Como mencionamos anteriormente, los dos tipos de datos cuantitativos (datos numéricos) son datos discretos y continuos. Los datos continuos se consideran como lo opuesto a los datos discretos.
Los datos continuos son información que podría dividirse significativamente en niveles más finos. Se puede medir en una escala o continuo y puede tener casi cualquier valor numérico. Por ejemplo, puede medir su altura a escamas muy precisas: metros, centímetros, milímetros, etc.
Puede registrar datos continuos en tantas mediciones diferentes: ancho, temperatura, tiempo, etc. Aquí es donde se encuentra la diferencia clave con los datos discretos.
Las variables continuas pueden tomar cualquier valor entre dos números. Por ejemplo, entre 50 y 72 pulgadas, hay literalmente millones de alturas posibles: 52.04762 pulgadas, 69.948376 pulgadas y etc.
Una buena regla común para definir si un datos es continuo o discreto es que si el punto de medición puede reducirse a la mitad y aún tiene sentido, los datos son continuos.
Podemos mostrar datos continuos por histogramas. Los gráficos de línea también son muy útiles para mostrar tendencias en datos continuos.
- En general, las variables continuas no se cuentan.
- Los valores se pueden subdividir en piezas más pequeñas y más pequeñas y tienen un significado adicional.
- Los datos continuos son medibles.
- Tiene un número infinito de valores posibles dentro de un intervalo.
- Los datos continuos se muestran gráficamente por histogramas.
¿Cuándo es una cuantitativa continua?
Una variable cuantitativa o numérica es un tipo de variable que consiste en valores que representan recuentos o mediciones de cierta cantidad. Por ejemplo, edad, altura, número de cigarrillos fumados, etc.
Una variable cuantitativa puede ser continua o discreta.
Una variable continua es un tipo de variable cuantitativa que consiste en valores numéricos que se pueden medir pero no contar, porque hay infinitamente muchos valores entre 1 medición y otro.
Una variable discreta es un tipo de variable cuantitativa que consiste en valores numéricos que se pueden medir y contar, porque estos valores son separados o distintos. A diferencia de una variable continua, si selecciona un valor al azar de una variable discreta, hay un concepto de valor siguiente y/o anterior.
Una variable discreta puede adquirir un número infinito de valores siempre que sean contables (incluso si contamos para siempre). Por ejemplo, el «número de rollos de dados hasta que obtengamos 2 Sixes consecutivos» es una variable discreta porque es contable, aunque en teoría podríamos continuar para siempre sin obtener 2 Sixes seguidos.
En la práctica, ¡todas las variables continuas son discretas!
Dado que la precisión de nuestras mediciones no es infinita, una variable teóricamente continua será prácticamente discreta, es decir, solo tomará valores distintos, aunque muy cerca el uno del otro.
Sin embargo, con el fin de analizar datos, consideramos una variable continua si puede asumir una gran cantidad de valores posibles dentro de un cierto intervalo de tal manera que sería prácticamente imposible que 2 observaciones tengan el mismo valor: en otras palabras, Dentro de un intervalo dado, los valores posibles que puede tomar una variable continua no tienen que ser literalmente infinitos.
¿Qué es una variable cuantitativa continua propone 3 ejemplos?
Una distinción importante entre variables es entre variables cualitativas y variables cuantitativas. Las variables cualitativas son aquellas que expresan un atributo cualitativo como el color del cabello, el color de los ojos, la religión, la película favorita, el género, etc. Los valores de una variable cualitativa no implican un orden numérico. Los valores de la variable «religión» difieren cualitativamente; No está implícito el orden de las religiones. Las variables cualitativas a veces se denominan variables categóricas. Las variables cuantitativas son aquellas variables que se miden en términos de números. Algunos ejemplos de variables cuantitativas son la altura, el peso y el tamaño del zapato.
En el estudio sobre el efecto de la dieta discutida anteriormente, la variable independiente era el tipo de suplemento: ninguno, fresa, arándanos y espinacas. La variable «tipo de suplemento» es una variable cualitativa; No hay nada cuantitativo al respecto. En contraste, la variable dependiente «prueba de memoria» es una variable cuantitativa ya que el rendimiento de la memoria se midió en una escala cuantitativa (número correcto).
Las variables como el número de niños en un hogar se denominan variables discretas ya que los puntajes posibles son puntos discretos en la escala. Por ejemplo, un hogar podría tener tres hijos o seis hijos, pero no (4.53 ) hijos. Otras variables como «tiempo para responder a una pregunta» son variables continuas, ya que la escala es continua y no está compuesta por pasos discretos. El tiempo de respuesta podría ser (1.64 ) segundos, o podría ser (1.642371239222121 ) segundos. Por supuesto, los aspectos prácticos de la medición impiden la mayoría de las variables medidas de ser verdaderamente continuas.
¿Qué es una variable continua 3 ejemplos?
Las variables continuas tomarían (literalmente) una eternidad para contar. De hecho, llegarías a «para siempre» y nunca terminarías de contarlos. Por ejemplo, toma la edad. No puedes contar «edad». ¿Por que no? Porque literalmente tomaría una eternidad. Por ejemplo, podrías ser:
25 años, 10 meses, 2 días, 5 horas, 4 segundos, 4 milisegundos, 8 nanosegundos, 99 picosendos… y así sucesivamente. El tiempo es una variable continua.
Podría convertir la edad en una variable discreta y luego puede contarla. Por ejemplo:
- La edad de una persona en años.
- La edad de un bebé en meses.
Eche un vistazo a este artículo sobre órdenes de magnitud del tiempo y verá por qué el tiempo o la edad no es contable. Intente contar su edad en Planctosegunds (¡buena suerte… nos vemos al final de los tiempos!).
Paso 1: Calcule cuánto tiempo le tomaría sentarse y contar los valores posibles de su variable. Por ejemplo, si su variable es «temperatura en Arizona», ¿cuánto tiempo le tomaría escribir todas las temperaturas posibles? Te tomaría literalmente para siempre:
Si comienza a contar ahora y nunca, nunca termina (es decir, los números continúan hasta el infinito), tiene lo que se llama una variable continua.
Si su variable es «número de planetas alrededor de una estrella», entonces puede contar todos los números (no puede haber un número infinito de planetas). Esa es una variable discreta.
Paso 2: Piense en los números «ocultos» que no ha considerado. Por ejemplo: ¿es el tiempo una variable discreta o continua? Puede pensar que es continuo (después de todo, el tiempo continúa para siempre, ¿verdad?) Pero si estamos pensando en los números en un reloj de pulsera (o un reloj de parada), esos números están limitados por los números o la cantidad de lugares decimales que un fabricante ha decidido poner en el reloj. Es poco probable que se le dé una pregunta ambigua como esta en su clase de estadísticas elementales, ¡pero vale la pena pensar en la que vale la pena pensar!
¿Cómo definir una variable cuantitativa continua?
Queremos agregar los valores de la variable de velocidad del conjunto de datos «autos», en tres niveles: bajo, medio, alto. Se trata de construir una nueva variable ordinal (Speed2) y transformarla en un factor ordenado.
# Trabajo en una copia de los autos
Mycars <--cars# se recoda en una nueva variable
Mycars $ speed2 [mycars $ speed <= 13] = "bajo"
Mycars $ speed2 [mycars $ speed> 13 & mycars $ speed <= 17] = "medios"
Mycars $ speed2 [mycars $ speed> 17] = "alto"# transforma la nueva variable en un factor ordenado
Mycars $ speed2 <-factor (Mycars $ speed2)
Mycars $ speed2 <-dorded (Mycars $ speed2,
Niveles = c ("bajo", "medios", "alto")))
# Niveles de una# Factor Datilibrary (MASS) Fecha (Encuesta)# Cambie el nombre del nivel de los factores (encuesta $ Smoke2) [Niveles (encuesta $ Smoke2) == "Nunca" <-"nunca" elimine los niveles no utilizados
Encuesta $ Smoke2 <- Droplevels (encuesta $ Smoke2)# Variable cardinal# Calcule una nueva variable
ISTAT16 $ Total <- istat16 $ Total.Masci+ istat16 $ Total.Femine# agregado en# trabajo en una copia de los automóviles
Mycars <--cars# se recoda en una nueva variable
Mycars $ speed2 [mycars $ speed <= 13] = "bajo"
Mycars $ speed2 [mycars $ speed> 13 & mycars $ speed <= 17] = "medios"
Mycars $ speed2 [mycars $ speed> 17] = "alto"# transforma la nueva variable en un factor ordenado
Mycars $ speed2 <-factor (Mycars $ speed2)
Mycars $ speed2 <-dorded (Mycars $ speed2,
Niveles = c ("bajo", "medios", "alto"))# variable categórica# trabaja en una copia de la encuesta
MySurvey <- encuesta
# Recoda en una nueva variable
Mysurvey $ smoke2 [mysurvey $ smoke == "pesado"] <-"sí"
Mysurvey $ smoke2 [mysurvey $ smoke == "ouchs"] <-"sí"
Mysurvey $ smoke2 [mysurvey $ smoke == "regul"] <-"sí"
Mysurvey $ smoke2 [mysurvey $ smoke == "nunca"] <"no"
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