ENIGMÁTICAMENTE: 0.2.- El concepto de variable

lunes, 6 de julio de 2020

0.2.- El concepto de variable

Piensa en un objeto, por ejemplo, un coche. A continuación, haz una lista de las características más importantes que puedas medir. ¿Todas las características que has escrito se pueden expresar con palabras o números? Si es así, acabas de crear tu primera lista de variables. ¿Podrías hacer lo mismo con una persona en particular?
Una variable es un atributo o característica medible que puede variar (de ahí el nombre de variable) de objeto a objeto o de sujeto a sujeto en función de la naturaleza de la investigación (Salamanca Castro, 2013).

Un investigador trabaja con una multitud de variables para obtener conclusiones de su muestra. En realidad, el trabajo de investigación consiste en trabajar con variables: observamos variables, medimos variables, introducimos variables en el SPSS, analizamos variables y obtenemos conclusiones de las variables. Si el trabajo se hace bien, las conclusiones pueden ser generalizadas al resto de objetos o personas que compartan esa misma variable.

Existen distintos tipos de variables en función de su naturaleza. ¿Cómo puedes describir la variable color en los coches? En efecto, con palabras: blanco, verde, azul.... ¿Cómo puedes describir la variable de los caballos que tiene? Correcto, con números: 60, 120, 200... Esta es la clasificación clásica de variables. Si la variable se define con palabras es una variable cualitativa. Si, por el contrario, se define con números es una variable cuantitativa.

Variables cualitativas. Son aquellas que se describen con palabras. Por ejemplo: el género (hombre o mujer), el color de los ojos (marrón, verde o azules), la clases de quinto curso de primaria (5ºA, 5ºB y 5ºC) o los hábitos de fumar (nada, poco o mucho).

Variables cuantitativa. Son aquellas que se emplean números. Por ejemplo: la nota de un examen final (4; 5; 6; 7,5...), la media de la frecuencia cardiaca después de una prueba física (120 pulsaciones por minuto, 133 ppm, 145 ppm...), el peso (77 kg, 87 kg, 99 kg...) o la motivación intrínseca ante una actividad medida con una escala tipo Likert (10, 12, 13, 16...-estos valores se obtienen de sumar las puntuaciones individuales de cada ítem-) o los hábitos de fumar (nada, poco o mucho).

Pero aún hay más en esta clasificación. Seguramente puedes pensar que en muchas ocasiones las variables cualitativas precisan de un orden (por ejemplo, la variable posición de una carrera: primero, segundo...). No obstante en otras ocasiones, no precisamos de tal orden porque cada valor que tenga la variable no implica un orden, sino una categoría por igual (por ejemplo, el género, ya que no van primero los hombres ni las mujeres. Son los dos igual de importantes). De esta forma, las variables cualitativas se subdividen a su vez en dos tipos distintos:

Variables cualitativas. Palabras.

Variables nominales. No establecen un orden. Por ejemplo: género, grupo de investigación (experimental o control) o color del pelo.

Variables ordinales. Implican orden en las categorías o valores. Por ejemplo: posición en una carrera, nivel de inglés (A1, A2, B1...) o nivel socioeconómico (bajo, medio, alto)...

Por otro lado, en las variables cuantitativas hay casos en los que debemos usar número enteros (por ejemplo, el número de hijos: 1, 2, 3... ¡pero nunca 2,5!) y en otras ocasiones se precisa el conjunto de números decimales (por ejemplo, la estatura: 1,750; 1,755; 1,786...). Por su parte, las variables cuantitativas también se dividen en dos tipos distintos:

Variable cuantitativa. Números.

Variable discreta. Implica que los números sean enteros (y no decimales). Por ejemplo: el número de hermanos (1, 2, 3, 4... pero nunca podrá existir un valor 3,5 -no se puede partir por la mitad a una persona) o los números de dientes que tienen distintos engranajes de reloj (23, 27, 49...)

Variable continua. Implica que pueda ser cualquier número (incluso decimal) de la recta numérica. Por lo tanto, puede tener cualquier valor comprendido en un rango de la recta numérica. Por ejemplo: el tiempo que transcurre en completar un circuito de habilidad motora (6,78 seg.; 7,895 seg.; 5,000 seg ...).

En resumen:

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Debemos conocer el tipo de variable objeto de estudio de nuestras investigaciones, ya que, como acabamos de ver, en función del tipo el análisis será distinto. El programa SPSS simplifica la clasificación anterior. En la ventana Vista de variables hay una columna denominada Medida. Hace referencia al tipo de variable que estamos creando. Al hacer clic en las celdas de citada columna nos damos cuenta que tenemos únicamente tres tipos:

Variable nominal. Como hemos visto, corresponde a las variables cualitativas nominales (que no tienen ningún orden). Por ejemplo: el género, la fecha de nacimiento o el estado civil.

Variable ordinal. Marcaremos esta opción cuando estemos ante variables cualitativas ordinales (que establecen un orden). Por ejemplo: el número de hijos, la edad o el curso académico.

Variable escala. Aquí es donde tenemos la simplificación. El SPSS aglutina los dos tipos de variables cuantitativas en una sola sola. Por lo tanto, marcaremos esta opción cuando estemos ante variables cuantitativas de tipo discreto (como puede ser una escala de Likert) o continuo (como puede ser la velocidad de mecanografiar un párrafo de 100 palabras).

En muchas ocasiones, se suelen tipificar variables ordinales como variables escala. Este puede ser el caso de las variables que contienen una escala de medida de tipo Likert. En realidad es una variable ordinal, pero para los análisis estadísticos conviene tipificarla como escalar.

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Hay otro concepto muy importante que debemos conocer. A parte de la clasificación que acabamos de ver, las variables pueden ser independientes o dependientes. Todas aquellas variables que no se alteren (cambien o varíen) a lo largo del tiempo [o de la investigación] son variables independientes o factores. A su vez, todas las variables que dependan de esas variables independientes son denominadas variables dependientes.

Variables independientes [También llamadas Factores]. Variables que le vienen dada al investigador que no podrá cambiar y/o será casi imposible que cambien a lo largo del tiempo. Por ejemplo, el género, el curso académico, la fecha de nacimiento o la edad. Todas estas variables (y muchas otras) ya vienen "de serie" en el individuo o en el objeto que deseemos investigar.

Variables dependientes. Como su propio nombre indica, son aquellas que dependen de algo (variables independientes) y que en función de eso, podrán tener distintos valores. Por ejemplo, la estatura depende, en términos generales, de la edad y el género (ambas variables que ya vienen "de serie", que son independientes). Además, estas variables pueden variar a lo largo del tiempo o gracias a una intervención (cosa que no hacen las variables independientes). Por ejemplo, si yo aplico un nuevo método para mejorar la lectura en escolares, lo más seguro es que tenga una muestra que haya mejorado la velocidad de lectura y que por lo tanto antes de la intervención (pre-test) tuviese peores resultados que después de la misma (post-test).

Para saber diferenciar estos tipos de variables hazte la siguiente pregunta: ¿la variable X DEPENDE del factor Y? Si la respuesta es Sí, la variable X es una variable dependiente. Por ejemplo, la tasa de mortalidad y los hábitos de fumar (si un sujeto es fumador o no). ¿Las muertes PUEDEN DEPENDER de que una persona fume o no? Sí, por lo tanto la tasa de mortalidad es la variable dependiente y los hábitos de fumar es la variable independiente (porque ya me viene dada, no he hecho nada con esa variable). Es normal que al principio te pueda costar identificar el tipo de variables... ¡La práctica hace al maestro!