En el análisis de regresión, la variable dependiente está influenciada frecuentemente no sólo por variables que pueden ser fácilmente cuantificadas sobre una escala bien definida (por ejemplo: ingreso, producción, precios, costos, estatura y temperatura), sino también por variables que son esencialmente cualtitativas por naturaleza (por ejemplo, sexo, raza, color, religión, nacionalidad , guerras, terremotos, huelgas, trastornos políticos y cambios en la política económica gubernamental ). Por ejemplo, manteniendo los demás factores constantes, se ha encontrado que las profesoras universitarias ganan menos que sus colegas masculinos y que las personas de color ganan menos que las blancas. Este patrón puede resultar de la discriminación sexual o racial, pero cualquiera que sea la razón, las variables cualitativas tales como sexo y raza si influyen sobre la variable dependiente y es claro que deben ser incluidas dentro de la explicativas.
Puesto que tales variables cualitativas usualmente indican la presencia o ausencia de una "cualidad" o atributo, tal como femenino o masculino, negro o blanco, o católico o no católico, un método de "cuantificar" tales atributos es mediante la construcción de variables artificiales que pueden adquirir valores de 1 o de 0, el 0 indicando ausencia del atributo y el 1 indicando presencia (o posesión) de este atributo. Por ejemplo, el 1 puede indicar que una persona es sexo masculino y 0 puede designar una de sexo femenino; o el 1 puede indicar que una persona se ha graduado de una universidad y 0 que no lo ha hecho y así sucesivamente. Las variables que adquieren tales valores como 0 y 1 se llaman variables dicótomas. Otros nombres para este término son variables indicadoras, variables categóricas, variables cualitativas y variables dicótomas.
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