Contenido de este artículo
Una variable dicotómica es un tipo de variable que solo toma dos valores posibles.
Algunos ejemplos de variables dicotómicas incluyen:
- Género: Masculino o Femenino
- Coin Flip: cara o cruz
- Tipo de propiedad: residencial o comercial
- Estado de atleta: profesional o aficionado
- Resultados del examen: aprobado o reprobado
Este tipo de variables ocurren todo el tiempo en la práctica. Por ejemplo, considere el siguiente conjunto de datos que contiene 10 observaciones y 4 variables:
Las variables género y Campeonato ganado son dicotómicas porque cada una solo puede tomar dos valores posibles:
Sin embargo, las variables División y Puntos promedio no son dicotómicas porque pueden tomar múltiples valores.
Consejo adicional:
Puede recordar que las variables dicotómicas solo pueden tomar dos valores si recuerda que el prefijo «di» es una palabra griega que significa «dos», «dos veces» o «doble».
Cómo crear variables dicotómicas
Vale la pena señalar que podemos crear una variable dicotómica a partir de una variable continua simplemente separando los valores en función de algún umbral.
Por ejemplo, en el conjunto de datos anterior, podríamos convertir la variable Promedio de puntos en una variable dicotómica clasificando a los jugadores con un promedio superior a 15 como «puntajes altos» y aquellos con un promedio inferior a 15 como «puntajes bajos»:
Cómo visualizar variables dicotómicas
Por lo general, visualizamos variables dicotómicas mediante el uso de un gráfico de barras simple para representar las frecuencias de cada valor que puede tomar.
Por ejemplo, el siguiente gráfico de barras muestra las frecuencias de cada género en el conjunto de datos anterior:
También podríamos mostrar las frecuencias como porcentajes en el eje y:
Esto nos permite ver fácilmente que el 70% del total de atletas en el conjunto de datos son hombres y el 30% son mujeres.
Cómo analizar variables dicotómicas
Hay varias formas de analizar variables dicotómicas. Dos de las formas más comunes incluyen:
1. Prueba z de una proporción
Una prueba z de una proporción determina si alguna proporción observada es o no igual a una teórica.
Por ejemplo, podríamos usar esta prueba para determinar si la verdadera proporción de atletas que son hombres en alguna población es igual al 50%.
2. Correlación punto-biserial
La correlación punto-biserial se utiliza para medir la relación entre una variable dicotómica y una variable continua.
Este tipo de correlación toma un valor entre -1 y 1 donde:
- -1 indica una correlación perfectamente negativa entre dos variables
- 0 indica que no hay correlación entre dos variables
- 1 indica una correlación perfectamente positiva entre dos variables
Por ejemplo, podríamos calcular la correlación biserial puntual entre el género y el promedio de puntos por juego para comprender qué tan fuertemente están relacionadas estas dos variables.
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