3 tipos más importantes de variables biológicas

Tipos más importantes de variables biológicas!

Cada disciplina biológica tiene su propio conjunto de variables, que pueden incluir mediciones morfológicas convencionales, concentraciones de sustancias químicas en fluidos corporales, tasas de ciertos procesos biológicos, frecuencias de ciertos eventos como en genética y biología de la radiación y muchos más.

Cortesía de imagen: limno.eu/LTER/immagini_limno/FiorituraAnabaena.jpg

Una variable puede definirse como una propiedad con respecto a la cual los individuos en una muestra se diferencian en cierta forma. Si la propiedad no difiere dentro de una muestra disponible o al menos entre las muestras estudiadas, no puede ser de interés estadístico. La longitud, altura, peso, número de dientes, contenido de vitamina C y genotipos son ejemplos de variables en grupos de organismos ordinarios, genéticamente y fenotípicamente diversos.

La sangre caliente en un grupo de mamíferos no lo es, ya que todos son iguales a este respecto, aunque la temperatura corporal de los mamíferos individuales sería, por supuesto, una variable.

Tipos de variables biológicas:

Las variables biológicas se han clasificado en los siguientes tipos:

1. Variables de medida:

Las variables de medición son todas aquellas cuyos estados diferentes se pueden expresar de forma ordenada numéricamente. Son divisibles en dos clases. La primera de ellas son las variables continuas, que al menos en teoría pueden asumir un número infinito de valores entre dos puntos fijos.

Por ejemplo, entre dos medidas de longitud de 1, 5 y 1, 6 cm hay un número infinito de longitudes que podrían medirse si uno estuviera inclinado y tuviera un método de calibración suficientemente preciso para obtener dichas medidas.

Cualquier lectura de una variable continua, como una longitud de 157 mm, es, por lo tanto, una aproximación a la lectura exacta, lo que en la práctica es poco común. Algunos ejemplos comunes de variables biológicas continuas son longitudes, áreas, volúmenes, pesos, ángulos, temperaturas, períodos de tiempo, porcentajes y tasas.

En contraste con las variables continuas están las variables discontinuas, también conocidas como variables merísticas o discretas. Estas son variables que tienen solo ciertos valores numéricos fijos, sin valores intermedios posibles entre ellos. Por lo tanto, el número de segmentos en un determinado apéndice de insecto puede ser 4 o 5 o 6, pero nunca 51/2 o 4.3.

Ejemplos de variables discontinuas son el número de cierta estructura (como segmentos, cerdas, dientes o glándulas), el número de descendientes, el número de colonias de microorganismos o animales, o el número de plantas en un cuadrante dado.

2. Variables clasificadas:

Algunas variables no se pueden medir, pero al menos se pueden ordenar o clasificar por su magnitud. Por lo tanto, en un experimento, se puede registrar el orden de rango de aparición de diez pupas sin especificar el momento exacto en el que emergió cada pupa. En tales casos, los datos se codifican como una variable clasificada, el orden de aparición.

Por lo tanto, al expresar una variable como una serie de rangos, como 1, 2, 3, 4, 5, no implicamos que la diferencia en magnitud entre, digamos, los rangos 1 y 2 sea idéntica o incluso proporcional a la diferencia entre 2 y 3.

3. Atributos:

Las variables que no pueden medirse pero deben expresarse cualitativamente se denominan atributos. Estas son todas las propiedades, como blanco o negro, embarazadas o no embarazadas, muertas o vivas, hombres o mujeres. Cuando tales atributos se combinan con frecuencias, se pueden tratar estadísticamente.

Por ejemplo, de 80 ratones, podemos afirmar que cuatro eran negros, dos agutíes y el resto grises. Cuando los atributos se combinan con frecuencias en tablas adecuadas para el análisis estadístico, se denominan datos de enumeración. Por lo tanto, los datos de enumeración sobre el color en los ratones que se acaban de mencionar se organizarían de la siguiente manera:

Color Frecuencia
Negro 4
Agutí 2
gris 74
Número total de ratones = 80

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