Variables explicativas y de respuesta: definición y ejemplos

Actualizado 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.

Variables explicativas y de respuesta

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.

Diferencias de variables explicativas y 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/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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