Variable explicativa y variable de respuesta: Definición simple y usos

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¿Qué es una variable explicativa?

Una variable explicativa es un tipo de variable independiente variable. Los dos términos se usan a menudo indistintamente. Pero hay una sutil diferencia entre los dos. Cuando una variable es independiente, ninguna otra variable la afecta en absoluto. Cuando una variable no es independiente con certeza, es una variable explicativa.

Supongamos que tenía dos variables para explicar el aumento de peso: comida rápida y refrescos. Aunque podría pensar que comer comida rápida y beber refrescos son independientes entre sí, en realidad no lo son. Eso es porque los lugares de comida rápida te animan a comprar un refresco con tu comida. Y si se detiene en algún lugar para comprar un refresco, a menudo hay muchas opciones de comida rápida como nachos o perritos calientes. Aunque estas variables no son completamente independientes entre sí, tienen un efecto sobre el aumento de peso. Se denominan variables explicativas porque pueden ofrecer alguna explicación del aumento de peso.

La línea entre las variables independientes y las explicativas suele ser tan poco importante que nadie se molesta nunca. Eso es a menos que esté haciendo una investigación avanzada que involucre muchas variables que pueden interactuar entre sí. Puede ser muy importante en la investigación clínica. En la mayoría de los casos, especialmente en las estadísticas, los dos términos son básicamente iguales.

Variables explicativas frente a variables de respuesta

La variable de respuesta es el centro de una pregunta en un estudio o experimento. Una variable explicativa es aquella que explica los cambios en esa variable. Puede ser cualquier cosa que pueda afectar la variable de respuesta.

Supongamos que está tratando de averiguar si la quimioterapia o el tratamiento antiestrógeno es un mejor procedimiento para las pacientes con cáncer de mama. La pregunta es: ¿qué procedimiento prolonga más la vida? Entonces, el tiempo de supervivencia es la variable de respuesta. El tipo de terapia administrada es la variable explicativa; puede afectar o no a la variable de respuesta. En este ejemplo, solo tenemos una variable explicativa: tipo de tratamiento. En la vida real, tendría varias variables explicativas más, que incluyen: edad, salud, peso y otros factores de estilo de vida.

Un diagrama de dispersión puede ayudarlo a ver tendencias entre datos emparejados. Si tiene una variable de respuesta y una variable explicativa, la variable explicativa siempre se representa en el eje x (el eje horizontal). La variable de respuesta siempre se traza en el eje y (el eje vertical).

Si miras la imagen de arriba, deberías poder decir que el tamaño de la muñeca no es una buena variable explicativa para predecir el cuerpo grasa (la variable de respuesta). La línea roja de la imagen es la «línea de mejor ajuste». Aunque pasa por el medio de la extensión de puntos, la mayoría de los puntos no están cerca de él. Esto significa que la variable explicativa realmente no explica nada.

Por otro lado, ¿qué tan grande Los muslos de una persona son un mejor indicador de la grasa corporal. Incluso esto no es perfecto. Muchas personas muy en forma tienen muslos grandes. Vea qué tan cerca están los puntos de la línea roja de mejor ajuste.

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Levine, D. (2014). Even You Can Learn Statistics and Analytics: An Easy to Understand Guide to Statistics and Analytics 3rd Edition. Pearson FT Press
J Wilson en UGA COE. Tarea 2012.

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