Clasificación básica de las Variables

En estadística se pueden observar, en líneas generales, los siguientes tipos de variables:

Cualitativas: aquellos que representan atributos o cualidades, a través de los cuales se puede categorizar, y que no son valores numéricos. Por ejemplo el género: Hombre/Mujer (dicotómico), color de ojos: Negro/Marrón/Azul/ Verde/etc.

Cabe destacar que las variables cualitativas, debido a su escala de medición, a su vez pueden ser:

Nominales: las categorías no guardan relación, prelación u orden entre sí (por ejemplo: ocupación, color de los ojos, presencia o ausencia de X, etc.).

Ordinales: las categorías guardan una relación de orden o jerarquía entre sí  (por ejemplo: grados de disnea, estadiaje de un tumor, etcétera)

 

Cuantitativas: aquellas cuyo resultado es un número. A su vez, las hay de dos tipos:

Cuantitativas discretas: cuando se toman valores aislados. Por ejemplo: número de amigos de tu pandilla, número de veces que vas al cine al mes, número de coches que tiene tu familia.

Cuantitativas continuas: cuando, entre dos valores cualesquiera, puede haber valores intermedios. Es decir, se toman todos los valores de un determinado intervalo. Por ejemplo: peso de las personas, nivel sobre el mar en que se encuentra tu ciudad, medida del perímetro torácico.

Tipos de Instrumentos en Investigación Epidemiológica

 

 En general, se pueden agrupar en tres tipos:

1.         Instrumentos Discriminativos

2.         Instrumentos Predictivos

3.         Instrumentos Evaluativos

 

Instrumentos Discriminativos

 

Son aquellos utilizados para discriminar entre individuos con respecto a una dimensión seleccionada.

Su objetivo es describir un estado o condición subyacente, para el cual no existe un patrón  de oro. Su utilidad depende de la validez del constructo que tengan y de la confiabilidad de sus resultados.

Las escalas que evalúan inteligencia, personalidad, funcionamiento familiar o adaptación a una enfermedad son ejemplos de Instrumentos Discriminativos.  

 

Instrumentos Predictivos

 

Son escalas que intentan predecir la pertenencia del sujeto evaluado a una o varias categorías definidas. Tratan de clasificar a los sujetos en las categorías de interés de acuerdo con un criterio externo disponible, esto es, un patrón de oro o un desenlace específico.

Los instrumentos más comunes dentro de esta categoría son las pruebas diagnósticas y los cuestionarios o entrevistas estructurados, que buscan predecir algún desenlace, como recaída de una enfermedad, respuesta al tratamiento, etcétera.

Su utilidad depende de la confiabilidad y de la validez de criterio (exactitud en la clasificación de los sujetos).

 

Instrumentos Evaluativos

 

Son aquellos utilizados para evaluar la magnitud de cambio en el tiempo, en una dimensión o categoría de interés. Se usan principalmente para medir la evolución de una enfermedad o resultado de un tratamiento.

Como ejemplo, la escala de Hamilton para la depresión permite registrar la evolución de la manifestación de la enfermedad después de un tratamiento psicoterapéutico o farmacológico; una escala de dolor sirve para evaluar los cambios después del uso de analgésicos, etcétera.

La utilidad de estas escalas depende de la validez del constructo de la confiabilidad y de la sensibilidad al cambio o capacidad responsiva.

 

-----------------

Fuente: Ruiz Morales et al. Epidemiología Clínica Aplicada.

 

Vectores Aleatorios y Análisis Multivariante

Los vectores aleatorios nos sirven para construir este tipo de modelos. Incluso en física, donde parece que los modelos determinan claramente el valor de las variables, estas padecen errores producidos por variables no incluidos en el modelo o procesos puramente aleatorios, lo que hace necesario recurrir a modelos estadísticos para estimar sus parámetros.

Los métodos estadísticos multivariantes y el análisis multivariante son herramientas estadísticas que estudian el comportamiento de tres o más variables al mismo tiempo.

Es una colección de métodos que permiten tratar problemas muy diversos en los que diferentes propiedades se miden en un conjunto específico de objetos.

El análisis multivariante permite trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones.

Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.

En el análisis multivariante los factores de estudio son llamados factores de riesgo (bioestadística), variables independientes o variables explicativas.

Las variables analizadas están correlacionadas, de otro modo hay nada interesante que estudiar, de modo que su análisis individual o por parejas no es suficiente.

El análisis de componentes principales, busca Buscar un conjunto reducido de combinaciones lineales de las variables originales que resuman la variación de los datos, es decir, la información contenida en las medidas.

Tipos de Técnicas multivariantes

Se pueden clasificar en tres grandes grupos:

1. Métodos de dependencia:Suponen que las variables analizadas están divididas en dos grupos: las variables dependientes y las variables independientes. El objetivo de los métodos de dependencia consiste en determinar si el conjunto de variables independientes afecta al conjunto de variables dependientes y de qué forma.
2. Métodos de interdependencia: Estos métodos no distinguen entre variables dependientes e independientes y su objetivo consiste en identificar qué variables están relacionadas, cómo lo están y por qué.
3. Métodos estructurales: Suponen que las variables están divididas en dos grupos: el de las variables dependientes y el de las independientes. El objetivo de estos métodos es analizar, no sólo como las variables independientes afectan a las variables dependientes, sino también cómo están relacionadas las variables de los dos grupos entre sí.

Las etapas de un análisis multivariante pueden reunirse en:

• Objetivos del Análisis
• Diseño del Análisis
• Hipótesis del Análisis
• Realización del Análisis
• Interpretación de Resultados
• Validación  del Análisis

---------------------------------------

Universidad de Murcia

scielo.org.co