Tipos de Variables Estadísticas: Cualitativas vs. Cuantitativas y Escalas de Medición

Tipos de Variables Estadísticas

En estadística, las variables se clasifican principalmente en dos tipos:

• Cualitativas: Carecen de significado numérico y expresan categorías.
• Cuantitativas: Tienen un significado numérico.

Escalas de Medición

Las escalas de medición se dividen en métricas y no métricas:

• No Métricas: Nominal y Ordinal.
• Métricas: De Intervalo y Continuas (o de Razón).

Escalas No Métricas

• Nominales:
  • Carecen de significado numérico, expresan categorías.
  • Es la escala más sencilla. No tiene orden, ni distancia, ni origen.
  • Identifican la pertenencia del entrevistado a una categoría.
• Ordinales:
  • Indican las posiciones relativas de las categorías.
  • Poseen la propiedad de orden, pero no la de distancia, no existiendo ninguna proporcionalidad entre sus categorías.

Escalas Métricas

• De Intervalo:
  • Se valora una característica asignando un valor dentro de un rango de valores previamente establecido.
  • Posee orden y distancia, pero el origen es arbitrario.
  • Cuantifican la distancia entre dos números.
• Continuas o de Razón:
  • Tienen las propiedades de orden, distancia y origen.
  • Cuantifican la distancia entre dos números.
  • Es la escala más completa.

Variables Interdependientes

Análisis de Componentes Principales (ACP)

Paso 1: Análisis de Pertinencia

1. Determinante de la matriz de correlaciones: Próxima a 0.
2. Test de esfericidad de Bartlett: Chi-cuadrado. Nivel de significación < 0.05 indica correlaciones altas.
3. Índice KMO: (0 ≤ KMO ≤ 1) Aceptable a partir de 0.5; cuanto más alta, mejor.
4. Comunalidades: La comunalidad representa la cantidad de información que el modelo logra predecir de cada variable; es decir, si las variables están bien representadas. Se considera suficiente a partir de 0.7 y cuanto más alta, mejor.

Paso 2: Cuántos Factores Extraemos

1. Mayores que 1 y que expliquen casi el total del acumulado (%).

Paso 3: Qué Variables Forman Cada Sector (Matriz de Componentes Rotados)

1. Los mayores de cada columna y que sean mayores que 0.5.
2. Nombrar los factores (nombre común).

Paso 4: Interpretación del Gráfico de Variables

Los puntos están situados en un círculo de radio. Cuanto más alta es la correlación, más alejados del origen están.

• Las proximidades de los puntos variables indican el grado de correlación que existe entre ellas. Cuanto mayor es la correlación, más próximos están los puntos.

Análisis Factorial de Correspondencia (AFC)

Información: La relación entre variables cualitativas o modalidades de variables cualitativas se mide en términos de asociación. La inercia es equivalente al concepto de varianza en el ACP. A mayor inercia, mayor información.

Requisitos para el AFC: Variables dependientes estéticas chi-cuadrado = 0. Para que el estudio proceda, la significación del estadístico tiene que ser muy pequeña, menor que 0.05.

Representación por filas: La contribución total tiene que ser > 0.6 para que esté bien representada. Por debajo de 0.5, mal representada.

Dimensión a la que pertenecen: Según el número de porcentaje.

Columna: Lo mismo.

Si dos filas o columnas tienen perfiles parecidos, han sido evaluadas de forma similar y aparecerán cerca en el mapa, lo que significa una asociación entre ellas.