamente excluyentes se refieren a un conjunto de categorías o clasificaciones que no se superponen entre sí, es decir, que no pueden coexistir o aplicarse simultáneamente a una misma observación o individuo.

Cuando se tiene una variable cualitativa, como una variable nominal o ordinal, es importante asegurarse de que las categorías sean mutuamente excluyentes para evitar ambigüedades y para que cada elemento pueda clasificarse en una sola categoría de manera clara y precisa.

Las categorías mutuamente excluyentes son aquellas que no se superponen ni se solapan entre sí, lo que permite una clasificación inequívoca y sin ambigüedades de las observaciones o individuos en la variable en cuestión.

Ejemplos de variables nominales con categorías mutuamente excluyentes

1. Tipo de vehículo: Automóvil, Camión, Motocicleta, Bicicleta.
2. Estado civil: Soltero, Casado, Divorciado, Viudo, Uniòn libre.
3. Tipo de mascota: Perro, Gato, Pájaro, Pez.
4. Categoría de ocupación: Empleado, Estudiante, Desempleado, Jubilado.
5. Grupo sanguíneo: A, B, AB, O.
6. Tipo de deporte: Fútbol, Baloncesto, Tenis, Natación.
7. Clasificación de riesgo: Bajo, Medio, Alto.
8. Nivel educativo: Primaria, Secundaria, Universitaria, Posgrado.
9. Modalidad de transporte: Público, Privado, Caminar.
10. Preferencia de bebida: Agua, Refresco, Café, Té.

En cada uno de estos ejemplos, las categorías son mutuamente excluyentes, lo que significa que cada observación o individuo solo puede pertenecer a una de las categorías. Por ejemplo, una persona no puede pertenecer a más de un estado civil al mismo tiempo. Estas variables nominales se utilizan para clasificar y organizar datos en categorías exclusivas y sin superposiciones, lo que facilita el análisis y la comprensión de los datos.

Las categorías mutuamente excluyentes son aquellas que no se superponen entre sí, es decir, cada observación o individuo puede pertenecer solo a una de las categorías. Por lo tanto, proporcionar ejemplos de categorías que no sean mutuamente excluyentes puede ser complicado, ya que esto violaría la definición de la propiedad de exclusividad.

Sin embargo, puedo proporcionarte ejemplos donde las categorías pueden solaparse o superponerse en ciertos contextos, aunque pueden no ser técnicamente mutuamente excluyentes:

1. Categoría de edad: Niños (0-12 años), Adolescentes (13-19 años), Jóvenes adultos (20-29 años), Adultos (30-59 años), Adultos mayores (60+ años). En este caso, una persona de 19 años podría clasificarse como adolescente o joven adulto, lo que permite cierta superposición entre las categorías.
2. Nivel de ingresos: Bajo, Medio-bajo, Medio, Medio-alto, Alto. Aunque hay una jerarquía, la delimitación entre las categorías puede ser subjetiva y permitir cierto grado de solapamiento entre ellas.
3. Categoría de estatura: Baja, Media, Alta. Aquí también puede haber cierta superposición en la definición de los rangos de estatura.

Es importante tener en cuenta que, si bien en algunos casos puede haber cierta ambigüedad o solapamiento en las categorías, en general, las variables se clasifican de manera que las categorías sean mutuamente excluyentes para garantizar una correcta clasificación y análisis de los datos. La exclusividad de las categorías es esencial para que la información sea clara, precisa y significativa en estudios estadísticos y de investigación.

Variables cualitativas (categóricas):  Se entiende por variable cualitativa, aquel tipo de variable estadística que describe cualidades, atributos, categorías o características y/o circunstancias de algún objeto, persona o eventualidad, sin el uso de operaciones con números, es decir expresa una categoría no numérica, por ejemplo, el sexo (femenino o masculino) de un individuo.

Variables cualitativas nominales: En este caso la variable, en general, no es representada por números ni tampoco tiene algún tipo de orden, así que es menos precisa en lo que matemáticamente se refiere. Pueden ser dicotómicas o politómicas.

Variables dicotómicas o binarias

Las variables dicotómicas son un tipo de variable estadística que solo puede tomar dos valores distintos o categorías mutuamente excluyentes. Estas variables representan características o atributos que tienen dos opciones, y se utilizan para clasificar a los individuos o elementos en uno de los dos grupos posibles.

Las variables dicotómicas en general no son ordinales. La combinación de ambos conceptos, «dicotómico» y «ordinal», es contradictoria porque una variable dicotómica solo puede tener dos categorías, mientras que una variable ordinal necesita al menos tres categorías con un orden específico.

Ejemplos adicionales de variables dicotómicas con un orden implícito o jerarquía:

1. Primer lugar y segundo lugar en una competencia deportiva.
2. Aprobado y desaprobado en un examen de nivel avanzado (donde el aprobado implica un nivel más alto de conocimientos que el desaprobado).
3. Clasificación como «Mejor» o «Segunda mejor» en una categoría de premiación o reconocimiento.
4. Condición de «Mayor prioridad» y «Menor prioridad» en una lista de tareas o actividades.
5. Etiqueta de «Prioridad alta» o «Prioridad baja» para ciertas actividades en una lista de proyectos.
6. Evaluación de «Excelente» y «Muy bueno» para el rendimiento en una prueba.
7. Nivel de «Muy satisfecho» o «Satisfecho» en una encuesta de satisfacción del cliente.
8. Categoría de «Buen desempeño» y «Desempeño promedio» en una revisión de desempeño laboral.
9. Etiqueta de «Completamente capacitado» o «Parcialmente capacitado» para empleados en una empresa.

En cada uno de estos ejemplos, las variables dicotómicas tienen solo dos categorías distintas, pero también hay un orden implícito o jerarquía entre ellas, lo que agrega un significado adicional a los resultados o clasificaciones.

Los dos valores que puede tomar una variable dicotómica son a menudo etiquetados como «1» y «0», o «Sí» y «No», pero también pueden ser expresados de otras formas, como «Verdadero» y «Falso», «Presente» y «Ausente», «Positivo» y «Negativo», entre otras.

1. Factor RH: positivo/ negativo.
2. Género: masculino/ femenino.
3. Afiliación política: Afiliado / No afiliado.
4. Uso de gafas o lentes de contacto: Usador / No usador.
5. Acceso a internet en el hogar: Con acceso / Sin acceso.
6. Participación en programas de lealtad: Participante / No participante.
7. Aprobación de un examen o prueba: Aprobado/ No aprobado.
8. Consumo de café: Consumidor / No consumidor.
9. Conexión a redes Wi-Fi públicas: Se conecta / No se conecta.
10. Asistencia a eventos culturales (conciertos, teatro, museos): Asistente / No asistente.
11. Aceptación de términos y condiciones: Acepta / No acepta.
12. Realización de ejercicio físico regular: Realiza ejercicio / No realiza ejercicio.
13. Participación en programas de recompensas: Participante / No participante.
14. Uso de transporte público: Usuario / No usuario.
15. Registro en un sitio web o plataforma: Registrado/ No registrado.
16. Aprobación de una solicitud (por ejemplo, crédito, empleo): Aprobado/ No aprobado.
17. Uso de energías renovables en el hogar: Usuario/ No usuario.
18. Adopción de prácticas sostenibles: Adopta prácticas sostenibles / No adopta prácticas sostenibles.
19. Uso de tarjetas de crédito: Usuario / No usuario.
20. Donación de órganos: Donante / No donante.
21. Horas de sueño diarias: Menos de ciertas horas / Al menos ciertas horas.
22. Compra de productos orgánicos: Comprador de productos orgánicos / No comprador de productos orgánicos.

Ejemplos de variables dicotómicas relacionadas con el tiempo:

1. Hora del día: Mañana / Tarde.
2. Fin de semana: Sí / No.
3. Feriado: Sí / No.
4. Horario laboral: Trabaja / No trabaja.
5. Horario de apertura de un negocio: Abierto / Cerrado.
6. Fecha de vencimiento de un plazo: Vencido / No vencido.
7. Cumpleaños: Sí / No.
8. Turno de trabajo: Mañana / Noche.
9. Duración de un evento: Menos de cierto tiempo / Al menos cierto tiempo.
10. Tiempo de respuesta: Rápido / Lento.
11. Periodo de validez: Vigente / No vigente.
12. Duración de una pausa: Corta / Larga.
13. Tiempo de entrega: A tiempo / Retrasado.
14. Tiempo dedicado a una actividad: Menos de cierto tiempo / Al menos cierto tiempo.
15. Tiempo de espera: Corto / Largo.
16. Intervalo entre eventos: Menos de cierto tiempo / Al menos cierto tiempo.
17. Duración de una presentación: Corta / Larga.
18. Tiempo de reacción: Rápido / Lento.

Ejemplos de variables dicotómicas relacionadas con la salud:

1. Estado de salud: Enfermo / Sano.
2. Presencia de una enfermedad: Con enfermedad / Sin enfermedad.
3. Alergias: Alergia / Sin alergias.
4. Tipo de dieta: Saludable / No saludable.
5. Uso de medicamentos: Toma medicación / No toma medicación.
6. Hábito de fumar: Fumador / No fumador.
7. Actividad física: Activo / Sedentario.
8. Nivel de estrés: Alto nivel de estrés / Bajo nivel de estrés.
9. Nivel de energía: Energético / Bajo en energía.
10. Nivel de satisfacción con el sueño: Satisfecho con el sueño / Insatisfecho con el sueño.
11. Nivel de presión arterial: Hipertensión / Presión arterial normal.
12. Riesgo de enfermedades cardiovasculares: Con riesgo / Sin riesgo.
13. Participación en actividades de prevención: Participa en actividades de prevención / No participa.
14. Exposición a factores ambientales nocivos: Expuesto / No expuesto.
15. Cumplimiento de pautas de vacunación: Cumple con las vacunas / No cumple con las vacunas.
16. Nivel de inmunidad: Inmunizado / No inmunizado.
17. Nivel de azúcar en sangre: Alto nivel / Nivel normal.
18. Cumplimiento de hábitos higiénicos: Cumple con hábitos higiénicos / No cumple con hábitos higiénicos.
19. Adherencia al tratamiento médico: Adhiere al tratamiento / No adhiere al tratamiento.
20. Riesgo de infección: Con riesgo de infección / Sin riesgo de infección.

Ejemplos más de variables dicotómicas comúnmente utilizadas en un hospital:

1. Admisión en la unidad de cuidados intensivos (UCI): Admitido en UCI / No admitido en UCI.
2. Alta hospitalaria: Dado de alta / No dado de alta.
3. Cirugía programada: Programada / No programada.
4. Uso de ventilación mecánica: Con ventilación mecánica / Sin ventilación mecánica.
5. Resultado de una prueba médica: Positivo / Negativo.
6. Infección nosocomial: Con infección nosocomial / Sin infección nosocomial.
7. Procedimiento médico: Realizado / No realizado.
8. Examen de laboratorio: Realizado / No realizado.
9. Uso de antibióticos: Con antibióticos / Sin antibióticos.
10. Complicaciones postoperatorias: Con complicaciones / Sin complicaciones.
11. Estado de conciencia: Consciente / Inconsciente.
12. Transfusión sanguínea: Recibió transfusión / No recibió transfusión.
13. Necesidad de reanimación cardiopulmonar (RCP): Requiere RCP / No requiere RCP.
14. Alergia a medicamentos: Con alergia a medicamentos / Sin alergia a medicamentos.
15. Cumplimiento de protocolos de higiene: Cumple con protocolos / No cumple con protocolos.
16. Administración de analgésicos: Recibió analgésicos / No recibió analgésicos.
17. Estado de estabilidad: Estable / Inestable.
18. Código de emergencia: Código activado / Código no activado.
19. Transferencia a otra unidad o centro médico: Transferido / No transferido.
20. Resucitación exitosa: Resucitado/ No resucitado.

«vagina» y «pene» no son variables, sino que son términos anatómicos que se refieren a partes específicas del cuerpo humano.

Ejemplos de variables dicotómicas relacionadas con el deporte:

1. Resultado de un partido: Ganó / Perdió.
2. Clasificación en un torneo: Clasificado / No clasificado.
3. Lesiones: Con lesión / Sin lesión.
4. Participación en un evento: Participante / No participante.
5. Uso de equipo de protección: Con equipo de protección / Sin equipo de protección.
6. Realización de calentamiento previo: Hizo calentamiento / No hizo calentamiento.
7. Cumplimiento de reglas y normas del deporte: Cumple con las reglas / No cumple con las reglas.
8. Nivel de preparación física: Bien preparado / Mal preparado.
9. Tipo de superficie de juego: Superficie adecuada / Superficie inadecuada.
10. Nivel de hidratación: Hidratado/ Deshidratado.
11. Uso de suplementos deportivos: Consume suplementos / No consume suplementos.
12. Participación en un equipo deportivo: Integrante del equipo / No integrante del equipo.
13. Cumplimiento de horarios de entrenamiento: Cumple con horarios / No cumple con horarios.
14. Nivel de esfuerzo durante la práctica: Alta intensidad / Baja intensidad.
15. Participación en competiciones: Compitió / No compitió.
16. Tipo de entrenamiento: Entrenamiento aeróbico / Entrenamiento de fuerza.
17. Uso de tecnología deportiva: Utiliza tecnología / No utiliza tecnología.
18. Uso de ropa y calzado adecuado: Con ropa y calzado adecuado / Sin ropa y calzado adecuado.
19. Asistencia a clases o sesiones de entrenamiento: Asiste a clases / No asiste a clases.
20. Cumplimiento de objetivos personales en el deporte: Cumple con los objetivos / No cumple con los objetivos.

Ejemplos de variables dicotómicas relacionadas con la política:

1. Preferencia política: Izquierda / Derecha.
2. Participación en elecciones: Votó / No votó.
3. Aprobación del gobierno: Aprueba / Desaprueba.
4. Adhesión a un partido político: Afiliado / No afiliado.
5. Opción en referéndum o plebiscito: A favor / En contra.
6. Participación en manifestaciones o protestas: Participante / No participante.
7. Tipo de sistema político: Democracia / No democracia.
8. Ideología política: Conservador / Liberal.
9. Nivel de confianza en las instituciones políticas: Confía / No confía.
10. Nivel de interés en la política: Interesado / No interesado.
11. Participación en campañas políticas: Participante / No participante.
12. Postura sobre temas específicos: A favor / En contra.
13. Uso de redes sociales para discutir política: Usuario / No usuario.
14. Nivel de conocimiento político: Con conocimientos / Sin conocimientos.
15. Participación en debates políticos: Participante / No participante.
16. Opinión sobre la actuación de líderes políticos: Apropiada / Inapropiada.
17. Nivel de polarización política: Polarizado/ No polarizado.
18. Participación en actividades de promoción política: Participante / No participante.
19. Relación con la política internacional: Afín / No afín.
20. Cumplimiento de deberes cívicos: Cumple con deberes cívicos / No cumple con deberes cívicos.

Ejemplos de variables dicotómicas relacionadas con las matemáticas:

1. Paridad de un número: Par / Impar.
2. Signo: Positivo / Negativo.
3. Tipo de número: Entero / No entero (decimal o fraccionario).
4. Éxito o fracaso en un examen: Éxito / Fracaso.
5. Respuesta correcta o incorrecta: Correcto / Incorrecto.
6. Existencia de una solución: Tiene solución / No tiene solución.
7. Pertenece o no pertenece a un conjunto: Pertenece / No pertenece.
8. Es una figura geométrica: Es figura geométrica / No es figura geométrica.
9. Propiedad lógica: Verdadero / Falso.
10. Variable binaria en lógica matemática: 0 / 1.
11. Prueba de teorema: Demostrado / No demostrado.
12. Evento en probabilidad: Aconteció / No aconteció.
13. Categoría de un número: Racional / Irracional.
14. Tamaño de una muestra: Grande / Pequeña.
15. Tipo de función: Lineal / No lineal.
16. Probabilidad de éxito: Probabilidad de éxito / Probabilidad de fracaso.
17. Tendencia de una secuencia: Creciente / Decreciente.

Variables politómicas

Las variables politómicas nominales son un subtipo de las variables categóricas o cualitativas nominales que tienen tres o más categorías sin un orden específico. Aquí tienes algunos ejemplos de variables politómicas nominales:

1. Color de ojos: Azul, Marrón, Verde, Gris, etc.
2. Tipo de sangre: A, B, AB, O.
3. Categoría étnica: Africano, Asiático, Caucásico, Latino, etc.
4. Estado de residencia: California, Texas, Nueva York, Florida, etc.
5. Equipo de fútbol favorito: Barcelona, Real Madrid, Manchester United, etc.
6. Género musical preferido: Rock, Pop, Rap, Jazz, etc.
7. Marca de automóvil: Toyota, Honda, Ford, Chevrolet, etc.
8. Marca de teléfono móvil: iPhone, Samsung, Huawei, Xiaomi, etc.
9. Tipo de mascota: Perro, Gato, Pájaro, Pez, etc.
10. Lugar de nacimiento: Lima , Chiclayo, Perú)
11. Estado Civil o conyugal: soltero, casado, viudo, divorciado, separado, conviviente.
12. Idioma de los habitantes de la tierra: castellano, inglés, francés, italiano, chino mandarín, etc.
13. Religión que profesa: católico, evangélico, musulmán, etc.
14. Grupo sanguíneo: A, B, AB, O.
15. Nacionalidad: colombiano, argentino, uruguayo, etc.
16. Razas humanas: mongólico o amarillo, americano o rojo (nativo americano),
    caucásico o blanco, malayo o pardo (del sudeste de Asia), etiópico o negro, etc.
17. Orientación sexual: Heterosexual, homosexual, bisexual, etc.
18. Nombre (y apellidos): Probablemente no solemos pensar en ellos como variable, pero lo cierto es que nuestro nombre y apellidos pueden ser considerados y tratados como variables cualitativas nominales. Jaime no es Pablo, pero no se puede establecer un orden ni visualizar ninguna relación numérica con estos valores (dado que si por ejemplo nos propusiéramos contar el número de Jaimes y Pablos, la variable ya pasaría a ser Número de Jaimes/Pablos y esta ya sería cuantitativa).

    Lo mismo ocurre con los apellidos. Nos sirven para agrupar a los miembros de una misma familia, pero no sirven para ordenarlos ni se pueden establecer relaciones numéricas con esta variable.. https://psicologiaymente.com/miscelanea/ejemplos-variables-cualitativas

    A pesar de no ser numéricas, las variables cualitativas también pueden utilizarse en otros ámbitos; en esos casos cada categoría asume un número que la identifica. Por ejemplo, a la variable sexo se le puede asignar arbitrariamente: 1. Masculino. 2. Femenino

Ejemplos de variables nominales que utilizan números como identificadores:

1. Códigos de país: 1 para EE. UU., 2 para Canadá, 3 para México, etc.
2. Números de cuenta bancaria: 1001, 2002, 3003, etc.
3. Números de teléfono: 123456789, 987654321, etc.
4. Códigos postales: 10001, 20002, 30003, etc.
5. Números de empleado: 101, 202, 303, etc.
6. Códigos de producto: 001, 002, 003, etc.
7. Números de habitación: 101, 202, 303, etc. (en un hotel)
8. Códigos de departamento: 10 para ventas, 20 para marketing, 30 para finanzas, etc.
9. Números de matrícula de estudiante: 1001, 2002, 3003, etc.
10. Números de lote de productos: 001, 002, 003, etc.
11. Códigos de categorías de productos: 1 para electrónica, 2 para ropa, 3 para alimentos, etc.
12. Números de serie de equipos: 101, 202, 303, etc.
13. Códigos de sucursales de una empresa: 1001, 2002, 3003, etc.
14. Números de identificación de clientes: 1001, 2002, 3003, etc.
15. Códigos de ubicación geográfica: 101 para ciudad A, 202 para ciudad B, 303 para ciudad C, etc.
16. Números de identificación de proyectos: 001, 002, 003, etc.
17. Códigos de áreas de estudio académico: 1 para ciencias, 2 para artes, 3 para ingeniería, etc.
18. Números de identificación de proveedores: 1001, 2002, 3003, etc.
19. Códigos de marcas de productos: 1 para marca A, 2 para marca B, 3 para marca C, etc.
20. Números de identificación de transacciones: 1001, 2002, 3003, etc.
21. Número de seguro social
22. Número de cédula
23. Dirección IP
24. Código Postal
25. Número en la camiseta de un jugador de fútbol

Variables cualitativas Ordinales: Es representada por una modalidad que no requiere números pero si existe un orden o un puesto. Las variables cualitativas ordinales son un tipo de variable estadística que representa categorías con un orden específico, pero sin una diferencia cuantificable entre ellas. A diferencia de las variables nominales, las variables ordinales tienen un grado de ordenamiento o jerarquía. las categorías tienen un orden específico, pero no podemos medir la diferencia numérica entre ellas. Por ejemplo, no podemos decir cuánto «más» es estar «muy satisfecho» en comparación con «satisfecho», solo sabemos que hay una jerarquía o escala de satisfacción.

Por ejemplo,

1. Las clasificaciones de las medallas olímpicas: oro, plata, bronce.
2. Las calificaciones cualitativas de una evaluación: reprobado, deficiente, bueno, excelente.
3. La gravedad de una enfermedad: aguda, crónica, grave.
4. Nivel socio económico: alto, medio, bajo.
5. El nivel de satisfacción de sus clientes: “muy satisfecho”, “moderadamente satisfecho” e “insatisfecho”.
6. Condiciones educativas: «nivel educativo bajo”, “nivel educativo medio” y “nivel educativo alto”.
7. Verificar si los contenidos impartidos han sido bien comprendidos por los estudiantes: “muy bien”, “bien”, “regular”, “mal” y “muy mal”.
8. Rótulos de los locales de un centro comercial: 301, 302, 303, etc.
9. Turnos de atención en un banco: D21, D22, etc.
10. Nivel de acuerdo: Totalmente en desacuerdo, En desacuerdo, Neutral, De acuerdo, Totalmente de acuerdo.
11. Clasificación de rendimiento académico: Bajo, Medio, Alto.
12. Escala de dolor: Ninguno, Leve, Moderado, Intenso, Muy intenso.
13. Nivel de educación: Sin educación, Primaria, Secundaria, Universitaria.
14. Estado de salud: Muy malo, Malo, Regular, Bueno, Muy bueno.
15. Nivel de estrés: Muy bajo, Bajo, Moderado, Alto, Muy alto.
16. Categorías de ingresos: Bajo, Medio-bajo, Medio, Medio-alto, Alto.

Variables cuantitativas (numéricas): Las variables cuantitativas son aquellas variables estadísticas que se representan por un valor numérico.

Por ejemplo, las variables cuantitativas pueden ser aquellas tales como:

1. Peso (62 Kg, 80 Kg, etc.),
2. Estatura (1.72 cm, 1.85 cm, etc.)
3. Cantidad de miembros en una familia (2, 3 ó 4).

Variables cuantitativas discretas: Son variables numéricas que solo pueden tomar un número entero finito de valores. Se dice que una variable es discreta cuando no puede tomar ningún valor entre dos consecutivos. Las variables discretas son un tipo de variable estadística que toma valores numéricos o contables y solo puede asumir valores específicos o aislados dentro de un rango determinado. Las variables discretas solo pueden tomar valores enteros particulares y no pueden ser fraccionales.

Cuando se categorizan variables discretas los límites de clase son idénticos a los límites reales o fronteras de clase. Un ejemplo de variable discreta es el número de hijos.

Ejemplos de variables cuantitativas discretas:

1. El número de hijos de una familia.
2. La cantidad de dedos que tienes en la mano.
3. El número de faltas en un partido de fútbol.
4. Número de personas que llegan a un consultorio en una hora.
5. El número de árboles que hay en un parque.
6. El número de canales de televisión que tienes en casa.
7. Número de animales en una granja.
8. Cantidad de empleados que trabajan en una tienda.
9. Número de libros vendidos cada mes en Amazon.
10. Número de clientes que visitan un supermercado por día.
11. Cantidad de estudiantes en una clase.
12. Número de personas en un autobús.
13. Cantidad de artículos en un inventario.
14. Número de automóviles en un estacionamiento.
15. Cantidad de puntos anotados en un partido de baloncesto.
16. Número de mensajes recibidos en un día.
17. Cantidad de libros en una biblioteca.
18. Número de asientos ocupados en un cine.
19. Cantidad de medicamentos tomados en una semana.
20. Número de piezas en una producción manufacturera.
21. Cantidad de días de lluvia en un mes.
22. Número de estudiantes que pasaron un examen.
23. Cantidad de horas trabajadas por semana.
24. Número de veces que un anuncio ha sido visto.
25. Cantidad de errores cometidos en una prueba.
26. Número de personas en una fila de espera.
27. Cantidad de veces que un jugador anota un gol en un partido.
28. Número de votos obtenidos por un candidato en una elección.
29. Cantidad de mensajes no leídos en una bandeja de entrada.
30. En cada uno de estos ejemplos, la variable es discreta porque solo puede tomar valores enteros o contables, sin posibilidad de fracciones o valores continuos. Estas variables son fundamentales en la estadística y se encuentran en muchas áreas de la vida real, desde negocios hasta deportes y más.

Variables cuantitativas continuas: Las variables continuas, por el contrario, pueden, tomar un número infinito de valores en cualquier intervalo dado. Pueden haber otros valores en medio de dos valores exactos, generalmente representado por valores decimales. En el ejemplo del número de hijos, una clase puede ser de 1 a 2 hijos, pero no puede ser el decimal 1,3 a 2,4 hijos. Esos decimales no son posibles cuando se trata de variables cuantitativas enteras o discretas.

Cuando se trabaja con variables continuas se debe tener en cuenta la precisión de los datos.

Ejemplos de variables cuantitativas continuas

1. El ancho de una pelota de fútbol.
2. Volumen de agua en una piscina.
3. El peso de una persona.
4. La velocidad a la que va a un tren.
5. Longitud en centímetros de un tenedor.
6. Tiempo que demora el delivery de Pizza Hut en entregar un pedido.
7. El volumen de cerveza en una jarra.
8. Peso de las vacas en una granja.
9. Tiempo que esperas al amor de tu vida.
10. Distancia que recorren los autos en una ciudad.
11. Velocidad a la que viaja un avión.
12. El diámetro de una esfera.
13. La temperatura de un horno.
14. Estatura de una persona.
15. Peso de un objeto.
16. Temperatura ambiente.
17. Tiempo transcurrido en una actividad.
18. Velocidad de un automóvil.
19. Cantidad de lluvia caída en un día.
20. Nivel de contaminantes en el aire.
21. Edad de una persona.
22. Volumen de un líquido.
23. Longitud de una cuerda.
24. Tiempo de reacción en una prueba.
25. Cantidad de ventas realizadas en un día.
26. Precio de un artículo en una tienda.
27. Nivel de ruido en un ambiente.
28. Intensidad de luz en un lugar.
29. Densidad de un material.
30. Presión atmosférica.
31. Cantidad de dinero en una cuenta bancaria.
32. Potencia eléctrica consumida por un aparato.
33. Concentración de una sustancia en una solución.

fuentes:

Tipos de datos y escalas de medición: Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón

Haz clic para acceder a 99315569009.pdf

https://www.b2binternational.com/research/methods/pricing-research/turf-analysis/

Escala de razón. Conoce los datos de este tipo de escala de medición