Una variable cuantitativa es aquella que representa cantidades y se expresa con números. A diferencia de las variables cualitativas, las variables cuantitativas adquieren valores numéricos. Estas variables son muy importantes en el mundo de la investigación y la estadística ya que nos permiten hacer mediciones precisas y cuantificables.
Los ejemplos de variables cuantitativas son numerosos. Una de ellas podría ser el Producto Interno Bruto (PBI) de un país, que se expresa mediante números como $1,4 billones. Otros ejemplos incluyen los ingresos de una familia, la cantidad de estudiantes en un aula, el número de años de vida de una persona, el peso de un objeto, la temperatura de un ambiente, entre muchos otros.
Las características de las variables cuantitativas son particularmente interesantes. Por ejemplo, se les asignan valores numéricos, son específicas y exactas, y se miden con la escala de intervalo o la escala de razón. La escala de intervalo se utiliza para medir variables que no tienen un cero absoluto, como la temperatura, mientras que la escala de razón se utiliza para medir variables que tienen un cero absoluto, como la duración de un evento.
Finalmente, es crucial destacar que hay dos tipos de variables cuantitativas: variables discretas y variables continuas. Las variables discretas son aquellas que solo pueden tomar un número finito de valores, como la cantidad de personas que vieron una película o la cantidad de sucursales que tiene una empresa. En cambio, las variables continuas son aquellas que pueden tomar un número infinito de valores, como la temperatura de los puntos de fusión de los distintos materiales o la distancia que hay entre los hogares de las personas y sus lugares de trabajo.
Tipos de variables cuantitativas continuas y discretas
En estadística, las variables cuantitativas son aquellas que adquieren un valor numérico que permite realizar operaciones matemáticas con ellas. Dentro de estas variables, encontramos las variables cuantitativas discretas y las variables cuantitativas continuas.
Una variable discreta es aquella que puede asumir un número contable de valores. Por ejemplo, el número de hijos de una familia o la cantidad de faltas en un partido de fútbol. En cambio, una variable continua es aquella que puede asumir un número incontable de valores, por lo que suele estar representada mediante una escala numérica. Algunos ejemplos de variables continuas son la estatura de una persona o el volumen de agua en una piscina.
Tanto las variables discretas como las variables continuas son variables estadísticas cuantitativas. Las variables cuantitativas discretas pueden tener decimales, pero esto no las convierte en variables continuas.
- Ejemplos de variables cuantitativas discretas: número de hijos de una familia, cantidad de dedos en la mano, número de faltas en un partido de fútbol, número de personas que llegan a un consultorio en una hora, entre otros.
- Ejemplos de variables cuantitativas continuas: estatura de una persona, ancho de una pelota de fútbol, volumen de agua en una piscina, peso de una persona, entre otros.
Es importante mencionar que una variable cualitativa ordinal no es ni discreta ni continua. Este tipo de variable se utiliza para clasificar o jerarquizar ciertos conceptos o características, como por ejemplo, el lugar que ocupa un nadador en una competencia.
Ejemplos de variables cuantitativas en México
En México, existen diversas variables cuantitativas que se utilizan comúnmente en distintos ámbitos. Una variable cuantitativa es aquella que puede ser medida numéricamente. A continuación, presentamos algunos ejemplos:
- Producto Interno Bruto (PIB): es el valor de todos los bienes y servicios finales producidos en un país durante un periodo determinado. En México, el PIB se mide trimestralmente y es una de las principales variables económicas utilizadas para medir el crecimiento y desarrollo del país.
- Población: es el total de habitantes de un territorio. En México, según el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), la población total fue de aproximadamente 129 millones de personas en 2020. Esta variable es clave para la planificación y toma de decisiones en distintos ámbitos, como la salud, educación y economía.
- Tasa de inflación: es la variación porcentual en los precios de bienes y servicios en un periodo determinado. En México, la tasa de inflación se mide mensualmente y permite evaluar la evolución de los precios y su impacto en la economía y la población en general.
Además de estas variables, existen otras que también son relevantes en distintos campos, como la salud, el medio ambiente, la educación, entre otros. Por ejemplo:
- Nivel de contaminación atmosférica: es una variable ambiental que puede ser medida en distintas zonas del país. El nivel de contaminación puede tener impactos negativos en la salud de la población y en los ecosistemas.
- Índice de Desarrollo Humano (IDH): es una medida que evalúa el bienestar de la población a partir de diversos indicadores, como la salud, educación e ingresos. En México, el IDH ha ido en aumento en los últimos años, lo que indica una mejora en la calidad de vida de la población.
A grandes rasgos, las variables cuantitativas son herramientas fundamentales en distintos ámbitos para medir, evaluar y tomar decisiones. En México, existen diversas variables que son utilizadas cotidianamente para comprender el desempeño económico, social y ambiental del país y su población.
Métodos de medición de variables cuantitativas
Los métodos de medición de variables cuantitativas son fundamentales en el análisis estadístico. Es necesario conocer las distintas escalas de medición y los tipos de variables existentes para poder aplicar las técnicas adecuadas en cada caso.
Escalas de medición
Las escalas de medición se dividen en cuatro tipos: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. La elección de la escala dependerá de las características de los datos a medir. Por ejemplo, si se trata de una variable que solo identifica una etiqueta, se utilizará la escala nominal. Si se trata de una variable que además tiene un orden o jerarquía, como la calidad de un post, se utilizará la escala ordinal.
Variables en estadística
En cuanto a las variables en estadística, se clasifican en cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas se utilizan para identificar un atributo de un elemento y se emplean con la escala nominal o la ordinal. Por otro lado, las variables cuantitativas requieren valores numéricos para definir los datos y se emplean con las escalas de medición de intervalo o de razón.
Es crucial tener en cuenta que hay más alternativas para el análisis estadístico cuando se tienen variables cuantitativas que con las variables cualitativas. Por tanto, es fundamental tener claro el tipo de variable y la escala de medición para aplicar las técnicas más adecuadas al momento de realizar análisis estadísticos.
Importancia de las variables cuantitativas en la investigación
Las variables cuantitativas son una herramienta útil en la investigación y el análisis de datos. Algunas ventajas son:
- Posibilidad de proyectar los resultados de la muestra a la población en general: Al tener una muestra representativa de una población, se pueden proyectar datos e inferir conclusiones precisas y certeras sobre toda la población.
- Mayor confiabilidad de la información: Las mediciones cuantitativas tienen menor margen de error que las cualitativas, lo que las vuelve más confiables.
- Posibilidad de realizar mediciones y medir la magnitud de grupos, segmentos, tipos de personas, recordación de marcas, etc: Las mediciones numéricas permiten cuantificar diferentes variables, lo que posibilita establecer comparaciones y análisis más precisos.
- Posibilidad de comparar mediciones a través del tiempo: Los datos cuantitativos permiten comparar mediciones de diferentes periodos, lo que posibilita inferir tendencias y proyecciones.
- Posibilidad de realizar análisis estadísticos avanzados y modelos predictores: Gracias a los datos cuantitativos, es posible realizar análisis más complejos que permiten inferir comportamientos y prever tendencias futuras.
- Menor costo por caso que en la investigación cualitativa: Realizar análisis cuantitativos es más económico que los cualitativos, ya que se necesita menos personal especializado.
- Familiaridad de los clientes con este tipo de investigación: Al ser un tipo de investigación más común y habitual, los clientes suelen estar más habituados a ella y comprenden su funcionamiento.
- Mejor administración de mercadotecnia: Los datos que se obtienen son más precisos y esto permite un mejor direccionamiento de las estrategias de mercadotecnia de una empresa o producto.
Por otro lado, existen también algunas desventajas:
- Menor profundidad de la información: Al estar limitada a variables cuantificables, los datos obtenidos no pueden ser tan profundos como en la investigación cualitativa.
- Necesidad de analistas de calidad en el análisis e interpretación de los datos: Es significativo contar con personal capacitado en la interpretación y análisis de los datos, ya que de ello dependen las conclusiones e inferencias que se realicen.
- Menos flexibilidad en las técnicas: Las técnicas de medición cuantitativas son más rígidas, lo que no permite variaciones ni adaptaciones a diferentes situaciones.
- Mayor tiempo total de investigación: Si bien la toma de datos es más rápida, su posterior análisis puede ser más lento y complejo.
- Mayor necesidad de supervisión en la etapa de recolección de información: Es relevante tener supervisión y control en la recolección de datos para asegurar la calidad y veracidad de la información obtenida.
- Requiere conocimiento de programación en ciertos análisis: En algunos casos, es necesario contar con conocimientos avanzados de programación para poder manipular y analizar los datos obtenidos.
- Existe poca gente especializada: A pesar de su uso común, no muchos están capacitados en el manejo y análisis de datos cuantitativos, lo que limita su disponibilidad.
- Mayor costo total por proyecto: La inversión necesaria para obtener, analizar y presentar los datos cuantitativos puede ser significativa.
Cómo calcular variables cuantitativas
El cálculo de las variables cuantitativas se refiere a la determinación de la relación entre dos variables cuantitativas en un grupo de sujetos. Los objetivos de este análisis suelen ser: determinar si las dos variables están correlacionadas, predecir el valor de una variable dado un valor determinado de la otra variable y valorar el nivel de concordancia entre los valores de las dos variables.
Coeficiente de correlación de Pearson
Para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas, se utiliza el coeficiente de correlación de Pearson, que oscila entre -1 y +1. Un valor de -1 indica una relación lineal positiva perfecta, mientras que un valor cercano a cero indica que no hay relación lineal entre las dos variables. Es esencial tener en cuenta que el coeficiente de correlación solo mide la relación con una línea recta y no implica causalidad. Además, el coeficiente de correlación no se debe extrapolar más allá del rango de valores observado de las variables a estudio.
- Para determinar si el coeficiente de correlación es estadísticamente diferente de cero, se puede aplicar un test basado en la distribución de la t de Student.
- El nivel de significación se determina buscando el valor en la tabla de la t de Student.
- Además, se puede calcular el intervalo de confianza del coeficiente de correlación utilizando la transformación de Fisher.
- El intervalo de confianza se calcula utilizando el tamaño muestral y el valor z.
Ejemplos de estudios que utilizan variables cuantitativas en México
En México, se han realizado diversos estudios que utilizan variables cuantitativas para recopilar y analizar datos numéricos. Estos estudios se han centrado en diferentes temas, como la desigualdad de ingresos, el acceso a la atención médica, la educación, entre otros. A través de la utilización de metodologías cuantitativas, los investigadores pueden obtener resultados estadísticos precisos y fiables para ayudar a informar decisiones políticas y sociales más informadas.
Por ejemplo, un estudio sobre la desigualdad de ingresos en México podría utilizar variables como los ingresos familiares, la educación y la ubicación geográfica para recopilar datos cuantitativos. Con estos datos, los investigadores pueden identificar patrones y tendencias en la distribución de la riqueza y hacer recomendaciones para políticas económicas más justas.
Otro ejemplo de estudio que utiliza variables cuantitativas es uno sobre el acceso a la atención médica en México. Los investigadores pueden utilizar variables como la ubicación geográfica, el ingreso familiar y la edad para recopilar datos sobre quiénes tienen acceso a la atención médica y quiénes no. Con esta información, se pueden identificar brechas en la atención médica y proponer soluciones para mejorar la equidad en la atención médica.
