Clasificación confusa de variables en video

Hola, Pamela.

Gracias por compartir tus observaciones sobre la clasificación de variables en el curso. Tienes razón en varios puntos que mencionas, y es importante aclarar estas diferencias para entender mejor cómo se clasifican las variables.

1. Años de estudio: Efectivamente, "años de estudio" se considera una variable cuantitativa discreta. Esto se debe a que se mide en números enteros y representa un conteo de años, lo cual es una característica típica de las variables discretas.

2. Edad: Aunque en muchos datasets la edad se registra como un número entero, conceptualmente es una variable continua. Esto se debe a que, en teoría, la edad puede medirse con mayor precisión, como en fracciones de años (meses, días, etc.). La clasificación como discreta en algunos contextos es más una cuestión práctica que conceptual.

3. Variables en rangos: Cuando agrupamos edades en rangos (por ejemplo, 20-30 años), estamos creando una variable categórica ordinal. Esto es porque los rangos tienen un orden lógico, pero no se mide cada valor individualmente dentro del rango.

4. Misiones de Superman vs. Batman: El ejemplo que mencionas parece estar relacionado con una confusión común entre variables ordinales y cuantitativas discretas. El número de misiones es cuantitativo discreto porque se trata de un conteo de eventos, no de una cualidad que pueda ordenarse.

Espero que estas aclaraciones te sean útiles para entender mejor las diferencias en la clasificación de variables. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!