Estudiante:  ¿Qué relaciones pueden darse entre dos variables diferentes en datos bivariados?

Mentor: Bueno, puede haber relaciones positivas, relaciones negativas (o inversas) y puede haber variables que no guardan relación una con la otra. Existe una relacion positiva cuando si una variable aumenta la otra aumenta o cuando, si una variable disminuye, la otra también disminuye. 

Estudiante: No estoy muy seguro de entender cómo en ambas situaciones hay una relación positiva.

Mentor: Un ejemplo de relación positiva sería la que hay entre las variables temperatura y cantidad de personas en la playa. Comúnmente, a medida que el clima se va haciendo más caliente más gente va a la playa, ¿cierto? Esto significa que si la temperatura crece el número de personas en la playa crece. También significa que a medida que la temperatura decrece hay menos personas en la playa. No importa que la relación se haya expresado en formas diferentes, la gráfica será la misma en ambos casos y representa la misma situación. En ambos casos hay una relación positiva porque a medida que una variable aumenta o disminuye, la otra variable hace lo mismo. Ahora, ¿puedes darme un ejemplo de lo que imagines sería una relación negativa? 

Estudiante: Bueno, ahora que sé qué constituye una relación positiva, puedo conjeturar con base en ello. Creo que hay una relación negativa entre dos variables cuando si una de ellas disminuye o aumenta, la otra hace lo contrario.

Mentor: ¡Tienes razón! ¿Puedes darme un ejemplo?

Estudiante: Um... entre más veces salgo a correr, menos me demoro en correr una milla

Mentor: ¡Sí! Es frecuente que entre más tiempo te ejercitas, menos tiempo te toma hacer una milla. ¿Cuáles son las dos variables?

Estudiante: Una variable sería el tiempo que me demoro en correr una milla, y la otra sería con qué frecuencia salgo a correr. 

Mentor: ¡Muy bien! Ahora, dado que los datos bivariados corresponden a una relación entre dos variables, a menudo habrá una de ellas que se supone controla a la otra. En el ejemplo que me diste, qué tanto sales a correr controla el tiempo que te demoras en hacer una milla. Entonces, qué tanto tardas en recorrer una milla depende de cuánto sales a entrenar. A estas variables se les asignan nombres: una es la variable independiente (en este caso el tiempo que dedicas a salir a correr) y otra es la variable dependiente (en este caso sería cuánto tiempo te toma correr una milla). Ahora, ¿cuáles serían las variables independiente y dependiente para el ejemplo de la playa que te dí al comienzo?

Estudiante: Entre más  calor hace, más gente va la playa. Entonces, la temperatura controla el número de personas que van a la playa y este número depende de qué tanto calor hace. Esto significa que la temperatua es la variable independiente y el número de personas en la playa es la variable dependiente. 

Mentor: ¡Exactamente!  Puedes utilizar la actividad Regresión para graficar y ver la relación entre las variables independiente y dependiente en una situación específica. La variable independiente debe ir en el eje-x y la variable dependiente en el eje-y.

Estudiante: Qué bueno, ya aprendí cómo determinar si un conjunto de datos bivariados representa una correlación positiva o negativa. Y también puedo establecer qué variables en un conjunto de datos bivariados son independientes y qué variables son dependientes.