En estadística, **la atrición** se refiere a **la disminución o pérdida de participantes o unidades de estudio** a lo largo del tiempo en un estudio o investigación. Este fenómeno es común en diferentes tipos de investigaciones, ya sea en ensayos clínicos, encuestas, estudios longitudinales, entre otros.

**La atrición** puede ocurrir por diferentes motivos, como la falta de interés o motivación de los participantes, la dificultad para cumplir con los requisitos del estudio, la falta de seguimiento, entre otros. Es importante tener en cuenta **la posible influencia de la atrición** en los resultados de la investigación, ya que puede generar sesgos y afectar la validez de los resultados obtenidos.

Para manejar **la atrición** en un estudio, se pueden implementar diferentes estrategias. Una opción es realizar un seguimiento activo de los participantes a lo largo del tiempo, mediante llamadas telefónicas, correos electrónicos u otros medios de comunicación, con el fin de fomentar su participación y mantenerlos motivados. Además, se pueden realizar análisis de sensibilidad para evaluar **el impacto de la atrición** en los resultados y determinar si existe algún sesgo significativo.

Es importante tener en cuenta que **la atrición** no siempre es evitable y puede ser inevitable en ciertos casos. En esos casos, es fundamental tener en cuenta **la magnitud y las características de los participantes que abandonan el estudio** para evaluar **el impacto potencial en los resultados** y poder realizar aproximaciones adecuadas.

En resumen, **la atrición** en estadística se refiere a **la pérdida de participantes o unidades de estudio a lo largo del tiempo** en una investigación. Es importante considerar **el posible sesgo que puede generar en los resultados** y tomar medidas para minimizar su impacto.

¿Cuáles son los tipos de variables estadísticas?

Las variables estadísticas se refieren a las características o propiedades de un conjunto de individuos o elementos que pueden ser medidos o cuantificados. Estas variables son fundamentales en el campo de la estadística, ya que permiten analizar y extraer conclusiones sobre los datos recolectados.

Existen diferentes tipos de variables estadísticas, las cuales se clasifican según su naturaleza y el tipo de valores que pueden tomar. Los tipos más comunes son:

• Variables cualitativas: Son aquellas que describen características o cualidades de un conjunto de individuos. Estas variables no pueden ser medidas numéricamente y se dividen en dos subtipos: nominativas y ordinales. Las variables nominativas representan categorías sin orden específico, como el género o el estado civil. Por otro lado, las variables ordinales representan categorías con un orden, como la posición en una competencia deportiva o el nivel de educación.
• Variables cuantitativas: Son variables que pueden ser medidas numéricamente y se dividen en dos subtipos: discretas y continuas. Las variables discretas toman valores enteros y no pueden ser subdivididas, como el número de personas en una familia o el número de hijos. En cambio, las variables continuas representan cantidades que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango determinado, como la altura o el peso.

Además de estos tipos de variables, también podemos encontrar variables binarias que solo pueden tomar dos valores posibles, como verdadero o falso, y variables dicotómicas que representan dos categorías mutuamente excluyentes, como sí o no. Estas últimas son un caso especial de las variables cualitativas.

En resumen, las variables estadísticas pueden ser cualitativas o cuantitativas, y dentro de estas categorías podemos encontrar subtipos específicos que nos permiten una mejor caracterización y análisis de los datos. Comprender los diferentes tipos de variables es esencial para realizar análisis estadísticos adecuados y obtener conclusiones válidas.