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Tablas estadísticas Gráficas Medidas descriptivas Variables bidimensionales Probabilidad Variable Aleatoria Inferencia
 
Variable bidimensional

Introducción.

El estudio de una sola variable permite considerar su comportamiento. Estudiamos sus medidas de tendencia central (media, mediana, moda), la dispersión de los datos de esa variable, a través de la varianza, desviación típica, rangos, desviación mediana,…, así como su simetría o su curtosis.

Cabría considerar ahora el estudio simultáneo de dos variables, es decir, si estudiamos a la vez dos variables ¿Influirán los valores que tome una en la otra? ¿Habrá una relación entre ambas? ¿De qué tipo?.

A priori si consideremos variables concretas parece que debe haber una relación entre ellas. Supongamos una población en la que estudiamos su peso y su altura, parece razonable que aquellas personas que sean más altas pesarán más, se presupone una relación entre ambas variables. Imaginemos que en esa misma población estudiamos la relación existente entre el número de infartos y la edad, intuitivamente parece que a mayor edad más probable es que se sufra o se haya sufrido un infarto. Por otro lado, si estudiamos simultáneamente la producción de calabacines en El Ejido y el número de goles que marca el Poli, parece que no guardan ninguna relación. En consecuencia inicialmente se puede presuponer que hay una serie de variables que guardan una relación, mientras que entre otras no hay ninguna.

Sería oportuno estudiar en qué situaciones hay una relación entre dos variables y en cuales no aparece influencia de unas en las otras.