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Convertir en discreta una variable continua en Excel

20/10/2017

Este tutorial le mostrará cómo convertir en discreta una variable continua mediante distintos métodos en Excel usando XLSTAT.

Datos para convertir en discreta una variable continua, y objetivo de este tutorial

Puede descargar haciendo clic aquí una hoja MS Excel con los datos y resultados. Los datos usados en este tutorial corresponden a una lista de pacientes con información relativa a su peso, masa y BMI (IMC, índice de masa corporal).
En este ejemplo concreto, decidimos dividir a los pacientes en dos grupos diferentes atendiendo a su IMC.

Ajustes para convertir en discreta una variable continua

Una vez activado XLSTAT, seleccione XLSTAT / Preparación de datos / Discretización, o haga clic en el botón correspondiente de la barra de herramientas “Preparación de datos” (ver más abajo).

barDiscretization.png

Tras hacer clic en el botón correspondiente, aparece el cuadro de diálogo.
Seleccione los datos en la hoja de Excel correspondiente al IMC (columna D). Marque la opción Etiquetas de las columnas, puesto que la selección contiene el nombre de la variable “BMI”.
Marque la opción Etiquetas de las filas y seleccione el nombre de los pacientes (columna A).
Dispone de varias opciones con las que agrupar a las muestras:

  • Amplitud constante: Elija este método para crear clases que tienen el mismo rango. A continuación, introduzca el valor del rango. Opcionalmente, puede especificar el "mínimo" que corresponde al límite inferior del primer intervalo si es necesario.
  • Intervalos: Use este método para crear un número predeterminado de intervalos con el mismo rango.
  • Frecuencias iguales: Seleccione este método de forma que todas las clases contengan tantas observaciones con el mismo número como sea posible.
  • Automática (Fisher): Use este método para crear las clases mediante el algoritmo de Fisher.
  • Automática (k-means): Elija este método para crear clases (o intervalos) usando el algoritmo de k-medias.
  • Intervalos (definidos por el usuario): Elija esta opción para seleccionar una columna que contenga el límite inferior del primer intervalo, y el límite superior de todos los intervalos en orden creciente.
  • 80-20: Utilizar este método para crear dos clases, la primera contiene el primer 80% de la serie, y la segunda contiene el 20% restante con los datos ordenados en orden creciente.
  • 20-80: Utilizar este método para crear dos clases, la primera contiene el primer 20% de la serie, y la segunda contiene el 80% restante con los datos ordenados en orden creciente.
  • 80-15-5(ABC): Utilizar este método para crear dos clases, la primera que contiene el primer 80% de la serie, la segunda contiene el siguiente 15%, y la tercera contiene el 5% restante con los datos ordenados en orden creciente. Este método se conoce a veces como "Clasificación ABC".
  • 5-15-80: Utilizar este método para crear dos clases, la primera que contiene el primer 5% de la serie, la segunda contiene el siguiente 15%, y la tercera contiene el 80% restante con los datos ordenados en orden creciente.

Seleccionamos la opción Intervalos (definidos por el usuario) y usamos los límites definidos por XLSTAT en la hoja de Microsoft Excel.

pls software

Vaya a la pestaña Resultados para seleccionar qué resultados calcular. Seleccione Centroides, Resultados por clase y Resultados por objeto.

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Vaya a la pestaña Gráficos y seleccione Histogramas y  a continuación Barras.

pls software

Cuando esté listo, haga click en OK.

Resultados de la conversión en discreta de una variable continua

Los resultados se muestran en la nueva hoja denominada “Discretización”.

El primer resultado es el histograma. Advierta que el tamaño de las barras corresponde al tamaño de las clases.

Seguidamente está la tabla de estadísticos descriptivos de los intervalos. La mayoría de los pacientes (10) están en la tercera clase, correspondiente a un peso normal.

pca software

A continuación aparecen los centroides de las clases que pueden no coincidir con el centro de cada clase.

Finalmente, se ofrece la dispersión de los pacientes dentro de las clases BMI.

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El siguiente video muestra cómo proceder con este tutorial.

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