En este post se explica qué son las variables de estudio. También encontrarás ejemplos de variables de estudio, cuáles son los diferentes tipos de variables de estudio y cómo se debe analizar el valor de una variable de estudio.
Índice
¿Qué es una variable de estudio?
Las variables de un estudio son todo aquello de la investigación que se pueden medir. Es decir, una variable de estudio es un parámetro cuyo valor puede variar y por tanto se observa durante la investigación para analizarlo.
En un estudio estadístico se examinan el valor de las diferentes variables, de manera que el objetivo es encontrar las causas del comportamiento de las variables.
Ejemplos de variables de estudio
Una vez hemos visto la definición de una variable de estudio, vamos a ver varios ejemplos para acabar de entender su significado.
- La cantidad de dinero que una persona gana al mes.
- La cantidad de productos que una empresa vende en un período de tiempo determinado.
- La marca de automóvil que las personas de un barrio poseen.
- El tiempo que tarda el servicio de atención al cliente de una empresa en solucionar el problema de un cliente.
- La evaluación subjetiva de un individuo sobre su experiencia (por ejemplo, muy satisfecho, satisfecho, insatisfecho).
Tipos de variables de estudio
Las variables de estudio pueden clasificarse en diferentes tipos según el criterio que se escoja. Así pues, a continuación veremos cuáles son los diferentes tipos de variables de estudio.
Según sus valores
Según si sus valores son numéricos o categóricos, las variables de estudio se clasifican en:
- Variables cualitativas: los valores son cualidades, características o categorías y, por lo tanto, no admiten valores numéricos. Por ejemplo: el color de los ojos de una persona.
- Variables cuantitativas: solo admiten valores numéricos, es decir, el valor de una variable cuantitativa siempre será un número. Por ejemplo: el número de hermanos que tiene una persona.
Según su relación con otras variables
Según su dependencia, los tipos de variables son los siguientes:
- Variables dependientes: son aquellas variables cuyo valor dependen de otra variable, las variables independientes.
- Variables independientes: no dependen de ninguna otra variable, normalmente son las variables que el investigador puede modificar.
Por ejemplo, si en un estudio estadístico se analiza la relación que hay entre la calificación obtenida y las horas de estudio dedicadas, las horas de estudio dedicadas es la variable independiente y la calificación obtenida la variable dependiente. Ya que la calificación obtenida depende de las horas estudiadas, y no al revés.
Según su número de valores
Por último, las variables también se pueden clasificar según si admiten cualquier valor o no:
- Variables discretas: solo pueden tomar un número finito de valores entre dos valores cualesquiera. Por ejemplo, el número de personas en una habitación es una variable discreta porque no puede haber 3,92 personas, la variable solo puede ser un número entero (3, 8, 5…).
- Variables continuas: puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Por ejemplo: la altura de un grupo de personas.
Cómo analizar una variable de estudio
Para terminar, veremos cómo se pueden analizar las variables de estudio para así extraer conclusiones que correspondan con las verdaderas relaciones entre las diferentes variables.
Antes de nada, debes tener en cuenta que para que los resultados de la investigación sean correctos, primero se debe hacer un muestreo estadístico que se adapte a las necesidades de la investigación, de esta forma podremos obtener una muestra representativa de la población.
Además, según el tipo de investigación y los tipos de variables del estudio, convendrá recoger los datos de una manera u otra. Por ejemplo, algunas variables cuantitativas se pueden medir directamente, mientras que las variables cualitativas se pueden analizar mediante encuestas o entrevistas.
Un vez hemos recolectado los datos, tenemos que representarlos en gráficas estadísticas y luego calcular medidas estadísticas. Esto te ayudará a tener una comprensión más profunda de las variables de estudio y, por tanto, a hacer un análisis más detallado.
Por último, debes sacar conclusiones de los gráficos y medidas calculadas. También puedes utilizar técnicas estadísticas avanzadas como las pruebas de hipótesis, el análisis de regresión o el análisis de la varianza.