Variables cuantitativas y cualitativas

Las variables son fundamentales en cualquier tipo de investigación ya que permiten organizar y analizar los datos de manera sistemática, en el siguiente texto, exploraremos en detalle las variables cuantitativas y cualitativas, proporcionando ejemplos concretos para cada tipo. El objetivo es mejorar la comprensión y distinción de las variables cuantitativas y cualitativas.

Variables cuantitativas

Las variables cuantitativas se refieren a aquellas que pueden medirse numéricamente, son esenciales para cuantificar valores y realizar análisis estadísticos a partir de datos, se dividen en dos categorías principales: discretas y continuas.

Variables cuantitativas discretas

Las variables discretas son aquellas que toman valores enteros, los valores intermedios no son variables cuantitativas discretas. Ejemplos:

1. Número de hijos en una familia.
2. Cantidad de automóviles vendidos por una concesionaria en un mes.
3. Número de pacientes atendidos en un hospital en un día.
4. Cantidad de cursos ofrecidos por una universidad cada semestre.
5. Número de empleados en una empresa.
6. Total de transacciones realizadas en un cajero automático durante un día.
7. Número de pisos de un edificio.
8. Cantidad de países visitados por una persona.
9. Número de premios ganados por un atleta.
10. Total de libros publicados por un autor.

Variables cuantitativas continuas

Las variables continuas pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo, son los valores intermedios. Ejemplos de estas variables:

1. Altura de los estudiantes en una escuela.
2. Peso de los productos en un supermercado.
3. Temperatura diaria de una ciudad.
4. Duración de una llamada telefónica.
5. Velocidad de un automóvil en una autopista.
6. Volumen de agua consumido por una familia al mes.
7. Concentración de una sustancia en una solución.
8. Presión arterial de pacientes en una clínica.
9. Distancia recorrida por un atleta en un entrenamiento.
10. Tiempo necesario para completar un examen.

Variables cualitativas

Las variables cualitativas, también conocidas como categóricas, describen características o cualidades que no pueden ser cuantificadas numéricamente, se clasifican en nominales y ordinales.

Variables cualitativas nominales

Estas variables representan categorías sin un orden inherente. Algunos ejemplos son:

1. Sexo (masculino, femenino).
2. Color de ojos (azul, verde, marrón).
3. Nacionalidad (mexicana, estadounidense, canadiense).
4. Tipo de vivienda (casa, departamento, chalet).
5. Marca de automóvil (Toyota, Ford, Nissan).
6. Tipo de sistema operativo (Windows, MacOS, Linux).
7. Grupo sanguíneo (A, B, AB, O).
8. Profesión (médico, ingeniero, artista).
9. Sabor de helado favorito (chocolate, vainilla, fresa).
10. Género musical preferido (rock, pop, jazz).

Variables cualitativas ordinales

Las variables ordinales reflejan categorías con un orden establecido. Ejemplos de este tipo de variables:

1. Nivel de satisfacción (insatisfecho, neutro, satisfecho).
2. Clasificación de hoteles (una estrella, dos estrellas, cinco estrellas).
3. Nivel educativo (primaria, secundaria, universidad).
4. Grado de urgencia (bajo, medio, alto).
5. Etapas de una enfermedad (inicial, intermedia, avanzada).
6. Tamaño de la ropa (pequeño, mediano, grande).
7. Nivel de riesgo (bajo, moderado, crítico).
8. Fases de un proyecto (planificación, ejecución, finalización).
9. Escala de dolor (ninguno, moderado, severo).
10. Prioridad de tareas (baja, media, alta).

 Cómo distinguir una variable de otra

1. Medición vs. categorización: las variables cuantitativas siempre se miden y se expresan en números, mientras que las cualitativas se categorizan y suelen expresarse mediante etiquetas o nombres.
2. Orden y escala: las variables cuantitativas permiten ordenar los datos y calcular diferencias exactas entre ellos, por otro lado, las cualitativas nominales no permiten un orden lógico y las ordinales, aunque permiten un orden, no definen la diferencia entre categorías.
3. Análisis estadístico: los datos cuantitativos pueden utilizarse para calcular medias, desviaciones estándar, etc. En cambio, los datos cualitativos frecuentemente se resumen mediante tablas de frecuencia.

Utilidad en la investigación

La elección entre variables cuantitativas y cualitativas depende del objetivo de la investigación:

• Variables cuantitativas: son ideales para investigaciones que requieren medir determinados valores y realizar comparaciones numéricas (por ejemplo, estudios que buscan correlacionar la dosis necesaria de un medicamento con la cual se obtiene una disminución en los síntomas de un paciente).
• Variables cualitativas: útiles cuando el interés de la investigación radica en la clasificación de elementos en distintas categorías, como investigaciones sobre el grado de preferencia de ciertos productos o estudios demográficos.

Conclusión

Las variables cuantitativas y cualitativas proporcionan las herramientas necesarias para una correcta investigación sobre los fenómenos de interés en diversos campos del conocimiento. Las variables cuantitativas, con su capacidad de ser medidas y expresadas numéricamente, ofrecen una base sólida para análisis estadísticos que buscan patrones y relaciones numéricas precisas. Esto las hace indispensables en estudios que requieren evaluación cuantitativa, como en las ciencias exactas y la investigación médica. Por otro lado, las variables cualitativas, al capturar características no cuantificables como categorías, enriquecen la investigación al permitir la clasificación y el análisis de atributos que son intrínsecamente cualitativos, como las percepciones humanas o las características sociales. Estas variables son particularmente valiosas en las ciencias sociales, la psicología y áreas donde la comprensión de la diferencia de determinadas características es esencial para llegar al conocimiento.

La correcta elección y utilización de estas variables incrementa la validez de los estudios, amplía el alcance y la profundidad de las conclusiones que se pueden obtener. Por lo tanto, un conocimiento profundo de estas variables y su aplicación es indispensable para el avance del conocimiento científico, aprender a seleccionar la variable apropiada para cada situación, garantiza una recolección de datos precisa y como consecuencia, resultados más confiables.