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José Moral de la Rubia
Las variables cualitativas son de gran importancia en las ciencias sociales y se han desarrollado medidas descriptivas de variabilidad y forma para estas variables, pero se utilizan poco. Una de las principales razones es que no están disponibles en los programas estadísticos. Este artículo se centra en una medida de variabilidad recientemente introducida, la Razón de Variación Universal, que mejora las razones de variación previamente formuladas. El objetivo del artículo es plantear el cálculo de su error estándar e intervalo de confianza y proporcionar un guion para su cómputo usando el programa R. Se aplica a dos escenarios: con una moda y con dos o más modas. Se reco-mienda integrar esta medida de variabilidad en procedimientos de análisis de datos.
As variáveis qualitativas são de grande importância nas ciências sociais e foram desenvolvidas medidas descritivas de variabilidade e forma para estas variáveis, mas são pouco utilizadas. Uma das principais razões é o facto de não estarem disponíveis em software estatístico. Este artigo centra-se numa medida de variabilidade recentemente introduzida, o Rácio de Variância Universal, que melhora os rácios de variância anteriormente formulados. O objetivo deste artigo é propor o cálculo do seu erro padrão e intervalo de confiança e fornecer um script para o seu cálculo uti-lizando o programa R. Aplica-se a dois cenários: com um modo e com dois ou mais modos. Recomenda-se a integração desta medida de variabilidade nos procedimentos de análise de dados.
Qualitative variables are of great importance in the social sciences and descriptive measures of variability and shape have been developed for these variables, but they are little used. One of the main reasons is that they are not available in statistical software. This paper focuses on a recently introduced measure of variability, the Universal Variation Ratio, which enhances upon variation ratios previously formulated. This article aims to propose the calculation of its standard error and confidence interval and to provide a script for its computation using the R program. It applies to two scenarios: with one mode and with two or more modes. It is recommended to integrate this variability measure into data analysis procedures.
