INFORMATICA 4°: FECHA: 28 OCT - TIPOS DE GRAFICO

  Á REA : Informática GRADO: CUARTO DOCENTE: GEORGINA ORTEGA  CORREO: informática.ceqa@gmail.com FECHA: 28 OCT  de 2025  PERIODO: CUARTO VAL...

miércoles, 9 de abril de 2025

ÁREA: ESTADISTICA: TEMA : ASOCIACION ENTRE DOS VARIABLES ESTADISTICAS

 



ÁREA: ESTADISTICA

GRADO: DECIMO

DOCENTE: ANTONIO GARCIA  GREY

CORREO: informática.ceqa@gmail.com

FECHA: 01 DE ABRIL de 2025 

PERIODO: PRIMERO

VALOR: SENTIDO DE PERTENENCIA

FRASE:  Formados en valores, llevamos en la sangre respeto - educación


CONTINUACION 25 DE MARZO 2025

AREA: ESTADISTICA 
TEMA :  ASOCIACION ENTRE DOS VARIABLES ESTADISTICAS 




En la tabla 2 presentamos un resumen de las características de las diferentes escalas de medida.

Tabla 2. Características de las diferentes escalas de medida de variables. Mostrar/Ocultar

Elección de las escalas

La selección de una escala estará determinada por la definición operativa de la variable que hayamos realizado y por los métodos disponibles para medirla. Para algunas variables solo existirá un tipo de escala elegible, mientras que para la mayoría tendremos varias alternativas.

En general, siempre que sea posible, interesa utilizar en la recogida de datos la escala más precisa, aunque no sea la que posteriormente se utilice en el tratamiento estadístico. Ello nos permitirá adecuar la decisión, una vez conocida la verdadera distribución de nuestros datos. Por ejemplo, siempre será preferible recoger el número de cigarrillos que fuma una persona al día que el dato categorizado como <10, 10-20, >20; la primera estrategia facilitará la búsqueda durante el análisis de puntos de corte distintos a los empleados a priori.

Cuando se categorizan algunas variables, como la edad o los ingresos económicos, pasan de ser variables continuas (de intervalos o de razones) a variables ordinales o nominales, según los puntos de corte elegidos.

Si una variable continua se limita en uno de sus extremos con una categoría abierta (por ejemplo, carga viral mayor de 100 000), forzamos que tenga que ser considerada como ordinal.

Las categorías de las variables deben estar clara y operativamente definidas, la escala debe ser exhaustiva (incluir todas las posibilidades) y las clases mutuamente excluyentes (cada observación solo puede ser asignada a una opción). A menudo tendremos que recurrir a categorías complementarias que cubran todo el espectro como “otras”, “no aplicable” o “desconocido”, o establecer un orden de prioridades en caso de opciones intermedias.

Las escalas utilizadas para medir variables combinadas se llaman escalas compuestas, pueden basarse en combinaciones de categorías (por ejemplo: combinación de varios criterios diagnósticos simultáneos para asignar el estadio de un tumor), en el uso de fórmulas (por ejemplo: índice de masa corporal = peso / talla²) o de puntuaciones compuestas, obtenidas tras la suma de las asignadas a los distintos ítems implicados (por ejemplo, puntuación del test de Apgar).

Para poder diferenciar las escalas de medidas de una variable recomendamos hacer dos preguntas encadenadas:

¿Los valores posibles de la variable son teóricamente infinitos? Si los valores son teóricamente infinitos la escala de medida será continua, bien de intervalos, bien de razones. Aunque la característica operativa de estas escalas es que la unidad de medida es constante, en la práctica la mayoría de las variables continuas cumplen este criterio. No tiene mucho interés diferenciar si la escala es de intervalos o de razones (existe el 0 absoluto) ya que ambas escalas comparten características de análisis. Si la respuesta es negativa pasaríamos a la siguiente pregunta.

¿Están los posibles valores ordenados entre sí? Si los posibles valores están ordenados entre sí la escala es ordinal. Si la respuesta es negativa la escala es nominal

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