Qué es una variable dependiente en Data Analytics

En el análisis de datos se emplean diversos métodos para hallar la correlación entre estos y hasta qué punto pueden ser tratados para generar información valiosa. Para ello, es indispensable el estudio de cada variable dependiente e independiente.

Cada caso de estudio implica una observación objetiva de la influencia entre estos tipos de variables. La correcta interpretación de su correlación es capaz de revelar información poderosa que bien puede ser empleada en la toma de decisiones estratégicas.

Ahora bien, ¿cómo se definen estos elementos? ¿Qué diferencia un tipo de variable del otro? ¿Cuál es su importancia en el análisis de datos? Veamos todos estos aspectos de inmediato.

Qué es una variable en data analytics

Partamos desde la base. Una variable es una cualidad de un elemento que puede ser manipulada y, por ende, cambiar de valor. Ahora, en la analítica de datos, esta definición aplica a determinados elementos a manipular y estudiar dentro del conjunto de datos.

Por supuesto, de acuerdo con el tipo de estudio que se lleva a cabo, podemos encontrar diversos tipos de variables. Entre ellos, encontrarás las variables dependientes y las variables independientes como las principales modalidades de clasificación.

Estos dos tipos de variables son inherentes al estudio de correlación. Cuando se pretende estudiar fenómenos, identificar patrones, tendencias, entre otros. No obstante, también existen otras clasificaciones relacionadas al tipo de dato que pueden albergar estos elementos como

• - Variables cualitativas: elementos descriptivos
• - Variables cuantitativas: elementos numéricos
• - Variables continuas: elementos dentro de un rango numérico
• - Variables discretas: elementos numéricos separados

Variable dependiente e independiente

Curiosamente no se puede abordar en profundidad lo que implica una variable dependiente sin hablar de su acompañante principal; la variable independiente. Ambas tienen un rol fundamental en el estudio de correlación de datos, así que acerquémonos más a ellas.

Variable independiente

Al hablar de una variable independiente, se hace referencia a una variable que se puede manipular a discreción en el estudio de correlación. Su valor varía únicamente cuando es manipulado directamente por los analistas y está exento de sufrir cambios incluso cuando otras variables se alteran.

Variable dependiente

Mientras tanto,la variable dependiente suele presentar su valor de acuerdo a lo que suceda con la variable independiente con la que esté relacionada. Su valor no puede ser aislado ni manipulado directamente, sino que responde proporcionalmente a la manipulación de una variante previa

Ejemplos de estudio de una variable dependiente e independiente

Veamos un pequeño ejemplo para ilustrar el rol particular de cada variable y su estrecha relación. Es importante aclarar que este ejemplo no contiene todos los criterios de un estudio real del área y se presenta únicamente con fines ilustrativos.

Una empresa de nutrición en pro del desarrollo muscular realiza un estudio para determinar la dosis adecuada de proteínas que se deben consumir para ganar masa muscular. Se establece un lapso de tiempo específico en el que en distintos sujetos se suministran diversas proporciones de alimentos proteicos y se mide el aumento de masa muscular al finalizar el período establecido.

La variable independiente es la proporción de alimentos proteicos en cada comida. un porcentaje que varía a voluntad de los investigadores en los distintos sujetos. Mientras que la cantidad de masa muscular adquirida, que es una consecuencia, es la variable dependiente.

Cómo graficar variables dependientes e independientes

Cuando se trata de estudios de correlación, la implementación correcta de gráficos favorece la visualización del comportamiento de las distintas variables. De esta manera, disminuye la carga cognitiva y es mucho más sencillo llegar a conclusiones de alto valor.

Por ello, entender cómo graficar las variables dependientes puede sumar un importante valor a los analistas dentro del estudio. Así que veamos qué se debe tener en cuenta.

Con frecuencia, los analistas de datos suelen emplear un mismo modelo para graficar el comportamiento y de las variables. En un plano cartesiano, el eje X (eje horizontal), está destinado a marcar la magnitud de la variable independiente; es decir, la variable manipulada por los investigadores.

Por lo tanto, dentro del mismo plano, la variable dependiente de esta manipulación se destina a un punto en el eje Y (eje vertical). De esta manera, la variable cuyo valor es consecuencia de la manipulación de una variable previa, da la altura de la coordenada en el plano.

Una vez que se puntúan todas las coordenadas, se puede apreciar con claridad el nivel de influencia entre las variables. Dependiendo del caso de estudio, se puede emplear una línea que une las coordenadas para identificar patrones o tendencias dentro de esta correlación.

Ahora conoces qué es una variable dependiente, su relación con las variables independientes y hasta qué criterio considerar para graficarlas. ¿Quiéres ir más allá? Si te apasiona el campo del análisis de datos, te invitamos a explorar el programa de educación a distancia más completo sobre Data Science.

Comprender cómo interactúan las variables dentro de un conjunto de datos es una de las bases del Data Analytics y de la Ciencia de Datos, disciplinas que hoy impulsan decisiones estratégicas en empresas, gobiernos y organizaciones de todo el mundo. Dominar conceptos como la variable dependiente y la variable independiente permite transformar datos en conocimiento útil y en soluciones basadas en evidencia.

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