Las variables cuantitativas son aquellas que se pueden medir numéricamente y cuyos valores representan cantidades o magnitudes. Estas variables se pueden clasificar en dos tipos principales: variables discretas y variables continuas.
Variables discretas:
Las variables discretas son aquellas que solo pueden tomar valores específicos y aislados dentro de un rango determinado. Estos valores suelen ser enteros y no pueden ser fraccionarios o continuos. Algunos ejemplos de variables discretas son:
- Números enteros: Como el número de hijos en una familia, la cantidad de estudiantes en una clase o el número de veces que ocurre un evento específico.
- Resultados de conteo: Como el número de veces que se lanza una moneda y sale cara, el número de árboles en un área determinada o el número de estudiantes que obtienen una calificación específica en un examen.
Variables continuas:
Las variables continuas pueden tomar cualquier valor dentro de un rango determinado, y los valores entre dos puntos también tienen sentido. Estos valores pueden ser fraccionarios o decimales, y hay una infinita cantidad de posibles valores dentro del rango. Algunos ejemplos de variables continuas son:
- Mediciones físicas: Como la altura de una persona, el peso de un objeto, la temperatura ambiente o la cantidad de lluvia caída en un día.
- Valores temporales: Como el tiempo transcurrido, la duración de un evento, la edad de una persona o el tiempo que tarda en completarse una tarea.
- Valores monetarios: Como el precio de un producto, el salario de un empleado o el valor de una inversión.
Además de esta clasificación básica, las variables cuantitativas también pueden subdividirse en otras categorías más específicas, como variables discretas agrupadas, variables continuas discretizadas, etc. También es importante tener en cuenta que las variables cuantitativas pueden ser independientes (variables predictoras) o dependientes (variables de respuesta) en un análisis estadístico, lo que influye en cómo se utilizan en diferentes contextos de investigación y análisis de datos.
