Extendiendo el concepto de dispersión estadística a variables de carácter cualitativo

Abstract

El estudio de la variabilidad en caracteres categóricos rara vez es abordado. A partir de un enfoque menos usado sobre variabilidad en cuantitativas, el de la disparidad, distinto al de la dispersión que, por ejemplo, proporciona la varianza, se propone la construcción de coeficientes de medida de variabilidad en variables cualitativas. La sencillez y proximidad de los mismos permiten que sean abordados en un curso introductorio de estadística descriptiva. Con ejemplos sencillos se introducen las medidas y, también, el profesor amplía la idea que el alumno tiene sobre variabilidad. Comenzamos con ejemplos de variables dicotómicas en primer lugar, y de más de dos categorías después, introducimos las medidas de disparidad en las respuestas de los individuos. Aquí no hay diferencias cuantitativas, dado que no hay número en las respuestas, hay respuestas diferentes, disparidades, que nuestros alumnos captan y ―miden‖ mediante los coeficientes propuestos. Conseguimos que una mayoría de nuestros estudiantes acepten la variabilidad de los datos en su doble faceta, dispersión y disparidad, y así, que capten la razón de ser de la estadística. También, con esto se llena uno de los vacíos tradicionales de la enseñanza de esta disciplina.

The study of the variability in categorical characters rarely addressed. From least-used approach to quantitative variation in the disparity, different from the dispersion, for example, provides the variance coefficients construction variability measure proposed qualitative variables. The simplicity and proximity of them allow them to be addressed in an introductory course in descriptive statistics. With simple examples are introduced measures and also the teacher extends the idea that the student has on variability. We begin with examples of dichotomous variables first, and after more than two categories, we introduce the measures of disparity in the responses of individuals. There are no quantitative differences, since there is no number on the responses; there are different answers, disparities, our students capture and "measured" by the coefficients proposed. We got a majority of our students accept the variability of the data in his dual role, dispersion and disparity, and thus to capture the rationale behind the statistics. Also, with this fills one of the gaps in the traditional teaching of this discipline.