jueves, 6 de octubre de 2016

2 MEDIENDO LA NATURALEZA

Toda matemática aplicada a las ciencias de la naturaleza se basan en mediciones, ya hemos visto algunos aspectos de los problemas de la medición tanto en física como en química en el capítulo de unidades y medidas, sin embargo enfocaremos su homólogo en biología un poco más adelante. Uno de los primeros pasos antes de realizar un proceso estadístico es la necesidad de determinar el tipo de variable que estamos midiendo, de forma tal que podemos identificar o proponer las hipótesis de forma apropiada y dar una respuesta sólida.

No todas las variables son iguales, y típicamente podemos clasificarlas en tres categorías principales: variables de medición, variables nominales, y variables de rango.

2.1 Variables de medición o variables continuas

Como su nombre implica son cosas que pueden medirse con un instrumento adecuado con un patrón de medida estandarizado. Los valores siempre estarán expresados con un número y una unidad, inclusive algunas veces pueden tener sentido o dirección. Algunos ejemplos de medidas son la masa, el pH o la densidad ósea.

Las variables de medida se caracterizan por la posibilidad teoría de poder asignar una cantidad infinita, o al menos en la práctica, una cantidad grande de valores posibles, y eso solo se logra cuando el nivel de precisión del instrumento de medida es adecuado para lo que se está midiendo. En este sentido hablamos de una variabilidad continua, por lo que estas variables de medición también son conocidas como variables continuas.

Si se emplean instrumentos con escalas muy grandes para lo que se está midiendo, la cantidad de resultados posibles para la medición disminuye, lo cual disminuye la continuidad de la variable a medir. Es importante reconocer la diferencia, ya que algunos instrumentos estadísticos están diseñados para variables continuas, y otros para variables discontinuas.

Referencias generales: (McDonald, 2015)

2.2 Variables nominales o variables discretas

Estas son variables de atributo, variables categorías o variables de adjetivo. Estamos tratando con adjetivos categóricos como blanco o negro, alto o bajo, verde o amarillo, macho o hembra. Las variables de adjetivo son por lo general una palabra o un símbolo no matemático, pero en ocasiones pueden ser transformadas a variables continuas si el número de categorías intermedias es alto, o si las categorías pueden expresarse numéricamente. Por ejemplo los colores pueden expresarse como una variable de medida cuando se emplea el concepto de radiación lumínica, donde los diferentes colores pueden medirse en unidades de longitud de onda. Nuevamente la diferencia fundamental radica en la cantidad de categorías de clasificación posibles, si los resultados posibles son bajos, será una variable nominal aun cuando la expresemos numéricamente.

Las variables categóricas o nominales pueden expresarse fácilmente en diagramas de torta o en porcentajes. Lo cual de hecho marcó el inicio de la estadística como ciencia.

Referencias generales: (McDonald, 2015)

2.3 Variables de rango

Las variables de rango son aquellas en las que la medición no puse ser realizada con un instrumento, ya sea porque no existe, porque es impráctico o porque se ha averiado. En este sentido la medición se realiza en términos de quien logra alcanzar cierta categoría, como el primero, el segundo, el tercero, etc. Las variables de rango no son muy comunes, pero emplean instrumentos matemáticos de análisis más robustos llamados estadísticos no paramétricos.

Referencias generales: (McDonald, 2015)

2.4 Ciclos

Un tipo especial de medida es la variable circular o variable que repite en ciclos. Estas variables son por ejemplo las horas del día, los meses o estaciones del año etc.  Si solo consideras parte de un ciclo, es decir si no mides como se repiten los eventos en más de un ciclo, la variable circular se convierte en una variable de medición normal. Sin embargo si la variable es circular, existen estadísticos especiales y bastante oscuros diseñados para ellos.

Referencias generales: (McDonald, 2015)

2.5 Variables oscuras

Aunque anteriormente mencionamos que la diferencia entre la variable de medida continua y la variable categoría discontinua es el número de posibles puntos de medición, siendo para la variable de medida muchas respuestas posibles y para la categoría pocas, el problema es que no hemos definido un punto de corte, no hemos dicho cuanto es muchas y cuanto es pocas.

No existe un punto de corte, pero por lo general cuando poseemos más de 6 puntos medidos para una sola variable ya podremos tratarla como una variable continua, mientras que si tenemos dos o tres la podremos tratar como una variable categórica, las de cuatro o cinco ya quedarían a discreción del investigador.

Referencias generales: (McDonald, 2015)

2.6 Variables de gusto “cuestionario Likert”

En ciencias sociales se emplean mucho los instrumentos Likert, los cuales son listas en las que se emplea un grupo de afirmaciones o categorías que van de una a tres o de una a cinco. Cada categoría viene con una afirmación sobre la cual el encuestado debe anotar en cual se siente más gustó “to like”. Algunas de esas afirmaciones son “nunca”, “a veces”, “generalmente”, “siempre” etc.

Existe mucha controversia sobre como analizar los cuestionarios Likert, una opción es tratarlos como variables nominales o categóricas, y luego analizarlo por chi cuadrado o test G. Sin embargo esto ignora que cada categoría está relacionada con las demás. Otra opción es tratarla como una variable continua, lo cual permite la obtención de promedios, y desviaciones. 

Sin embargo la mejor opción para trabajar un cuestionario Likert como una variable de medida es aumentar la cantidad de posibles resultados a más de 6, con lo cual se obtiene un conjunto de datos con distribución normal.

Referencias generales: (McDonald, 2015)

2.7 Variables dependientes e independientes

Es uno de los modos más antiguos de distinguir las variables, en esta se tienen dos categorías o dimensiones de medición, una de ellas es una variable que se le dan valores prefijados, mientras que la otra cambia en función de la primera, por lo que se la llama dependiente.  En física y química muchas variables dependientes son funciones simples, por medio de multiplicaciones con constantes de proporcionalidad, como en el caso de la ley de Hooke o de la ley de Boyle.

Cuando se generaliza esto a variables biológicas por lo general se emplean métodos de regresión para obtener funciones matemáticas que relacionen las variables, siendo la más común, la regresión lineal, la cual arroja los valores de las respectivas constantes de proporcionalidad. En otras ocasiones es difícil distinguir cual es la variable dependiente y cuál es la independiente, por lo que se emplean otras técnicas estadísticas para su correlación.

Referencias generales: (McDonald, 2015)

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