Datos Bivariados.

Los datos bivariados son muy útiles ya que en el campo de la Estadística hay muchos problemas que requieren el análisis de más de una variable.

Con frecuencia nosotros necesitamos determinar las relaciones entre dos o más variables: por ejemplo la relación existente entre el nivel socioeconómico de una población y la reincidencia en el delito; la relación existente entre la alimentación de una persona y las afecciones cardiacas; la relación entre las calificaciones de estudiantes en centros de enseñanza media y las calificaciones que obtienen en la licenciatura de alguna universidad; la relación entre el nivel de aprovechamiento escolar de un alumno y su condición de salud y la relación estatura-peso, entre muchas otras .

Cuando se miden dos variables en una sola unidad experimental; los datos resultantes se llaman Datos Bivariados. Los métodos para graficar datos bivariados, si las variables son cualitativas o cuantitativas, permiten estudiar las dos variables.

La desviación estándar es una medida de fluctuación (variabilidad) en los datos. Se le ha definido como un valor que se calcula con fórmulas específicas. En una especie de criterio de medición mediante el cual podremos comparar un conjunto de datos con otro, Esta medida puede ser comprendida mejor examinado la regla empírica.

Así que con estos dos procedimientos podremos estudiar las variables y podremos comprar estas variables.

Datos bivariados.

Los datos bivariados son los valores de dos variables distintas obtenidos del mismo elemento de la población (colección de todos los valores que asume la variable en cada uno de los elementos del conjunto o universo que se ha determinado para dicha variable), provienen de dos variables medidas al mismo tiempo sobre cada individuo, así como la edad y género, peso y estatura, entre otras, dependiendo de la naturaleza de cada variable se da el tratamiento a los datos. Consideramos que de un elemento tenemos dos características útiles para ciertos estudios, dichas características podrían ser analizadas en forma conjuntas, es decir, las características interactúan sobre el elemento en consideración.

En términos matemáticos los datos bivariados se componen de pares ordenados. Llámese X al valor de la primera variable y Y al de la segunda. Un par ordenado se escribe como (x, y). Se dice que los datos están ordenados porque un valor, en este caso x siempre se enuncia primero. Se dice que forman un par porque a cada valor de x le corresponde un valor de y.

Se denomina variable independiente o variable de entrada a x y variable dependiente o variable de salida a y. La variable independiente x se mide o controla para predecir la variable dependiente y. Por ejemplo tenemos esta situación: Los médicos consagrados a la investigación hacen pruebas de los medicamentos nuevos (así como de los antiguos) y prescriben dosis distintas, observando la respuesta de sus pacientes. Puede preguntarse: ¿es determinante la dosis de medicamento en el tiempo de recuperación que necesita el paciente? Por lo tanto es posible llamar x a la cantidad de medicamento recetada. En el caso de la estatura y el peso cualquier variable puede ser considerada como dependiente y la otra como independiente, dependiendo de la pregunta formulada. Sin embargo, se obtendrán resultados distintos de los análisis de regresión de acuerdo con la elección que se haga.

Cuando ambos análisis, de correlación y regresión, sean aplicables al mismo problema, se exhibirán los datos gráficamente en un diagrama de dispersión. Este diagrama es una gráfica en un sistema de ejes de todos los pares ordenados que forman los datos bivariados. La variable independiente x se grafica sobre el eje horizontal, mientras que la dependiente y aparece en el eje vertical.

Al construir un diagrama

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