¿Cómo puede una mala identificación del tipo de variable cualitativa vs. cuantitativa aumentar el error de muestreo y, como consecuencia, distorsionar la interpretación visual en herramientas como diagramas de caja o violín dentro de un análisis estadístico aplicado a la administración?
In reply to LUIS ADRIAN RODRíGUEZ LUCAS
Re: Mala identificación del tipo de variable
El error no es en el muestreo, sino en el análisis.
1. Error de Cálculo (Sesgo)
• Si tratas una variable cualitativa (ej. códigos de departamento 1, 2, 3) como cuantitativa, calculas la media (\bar{x}) o la desviación estándar (s).
• Consecuencia: Estos resultados carecen de sentido administrativo y sesgan las estimaciones. Usar estos valores en pruebas de hipótesis (como la t de Student) invalida las conclusiones.
2. Distorsión Visual
• Los diagramas de caja están hechos para datos cuantitativos (magnitud real).
• Si los usas para datos cualitativos codificados, la caja y los bigotes solo muestran la dispersión de los códigos numéricos, distorsionando la realidad visual. No puedes interpretar la "mediana" ni los "atípicos" de unas categorías.