Estadística

12.7 Variable Dummy

Uno de los problemas más difíciles con los que se puede encontrar un investigador, es con respecto a decidir sobre cuál de las pruebas estadísticas es la más adecuada para analizar un conjunto de datos arrojados durante el levantamiento de la información. La aplicación de la estadística en el análisis de datos es muy amplia y las áreas en las que se aplica son diversas, desde las ciencias exactas hasta las ciencias sociales. La selección de la prueba estadística necesaria para el caso, depende de varios factores, en primer lugar el tipo de variable de los datos que se analizarán, pues no se puede aplicar la misma prueba estadística para el caso en que la variable de interés sea cuantitativa como la edad, el ingreso en un hogar; que cuando la variable es cualitativa como ejemplo género, la categoría de ocupación de algún miembro del hogar, el nivel de pobreza de un hogar. En la estadística existen diversos tipos de variables, mencionando dos podemos señalar la cualitativa y la cuantitativa, la primera hace referencia a datos descriptivos, sin arrojar números y la segunda por lo contrario da como resultados datos exactos, es decir, números.

Una vez conociendo la diferencia entre estos dos tipos de variable se puede mencionar las variables dummy que son variables de tipo cualitativas, también conocidas como indicativas, binarias, categóricas y dicotómicas. Sólo pueden asumir los valores 0 y 1, indicando respectivamente ausencia o presencia de una cualidad o atributo.

Este tipo de variable se utiliza en su mayoría en investigaciones de tipo sociales y realizan su acción al momento de que el investigador codifica sus datos para así poder interpretarlos. Un ejemplo muy claro de este tipo de variable se tiene durante una encuesta, al preguntar ¿Tiene hijos? Teniendo como únicas opciones de respuesta “si” o “no”, codificando estos valores “si” tomaría como punto 1 y “no” 2.

Cuando un investigador desea incluir una variable categórica con más de dos niveles en un modelo de regresión múltiple de predicción, se necesitan pasos adicionales para asegurar que los resultados son interpretables. Estos pasos incluyen la grabación de la variable categórica en una serie de variables independientes, dicotómicas. Esta grabación se denomina "codificación ficticia."

12.8 El caso curvilíneal

El procedimiento Estimación Curvilínea genera estadísticos de estimación curvilínea por regresión y gráficos relacionados para 11 modelos diferentes de estimación curvilínea por regresión. Se produce un modelo diferente para cada variable dependiente. También se pueden guardar valores predichos, residuos e intervalos de predicción como nuevas variables.

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