Descripción: Las variables superpuestas son aquellas que comparten información común o están correlacionadas entre sí. En el análisis de datos, estas variables pueden influir en los resultados de un estudio o experimento, ya que su interrelación puede proporcionar una comprensión más profunda de los fenómenos analizados. La identificación de variables superpuestas es crucial para evitar la multicolinealidad, un problema que puede distorsionar los resultados de modelos estadísticos, como la regresión. Estas variables pueden ser tanto cualitativas como cuantitativas y su análisis permite a los investigadores discernir patrones y relaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Además, el estudio de variables superpuestas es fundamental en la creación de modelos predictivos, donde se busca maximizar la precisión de las predicciones al considerar las interacciones entre diferentes factores. En resumen, las variables superpuestas son un componente esencial en el análisis de datos, ya que su correcta identificación y manejo pueden mejorar significativamente la calidad de los resultados obtenidos.
