Variabili statistiche | Concetto, esempi e caratteristiche

Le variabili statistiche sono quelle caratteristiche o qualità possedute dagli individui in una data popolazione. Anche una variabile statistica tende ad acquisire valori diversi, che a loro volta sono caratterizzati dall’essere misurabili.

Che cos’è una variabile statistica?

La variabile statistica è definita da Insieme di valori che può prendere o raccogliere una certa caratteristica della popolazione alla quale si effettua uno studio statistico e alla quale è possibile effettuare una misurazione. Una variabile statistica è anche conosciuta come la caratteristica la cui variazione può oscillare ed è anche suscettibile di altri valori, che possono essere osservati e persino misurati. Variabili che assumono valori che sono correlati ad altre variabili, e questo insieme può far parte di una teoria o ipotesi, chiamata costruzioni ipotetiche o ipotizzato. Il concetto di variabile può anche essere correlato a qualche problema o fenomeno, che verrà indagato e che si cercheranno soluzioni future. Le variabili possono essere età, peso, punteggi dei test, stipendio, reddito mensile e molte altre. Si può infine affermare che le variabili statistiche rappresentano l’insieme di valori che possono raccogliere le caratteristiche di una popolazione, per poi effettuare analisi statistiche, quantificarle e misurarle. Ci sono molte variabili statistiche, alcune includono l’età, le spese settimanali, i voti accumulati in una materia e molto altro.

Quali sono i tipi di variabili statistiche?

Le variabili statistiche non sono altro che caratteristiche tratte da una popolazione e dalle quali si possono scegliere valori diversi. Allo stesso modo, le variabili statistiche sono qualità che assumono una forma quantificata o numerica. Le variabili statistiche possono essere classificate in due criteri, che in base alla misurazione di entrambi, è dato da:

Variabili qualitative

Sono quelle variabili che non possono essere calcolate con i numeri, poiché possono essere rappresentate solo con lettere o parole. Le variabili qualitative sono classificate come segue:

  • Variabile qualitativa nominale: sono quelli che non seguono un ordine specifico.
  • Variabile qualitativa ordinale: sono quelli che seguono un ordine o una gerarchia.
  • Variabile qualitativa binaria: sono quelli che consentono solo due risultati.

Variabili quantitative

Sono quelle qualità o caratteristiche che possono essere calcolate o misurate con i numeri. Queste variabili sono divise in due tipi:

  • Variabile quantitativa discreta: È caratterizzato dall’utilizzo di valori interi e non finiti.
  • Variabile quantitativa continua: utilizza valori finiti e oggettivi ed è identificato perché i suoi risultati hanno decimali.

Quali sono le caratteristiche delle variabili statistiche?

Le variabili statistiche sono dati numerici che possono ottenere valori diversi a seconda della loro fluttuazione. Sono anche dati misurabili e quantificabili per ricavarne altri studi. Le variabili statistiche hanno molte caratteristiche che ne consentono l’identificazione, alcune sono:

  • Raccolgono informazioni sulla popolazione, per analizzarne le caratteristiche.
  • Sono aspetti o dimensioni la cui caratteristica principale è quella di assumere valori diversi, sia numerici che alfabetici.
  • Derivano da unità di analisi e sono spesso contenuti in ipotesi e titoli di studio.
  • Il suo obiettivo principale è trovare soluzioni ai problemi.
  • Hanno una buona fluttuazione e sono suscettibili di altri valori.
  • Alcuni possono essere indipendenti e, in altri casi, possono dipendere da un valore per la loro soluzione.

Usi e applicazioni delle variabili statistiche

Sebbene sia vero, le variabili statistiche sono dati che possono essere utilizzati per altre ricerche, dove possono essere misurati o quantificati. Ecco perché il suo campo di applicazione può essere ampio. Tuttavia, nel caso della statistica, le variabili vengono utilizzate semplicemente da un punto di vista matematico, o per adottare valori o per classificarli in variabili statistiche che esprimono quantità numeriche o che esprimono caratteristiche, modi, comportamenti, ecc. Tuttavia, le variabili statistiche coprono anche altri campi della scienza, come ad esempio:

  • Programmazione computer.
  • Matematica e ingegneria allo stato puro.
  • Medicinale.
  • Soluzioni per problemi contabili.
  • Campioni statistici.
  • Raccolta dati, censimenti e indagini.
  • Tra l’altro.

Variabili statistiche

Esempi di variabili statistiche

citandone alcuni esempi dove vengono applicate le variabili statistiche abbiamo le seguenti: In un ospedale in Spagna, si propone di effettuare uno studio statistico sulla relazione dei pazienti che hanno il diabete, rispetto ad alcune variabili anche valutate. Se assumiamo che nello studio ci sia una variabile binaria che indica che i pazienti sono anche obesi, il ricercatore può ipotizzare che l’obesità influenzi anche i pazienti proliferando il diabete. Quindi, utilizzerà la variabile “obesità” come variabile indipendente e confermerà così la sua relazione con la variabile dipendente che sarebbe “diabete”. In uno studio statistico condotto in un ateneo si cerca di far capire agli studenti che lo studio quotidiano influisce positivamente sui voti ottenuti. La variabile “ore medie di studio” è considerata come la variabile indipendente (o esplicativa) e i “voti ottenuti da ciascuno studente” come variabile dipendente.

Difficoltà ed errori comuni quando si utilizza una variabile statistica

Il le difficoltà I più comuni quando si utilizza una variabile statistica sono i seguenti:

  • Confusione delle nozioni intorno alla variabile statistica.
  • Scelta errata del tipo di grafico in base alla variabile statistica coinvolta e alla scala in cui si trova
  • Non corrispondenza tra il tipo di Variabile Statistica e le misure di tendenza centrale utilizzate nelle analisi statistiche.

Da queste difficoltà derivano un gran numero di errorialcuni dei più visti sono dati da:

  • Dati errati che non si riferiscono a una variabile statistica.
  • Confusione tra frequenza e valore della variabile statistica.
  • Classificazione errata della variabile statistica considerando la natura dei dati.
  • Mancata identificazione della scala di misura in cui si trova la variabile di uno studio statistico.
  • Non stabilendo la relazione tra il tipo di variabile e il tipo di grafico, cioè non riesce a riconoscere che non tutti i grafici sono adatti per lo stesso tipo di variabile.
  • Calcolare la media e la mediana nei dati qualitativi nominali.

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