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30/5/11

Variables, escalas


              TEMA
Tipos de variables utilizadas en Epidemiología:
Clasificación:
Las variables pueden ser clasificadas como cuantitativas (intervalares) o cualitativas (categóricas), dependiendo si los valores presentados tienen o no un orden de magnitud natural (cuantitativas), o simplemente un atributo no sometido a cuantificación (cualitativa).
Una variable es medida utilizando una escala de medición. La elección de la(s) escala(s) de medición a utilizar depende, en primer lugar, del tipo de variable en estudio, y, además, del manejo estadístico a la que se someterá la información. En términos prácticos, existe una correspondencia directa entre el concepto de variable y escala de medición.
Un atributo corresponde a un valor específico e una variable, como ser el caso de la variable sexo, la que posee dos atributos: varón o mujer. En variables que exploran el grado de acuerdo o desacuerdo frente a una afirmación los atributos podrían ser:
1 = muy en desacuerdo
2 = en desacuerdo
3 = indiferente
4 = de acuerdo
5 = muy de acuerdo
Dependiendo de los valores que puede tener una variable cualitativa, ésta puede a su vez ser dicotómicas (cuando sólo pueden adoptar un sólo valor sin jerarquía entre sí; hombre - mujer, positivo-negativo, presente-ausente), o bien, poli o multicotómicas ,si existe la posibilidad de que adopten múltiples valores (edad, talla, nivel socioeconómico, grupos sanguíneos, calificación previsional de usuarios).
  1. Las variables cualitativas pueden agruparse en variables nominales u ordinales. Hablaremos de variable nominal cuando los datos correspondan a una variable cualitativa que se agrupa sin ninguna jerarquía entre sí, como por ejemplo: nombres de personas, de establecimientos, raza, grupos sanguíneos, estado civil. Estas variables no tienen ningún orden inherente a ellas ni un orden de jerarquía.

    Si las categorías o valores que adopte una variable cualitativa poseen un orden, secuencia o progresión natural esperable, hablaremos de variable ordinal, como por ejemplo: grados de desnutrición, respuesta a un tratamiento, nivel socioeconómico, intensidad de consumo de alcohol, días de la semana, meses del año, escalas de Killip o Apgar. A pesar de este orden jerárquico no es posible obtener valoración numérica lógica entre dos valores.
  2. Las variables de tipo cuantitativo pueden a su vez ser clasificadas como continuas o discretas. Las escalas cuantitativas son reconocidas también como escalas intervalares o numéricas.

    Si entre dos valores determinados existen infinitas posibilidades de valores, hablaremos de una variable de tipo continuo. Ejemplos de este tipo de variables son: el peso, la talla, la presión arterial o el nivel de colesterol sérico. En la práctica, salvo contadas excepciones no se dispone de métodos de medición sofisticados como para poder medir exactamente los valores, por ejemplo, de talla. En estricto rigor, la probabilidad que dos individuos tengan exactamente la misma talla o edad es muy baja.

    Si la variable a medir sólo puede adoptar un sólo valor numérico, entero, con valores intermedios que carecen de sentido, hablaremos de variable cuantitativa de tipo discreto. Son ejemplos de ellas: el número de hijos, de unidades vecinales del sector, número de exámenes de laboratorio o de pacientes atendidos.

    Tanto las variables discretas como las continuas pueden agruparse construyendo intervalos, entre cuyos valores extremos se ubicarán las diferentes observaciones registradas. Sin embargo, estrictamente hablando, sólo las variables continuas pueden ser objeto de categorización mediante intervalos.
Clasificación de variables
Cuantitativas (intervalares)
Continuas
Ej. Presión arterial, peso, edad, talla, IMC
Discretas
Ej.Número de hijos, episodios de infección urinaria
Categóricas (cualitativas)
Ordinales
Ej.Etapificación tumores, Apgar, Killip
Nominales
-Dicotómicas : Ej vivo/muerto, sexo
-Policotómicas : Ej. Grupo sanguíneo, raza

2 comentarios:

  1. Son explicaciones didácticas fáciles de interpretar y poner en prácticas

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  2. Hola! Me sirvio muchisimo esta explicacion. Gracias!

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