Buenas tardes Lola. Antes que nada debes saber que una variable es la representación de una característica que presenta más de un valor o modalidad, de entre un conjunto posible de valores. A partir de ello, podemos convenir que la mayor parte de textos académicos, nos dividen las variables en tres grandes tipos: CUALITATIVAS (abordan aspectos relativos a la cualidad y, por tanto, suelen obedecer a etiquetas lingüísticas: Clase Social, Color de cabello, Deporte practicado....) CUASICUANTITATIVAS (interesadas por el orden que ocupan sus observaciones y, por tanto, permiten establecer relaciones de menor o peor que, versus mayor o mejor que, destacando en ellas que, aunque cuenten con valores cuantitativos, no tendría sentido operar convencionalmente con ellos, pues es imposible multiplicar el tercero de una maratón por el cuarto y pretender que sea lo mismo que el que cruza la meta en doceavo lugar) y, finalmente CUANTITATIVAS (con representación numérica y posibilidad de operación convencional). A partir de ello, las de naturaleza cualitativa pueden clasificarse a su vez en dicotómicas (si cuentan con dos categorías, como por ejemplo el género: masculino, femenino) o politómicas si cuentan con más de dos categorías, por ejemplo el nivel de estudios: básico, bachiller, universitario, post-universitario). En cuanto a las cuantitativas, éstas a su vez se clasifican en continuas y discretas, en función de si sus valores pueden admitir contar con decimal o no, respectivamente. Así, si un termómetro marca 19,3 grados, la temperatura será una variable cuantitativa continua, mientras que si una madre catalana tiene dos hijos, la variable número de hijos, resultará ser cuantitativa discreta. De igual manera, no debemos de caer en el error de considerar variables a las escalas de medida (aunque las unas se relacionan con las otras). En dicho sentido, las escalas de medida son cuatro: NOMINAL, ORDINAL, INTERVALO y RAZÓN, sucediendo que cada una de ellas permite medir a una o varias de las variables mencionadas (así si disponemos de una variable cualitativa, esta se medirá mediante una escala nominal; si nuestra variable es cuasicuantitativa, será abordada mediante una escala ordinal y por último, si se trata de una variable cuantitativa, podrá ser medida mediante una escala de intervalo o de razón, en función de si el cero es subjetivo (intervalo) u objetivo (razón); esto es, el 0ªC de la medida Celsius, no tiene nada que ver con la medida Fahrenheit, cuyo equivalente es 32 º F, ambos científicos situaron subjetivamente el cero en distintos lugares. Sin embargo un coche parado en Almería, Ginebra o Buenos Aires, siempre marcará un O Km./h. A partir de ello, si abandonamos el terreno puramente estadístico y lo ampliamos a la metodología de la investigación, podremos encontrar variables dependientes, independientes, extrañas, sociodemográficas, covariantes o concomitantes.

La homogeneidad (vs. heterogeneidad) hace referencia a una de las cuatro características con que cuenta toda variable. En concreto, se trata de la característica de dispersión. Desde tal perspectiva, una población (o una muestra en su caso), resultan más homogéneas, cuanto más se distribuyen sus valores en torno al valor medio de la variable. Por otra `parte, con respecto a la posible relación con la distribución de probabilidad, los nexos son varios, motivo por el que debería de presentarse una consulta más concreta. En dicho sentido, si deseas hacer más consultas pormenorizadas y específicas, estaré encantado en responderte Paula. Saludos cordiales. Jordi Ortiz Aponte (Psicólogo Colegiado COPC -Área Clínica- y Profesor Privado de Estadística para Enseñanza Universitaria e Investigación).

Buenos días Jaigar. Si entendemos la estadística como un único proceso. La primera aproximación a dicha ciencia la daríamos mediante el apartado descriptivo, gracias a él, vamos a observar y analizar, las características fundamentales de toda variable o variables; a saber: tendencia central, disprsión o variabilidad, sesgo y apuntamiento. Una vez conozcamos (hayamos descrito) el comportamiento de nuestras variables, estaremos en disposición de aproximarnos al segundo apartado, el desarrollo de inferencias. Gracias a la estadística inferencial, podremos conocer si nuestras suposiciones de investigación resultan o no correctas y, de igual manera, si podemos esperar que sean susceptibles de generalizarse a otros contextos y o poblaciones. Dicho apartado (el que llevamos a cabo mediante la estadística inferencial), nos introduce a la siguiente pregunta; esto es, la selección muestral, selección que siempre se basará en la elección representativa de elementos de una población, aquella que contenga a los citados elementos muestrales (ejemplo: de la población de 4000 enfermos de una determinada enfermedad en la CC.AA. de Galicia, escogemos al azar a 10 enfermos de los 40 hospitales donde se encuentran hospitalizados. De esta manera, contaremos con una muestra representativa de 400 enfermos, extraida de la población de 4000).

Buenas tardes Lola. Antes que nada debes saber que una variable es la representación de una característica que presenta más de un valor o modalidad, de entre un conjunto posible de valores. A partir de ello, podemos convenir que la mayor parte de textos académicos, nos dividen las variables en tres grandes tipos: CUALITATIVAS (abordan aspectos relativos a la cualidad y, por tanto, suelen obedecer a etiquetas lingüísticas: Clase Social, Color de cabello, Deporte practicado....) CUASICUANTITATIVAS (interesadas por el orden que ocupan sus observaciones y, por tanto, permiten establecer relaciones de menor o peor que, versus mayor o mejor que, destacando en ellas que, aunque cuenten con valores cuantitativos, no tendría sentido operar convencionalmente con ellos, pues es imposible multiplicar el tercero de una maratón por el cuarto y pretender que sea lo mismo que el que cruza la meta en doceavo lugar) y, finalmente CUANTITATIVAS (con representación numérica y posibilidad de operación convencional). A partir de ello, las de naturaleza cualitativa pueden clasificarse a su vez en dicotómicas (si cuentan con dos categorías, como por ejemplo el género: masculino, femenino) o politómicas si cuentan con más de dos categorías, por ejemplo el nivel de estudios: básico, bachiller, universitario, post-universitario). En cuanto a las cuantitativas, éstas a su vez se clasifican en continuas y discretas, en función de si sus valores pueden admitir contar con decimal o no, respectivamente. Así, si un termómetro marca 19,3 grados, la temperatura será una variable cuantitativa continua, mientras que si una madre catalana tiene dos hijos, la variable número de hijos, resultará ser cuantitativa discreta. De igual manera, no debemos de caer en el error de considerar variables a las escalas de medida (aunque las unas se relacionan con las otras). En dicho sentido, las escalas de medida son cuatro: NOMINAL, ORDINAL, INTERVALO y RAZÓN, sucediendo que cada una de ellas permite medir a una o varias de las variables mencionadas (así si disponemos de una variable cualitativa, esta se medirá mediante una escala nominal; si nuestra variable es cuasicuantitativa, será abordada mediante una escala ordinal y por último, si se trata de una variable cuantitativa, podrá ser medida mediante una escala de intervalo o de razón, en función de si el cero es subjetivo (intervalo) u objetivo (razón); esto es, el 0ªC de la medida Celsius, no tiene nada que ver con la medida Fahrenheit, cuyo equivalente es 32 º F, ambos científicos situaron subjetivamente el cero en distintos lugares. Sin embargo un coche parado en Almería, Ginebra o Buenos Aires, siempre marcará un O Km./h. A partir de ello, si abandonamos el terreno puramente estadístico y lo ampliamos a la metodología de la investigación, podremos encontrar variables dependientes, independientes, extrañas, sociodemográficas, covariantes o concomitantes.

Buenos días Jaigar. Si entendemos la estadística como un único proceso. La primera aproximación a dicha ciencia la daríamos mediante el apartado descriptivo, gracias a él, vamos a observar y analizar, las características fundamentales de toda variable o variables; a saber: tendencia central, disprsión o variabilidad, sesgo y apuntamiento. Una vez conozcamos (hayamos descrito) el comportamiento de nuestras variables, estaremos en disposición de aproximarnos al segundo apartado, el desarrollo de inferencias. Gracias a la estadística inferencial, podremos conocer si nuestras suposiciones de investigación resultan o no correctas y, de igual manera, si podemos esperar que sean susceptibles de generalizarse a otros contextos y o poblaciones. Dicho apartado (el que llevamos a cabo mediante la estadística inferencial), nos introduce a la siguiente pregunta; esto es, la selección muestral, selección que siempre se basará en la elección representativa de elementos de una población, aquella que contenga a los citados elementos muestrales (ejemplo: de la población de 4000 enfermos de una determinada enfermedad en la CC.AA. de Galicia, escogemos al azar a 10 enfermos de los 40 hospitales donde se encuentran hospitalizados. De esta manera, contaremos con una muestra representativa de 400 enfermos, extraida de la población de 4000).