Variables

1. Variables Tipos y Clasificación

2. Objetivos del Tema Al Terminar el tema: Conoceraslas diferentes formas en que se clasifican las variables. Podrás determinar las características de cada tipo de variable. Serás capaz de aplicar las diferentes valores.

3. Clasificación de las variables Variables Categóricas Variables Ordinales Variables de Intervalo Variables de Razón

4. Variables Categóricas Solo tienen valores nominales. No hay relación jerárquica entre los valores. Los niveles son descriptivos sobre la característica. Pueden ser números pero que no esten relacionados entre sí.

5. Ejemplos. • El color de los ojos • Verde, Azul, etc. • El sexo de las especies • Macho, Hembra • Macho, hembra, protóginoprotándrico, hermafrodita.

6. Variables Ordinales Hay diferencia jerárquica entre los valores pero esa diferencia no es clara ni definida en términos numéricos.

7. Ejemplos • En ambientes biológicos los estadios de desarrollo de una especie. • Infantil, juvenil, adulto • Semilla, Cotiledonar, plántula, planta. • Al igual que en el caso anterior pueden darse valores numéricos sin que se pueda establecer relación entre ellos.

8. Variables de Intevalo Estas ya son variables numéricas (o que se miden con números) La relación entre los valores es constante Carecen de origen o “cero” definido. Pueden hacerse operaciones aritméticas aunque sus valores sean relativos

9. Ejemplos • El ejemplo más característico es la temperatura • Tres escalas Celsius, Fahrenheit, Kelvin • Cada uno usa un origen diferente • Punto de congelación del agua • "Colocando el termómetro en una mezcla de sal de amonio o agua salada, hielo y agua, encontré un punto sobre la escala al cual llamé cero. Un segundo punto lo obtuve de la misma manera, si la mezcla se usa sin sal. Entonces denoté este punto como 30. Un tercer punto, designado como 96, fue obtenido colocando el termómetro en la boca para adquirir el calor del cuerpo humano."[Declaración de Gabriel Farenheit, tomado de Wikipedia • No Movimiento de las moléculas

10. Ejemplos En biología hay algunas variables que llamamos índices, muy utilizadas sobre todo en ecología, biogeografia etc. En particular tomaremos como ejemplo el indice de diversidad, existen varias formas de medir este concepto que es en sí muy abstracto El Indice de Shanon-Weaver, el Indece de Simpson son entre otros dos ejemplos de estos

11. Variables de Razón o Completa Son las variables tienen todos los elementos el intervalo entre os valores es uniforme los valores son numéricos, y el origen es definido Esto es no importa que unidades se usen el origen siempre es el mismo

12. Por el tipo de datos • Por el tipo de datos las variables se clasifican en • Discretas • Continuas

13. variables discretas Son aquellas que proporcionan sólo datos enteros 1, 2, 3, etc. También son llamados conteos, y en general son el numero de elementos Ej. El número de personas en una habitación no puede tener decimales o fracciones

14. Variables continuas Son variables en las que se dan valores que pueden tener fracciones (normalmente decimales) entre dos valores dados. Así por ejemplo entre 1 y 2 1.1 0 bien 1.11 o 1.111 etc. En general se dice que puede haber un infinito de valores entre dos valores.

15. Por su Origen • Por el origen de las variables las podemos dividir en: • No aleatorias • Cuando el investigador es quien determina los valores o niveles que ha de tomar la variable. Ej. Las dosis que administrará de un determinado medicamento • Aleatorias • Cuando el investigador (ni nadie) conoce los valores que se obtendrán de manera previa a realizar la medición, ej. La respuesta fisiológica a las dosis

16. Divisiones de la Estadística

17. Por su Objetivo Estadística Descriptiva Ayuda a presentar de manera clara los datos colectados. • Gráfica • Numérica Estadística Inferencial Obtiene conclusiones sobre las poblaciones con base en una fracción Muestreo Es la forma de seleccionar adecuadamente las fracciones de la población para poder obtener conclusiones

18. Por las variables de Interés Estadística Univariada Estadística Bivariada Estadística Multivariada