La cantidad medida no tiene que ser algo que reúne a una regla para encontrar. Puede ser cualquier cosa representada por un número. Por ejemplo: pH (medido con papel de fuego), densidad ósea (medida con un tipo especial de rayos X) o promedios de cualquier cosa (medido por una fórmula).
Estos tipos de variables a veces se llaman formalmente variables cuantitativas, especialmente en la academia. El término «variable de medición» es algo informal, pero (a diferencia de una variable cuantitativa) casi siempre tienen una unidad conectada (por ejemplo, mm, cm, m). Por lo general, lo encontrará en clases introductorias o libros de texto elementales. Sin embargo, no hay un término «correcto» o «incorrecto» aquí; Puede usar uno, pero si se somete a una revista o escribe una tesis, seguramente se le pedirá que use el término «variable cuantitativa».
Las variables de medición vienen en una variedad de diferentes tipos:
- Variables de medición discretas: puede contar variables discretas y pertenecen a un conjunto finito. Ejemplo: cuántos años tienes en años: 21, 23, 59, etc. Tenga en cuenta que el conjunto tendrá un final (probablemente 100 más o menos como máximo)
- Variables de medición continua: las variables continuas no son contables y continúan hasta el infinito. El peso de un huevo es un ejemplo: un huevo podría pesar 2.01 oz, 2.0031 oz, 2.0000000000002 oz, etc. Subtipos de variables continuas:
- Variables de intervalo: también continuas, pero tienen intervalos significativos. Como ejemplo, un termómetro podría medir en intervalos de 0.1 grados.
- Variables de relación: también intervalo, con un cero significativo. Por ejemplo, 0 libras significa que no pesas nada.
¿Cuáles son las variables de medición?
Una variable (en estadísticas) es una característica, atributo o medición que puede tener diferentes «valores».
A diferencia de las variables encontradas en las clases básicas de álgebra, los valores de las variables en una clase de estadísticas pueden ser números, pero no se requiere que lo sean. También pueden ser categorías.
Los datos son los valores que una variable (o variables) realmente supone.
En general, una variable describirá a los miembros de alguna población de alguna manera.
Algunos ejemplos de los tipos de variables encontradas en las estadísticas:
- La edad de una persona en años
- La longitud de un pez en cm.
- la cantidad de pelos en la cabeza de una persona
- la temperatura de un aula en grados centígrados
- una puntuación SAT
- la calificación de la carta obtenida en un curso
- La calificación de una película (de 1 a 5 estrellas)
- el modelo de un coche
- el género de uno
Los valores de algunas variables son más útiles para comparar entre sí que otras. Por ejemplo, si tiene dos peces cuyas longitudes son de 15 cm y 30 cm, puede decir bastantes cosas:
- La edad de una persona en años
- La longitud de un pez en cm.
- la cantidad de pelos en la cabeza de una persona
- la temperatura de un aula en grados centígrados
- una puntuación SAT
- la calificación de la carta obtenida en un curso
- La calificación de una película (de 1 a 5 estrellas)
- el modelo de un coche
- el género de uno
Compare esto con dos películas que obtienen calificaciones de 2 y 4 estrellas, respectivamente (de un máximo de 5 estrellas).
- La edad de una persona en años
- La longitud de un pez en cm.
- la cantidad de pelos en la cabeza de una persona
- la temperatura de un aula en grados centígrados
- una puntuación SAT
- la calificación de la carta obtenida en un curso
- La calificación de una película (de 1 a 5 estrellas)
- el modelo de un coche
- el género de uno
¿Cuáles son las variables medibles?
La variable medible, como su nombre indica, es la variable que se mide en un experimento. Es la variable dependiente (DV), que depende de los cambios en la variable independiente (IV). Cualquier experimento estudia los efectos sobre el DV resultante de los cambios en el IV.
Una variable se define como cualquier cosa que tenga una cantidad o calidad que varíe. La variable dependiente es la variable en la que un investigador está interesado. Una variable independiente es una variable que se cree que afecta la variable dependiente. Las variables de confusión se definen como interferencia causada por otra variable.
Una variable en la investigación simplemente se refiere a una persona, lugar, cosa o fenómeno que está tratando de medir de alguna manera. La mejor manera de comprender la diferencia entre una variable dependiente e independiente es que el significado de cada uno está implícito en lo que las palabras nos dicen sobre la variable que está utilizando.
Las variables categóricas representan agrupaciones de algún tipo. A veces se registran como números, pero los números representan categorías en lugar de cantidades reales de cosas. Hay tres tipos de variables categóricas: variables binarias, nominales y ordinales. Variables binarias vs nominales vs ordinales. Tipo de variable.
- Variables independientes. Una variable independiente es una característica singular de que las otras variables en su experimento no pueden cambiar. …
- Variables dependientes. …
- Variables de intervención. …
- Variables moderadoras. …
- Variables de control. …
¿Qué es una variable de medición y variable de análisis?
En la escala de medición, las distancias entre dos números en la escala son de tamaño conocido. Cualquier diferencia es la misma, donde sea que se encuentre en su escala. Por lo tanto, una diferencia de una libra es la misma si se refiere a 5 libras o 50,000 libras. Ejemplos de una variable de medición son variables como longitud, peso o número de nacimientos.
Algunas variables de medición solo tienen un cero arbitrario, en cuyo caso se describe como una escala de intervalo de medición. Por ejemplo, la escala centígrada de medición de temperatura tiene un punto cero arbitrario. En una escala de intervalo, las relaciones de las diferencias en la escala son independientes de la unidad de medición y del punto cero. Digamos que tiene tres temperaturas en la escala Celsius, 0, 10 y 100 grados. Las temperaturas equivalentes en la escala Fahrenheit son 32, 50 y 212. La relación de las diferencias en la escala Celsius (100-10/10-0) = 9) es la misma que la relación en la escala Fahrenheit (212-50/50 -32) = 9.
Cuando una escala tiene todas las características de una escala de intervalo y también tiene un verdadero punto cero, se describe como una escala de medición de relación. Muchas variables de medición, como el peso y la altura, tienen un verdadero punto cero.
Antes de aceptar la clasificación anterior, quizás deberíamos pensar un poco más cuidadosamente sobre el asunto. A pesar del hecho de que se usa en casi todos los textos de estadísticas introductuales, solo se propuso en la década de 1940. Desde entonces, ha sido criticado (por ejemplo, Velleman y Wilkinson (1993) y Bergman (1996)) por tres motivos:
- Es demasiado estricto para aplicarse a los datos reales, por ejemplo, la escala analógica visual tiene más información que una escala puramente ordinal, pero no puede describirse como una variable de medición.
- A menudo conduce al uso de métodos ‘no paramétricos’ de análisis de datos, cuando se podrían utilizar métodos paramétricos.
- Conduce a un análisis prescriptivo basado solo en el tipo de variable, en lugar de todas las características de los datos.
- Sin embargo, hay que decir que el problema principal de contención es si la media aritmética es una medida apropiada de ubicación para una variable ordinal. Es cierto que algunas variables medidas en la escala analógica visual pueden abordar una escala de medición suficientemente estrechamente para ser aceptadas como variables de medición «honoríficas». Pero aún es muy cuestionable usar la media para las variables que no se puede considerar que se acercan a la escala de medición. Volvemos a este problema en la página de más información sobre las medidas de ubicación.
¿Qué es una variable de medición?
Definición. Un indicador es una cantidad cuantitativa o semicuantitativa (se puede medir directamente o calcularse indirectamente a partir de datos de campo, y cuya interpretación hace posible establecer un diagnóstico en un efecto estudiado [1]. Un indicador debe «indicar», p. Un problema o un efecto que queremos seguir con el tiempo. En el campo de los AMP, podemos estar interesados en un índice de diversidad como indicador de la protección proporcionada por el AMP en la biodiversidad, o la cpue fuera del amplificador como un indicador de las ganancias para las pesquerías adyacentes, etc.
Cualidades. Para que pueda usarse para hacer diagnósticos, este indicador debe tener ciertas cualidades estadísticas. En particular, debe ser preciso, no sesgado y robusto a la variabilidad de los datos. Definimos los criterios de relevancia (vínculo no ambiguo entre el indicador y un efecto que se supone que debe indicar) y la eficiencia (confiabilidad de los valores tomados por el indicador).
Ayuda con la decisión. Los valores digitales en los que este indicador de conducción también debe integrarse en una cuadrícula de lectura con el propósito de tomar decisiones para la gestión. También es necesario que el indicador «hable» a los usuarios y que se presente en una forma adecuada.
Indicador de variable métrica. La variable es la medida en que se basa el indicador, p. El número de pescadores o abundancia estimado por recuentos visuales. Las métricas correspondientes serían el número de cazadores submarinos por día dentro de un perímetro definido y la abundancia de una especie objetivo estimada por los recuentos visuales. Estas métricas se convierten en indicadores cuando se acompañan de una cuadrícula de interpretación y un protocolo que determina su precisión y su precisión. El objetivo del proyecto Pampa es contribuir a la validación como un indicador de un cierto número de métricas.
[1] En este sentido, la única definición de la función de las observaciones no determina un indicador, sino una métrica. Se convierte en un indicador cuando se ha asociado con un efecto que se supone que debe indicar, en resumen, sabemos cómo se usa para hacer un diagnóstico.
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