Actualizado por ultima vez el 2 de mayo de 2022, por Dereck Amesquita.
Dos de los tipos de variables más importantes para comprender en estadística son las variables explicativas y las variables de respuesta .
Variable explicativa: a veces denominada variable independiente o variable predictora , esta variable explica la variación en la variable de respuesta.
Variable de respuesta: a veces denominada variable dependiente o variable de resultado , el valor de esta variable responde a cambios en la variable explicativa.
En un estudio experimental, normalmente estamos interesados en cómo cambian los valores de una variable de respuesta como resultado del cambio de los valores de una variable explicativa.
Los siguientes ejemplos muestran diferentes escenarios que involucran variables explicativas y de respuesta.
Ejemplo 1: Crecimiento de plantas
Un botánico quiere comparar el efecto que tienen dos fertilizantes diferentes en el crecimiento de las plantas. Ella selecciona al azar 20 plantas de un campo y les aplica fertilizante A durante una semana. También selecciona al azar otras 20 plantas del mismo campo y les aplica fertilizante B durante una semana. Después de una semana, mide el crecimiento medio de las plantas de cada grupo.
En este ejemplo, tenemos:
Variable explicativa: Tipo de fertilizante. Esta es la variable que cambiamos para que podamos observar el efecto que tiene en el crecimiento de las plantas.
Variable de respuesta: crecimiento de la planta. Esta es la variable que cambia como resultado de la aplicación del fertilizante.
Dato curioso: utilizaríamos una prueba t de dos muestras para realizar este experimento.
Ejemplo 2: salto vertical máximo
Un entrenador de baloncesto quiere comparar el efecto que tienen tres programas de entrenamiento diferentes en el salto vertical máximo del jugador. Asigna aleatoriamente a 10 jugadores para que utilicen el programa de entrenamiento A durante una semana, a otros 10 jugadores a utilizar el programa de entrenamiento B durante una semana y a otros 10 jugadores a utilizar el programa de entrenamiento C durante una semana. Al final de la semana, mide el salto vertical máximo de cada jugador para ver si hay diferencias significativas entre los grupos.
En este ejemplo, tenemos:
Variable explicativa: Tipo de programa de formación utilizado. Esta es la variable que cambiamos para que podamos observar el efecto que tiene en el salto vertical máximo.
Variable de respuesta: salto vertical máximo. Esta es la variable que cambia como resultado del programa de entrenamiento utilizado por el jugador.
Dato curioso: utilizaríamos un ANOVA unidireccional para realizar este experimento.
Ejemplo 3: Precios inmobiliarios
Un agente de bienes raíces quiere comprender la relación entre los pies cuadrados de una casa y el precio de venta. Recopila datos sobre metros cuadrados y precio de venta de 100 casas en su ciudad y analiza la relación entre las dos variables.
En este ejemplo, tenemos:
Variable explicativa: pies cuadrados. Esta es la variable en la que observamos el cambio para que podamos observar el efecto que tiene sobre el precio de venta.
Variable de respuesta: precio de venta. Esta es la variable que cambia como resultado del cambio de pies cuadrados de la casa.
Dato curioso: Volveremos a utilizar la regresión lineal simple para llevar a cabo este experimento.
Resumen
En cada uno de los ejemplos anteriores, cambiamos los valores de alguna variable explicativa y observamos el cambio resultante en los valores de alguna variable de respuesta.
Recursos adicionales
¿Qué es una variable al acecho?
¿Qué es una variable de confusión?
Variables independientes frente a dependientes: ¿cuál es la diferencia?
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
I’m a Bachelor of Economics gratuaded from the National University of San Agustin. I have experience in Python, R and other languages with aplications in Finance or Econometrics, I also have knowledge of statistics and econometrics. If you need help on some issues you can write to me.
