Tipos de variables cualitativas
El término "datos" conlleva fuertes nociones preconcebidas. Casi se convierte en algo separado de la realidad. A lo largo de este post, quiero que pienses en los datos como información en un área de estudio que estás reuniendo para responder a una pregunta. Por ejemplo:
- ¿Previenen las vacunas contra la gripe?
- ¿El ejercicio mejora la salud?
- ¿Un aditivo de la gasolina mejora el kilometraje de la misma?
Cuando se evalúa cualquiera de estas preguntas, hay una amplia gama de características que se pueden registrar. Por ejemplo, en un estudio que utiliza sujetos humanos, puede registrar medidas numéricas como la altura y el peso. Sin embargo, también puede designar características como el sexo, el estado civil y los problemas de salud. Para algunas características, puede registrarlas de múltiples maneras. Por ejemplo, puede medir el porcentaje de grasa corporal de un sujeto, o puede indicar si es médicamente obeso o no.
Datos cuantitativos frente a datos cualitativos
La distinción entre datos cuantitativos y cualitativos es la forma más fundamental de dividir los tipos de datos. ¿Es la característica algo que se puede medir objetivamente con números o no?
- Cuantitativos: La información se registra en forma de números y representa una medida objetiva o un recuento. La temperatura, el peso y el recuento de transacciones son datos cuantitativos. Los analistas también se refieren a este tipo como datos numéricos.
- Cualitativos: La información representa características que no se miden con números. En cambio, las observaciones se encuadran en un número contable de grupos. De hecho, este tipo de variable puede capturar información que no es fácil de medir y puede ser subjetiva. El gusto, el color de los ojos, el estilo arquitectónico y el estado civil son todos tipos de variables cualitativas.
Dentro de estas dos grandes divisiones, hay varios subtipos.
Tipos de datos cuantitativos: Continuos y Discretos
Cuando se puede representar la información que se recoge con números, se están recogiendo datos cuantitativos. Esta clase abarca dos categorías. Para saber más, lea Discretos vs. Continuos.
Datos continuos
Las variables continuas pueden tomar cualquier valor numérico, y pueden dividirse de forma significativa en incrementos más pequeños, incluyendo valores fraccionarios y decimales. Existe un número infinito de valores posibles entre dos valores cualesquiera. Normalmente, las variables continuas se miden en una escala. Por ejemplo, cuando se mide la altura, el peso y la temperatura, se tienen datos continuos.
Con las variables continuas, se pueden evaluar medidas de tendencia central y variabilidad, como la media, la mediana, la distribución, el rango y la desviación estándar. Por ejemplo, la estatura media en los Estados Unidos es de 1,5 metros para los hombres y 1,5 metros para las mujeres.
Cuando tienes dos variables continuas, puedes graficarlas usando un diagrama de dispersión. El gráfico de dispersión muestra cómo el porcentaje de grasa corporal tiende a aumentar a medida que aumenta el IMC. Utilice la correlación para evaluar la fuerza de esta relación o el análisis de regresión para derivar la ecuación de la línea que proporciona el mejor ajuste para estos datos.
Datos discretos
Los datos cuantitativos discretos son un recuento de la presencia de una característica, resultado, elemento o actividad. Estas medidas no pueden dividirse de forma significativa en incrementos más pequeños. Por ejemplo, un hogar puede tener 1 o 2 coches, pero no puede tener 1,6. Hay un número finito de valores posibles que puede registrar para una observación.
Con las variables discretas, puede calcular y evaluar una tasa de ocurrencia o un resumen del recuento, como la media, la suma y la desviación estándar. Por ejemplo, los hogares estadounidenses tenían una media de 2,11 vehículos en 2014.
Los gráficos de barras son una forma estándar de graficar variables discretas. Cada barra representa un valor distinto, y la altura representa su proporción en toda la muestra.
Vídeos de Tipos de variables cualitativas
Entradas Relacionadas
Contenido