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A la hora de recopilar datos para una investigación, en estadística hay cuatro tipos diferentes de datos que puedes recoger: cuantitativos, cualitativos, continuos y discretos. No todos ellos son mutuamente excluyentes. En este artículo se explica cómo detectar qué tipos de datos necesitas utilizar y lo que esto significa para tu análisis.
Datos cuantitativos
Los datoscuantitativos están asociados a números (o variables cuantitativas). Este tipo de datos te ayuda a responder a las preguntas "cuánto" o "cuántos".
Tu altura y tu edad se consideran datos cuantitativos, ya que son números. Algunas preguntas a las que sueles responder con este tipo de datos serían:
- ¿Cuánto costaba ese café?
- ¿Cuántos pares de zapatos tienes?
- ¿Cuánto pesa un autobús?
Aunque los ejemplos anteriores son todos ellos datos cuantitativos, describen cosas muy distintas y tienen unidades diferentes. Por eso debes especificar siempre las unidades cuando respondas a problemas de estadística (o a cualquier problema de matemáticas).
- ¿Cuánto costó ese café?
- El coste de algo, si estás en el Reino Unido, tendrá una unidad de Libras Esterlinas, £.
- ¿Cuántos pares de zapatos tienes?
- La respuesta a esta pregunta es un recuento o frecuencia
- ¿Cuánto pesa un autobús?
- Una unidad probable para esta medida concreta de peso podría ser toneladas
Los datos cuantitativos también son especialmente útiles, ya que son fáciles de visualizar mediante gráficos, como gráficos de líneas, de tarta o de dispersión.
A continuación se presentan datos sobre el número de alumnos por curso en un centro escolar.
| Grupo escolar | 7º curso | Curso 8 | Curso 9 |
| Número de alumnos | 167 | 175 | 214 |
Esta información puede representarse mediante un gráfico circular dividiendo el número de alumnos de cada grupo por el número total de alumnos:
Ejemplo de gráfico circular
También se puede representar mediante un diagrama de barras:
Ejemplo de gráfico de barras
Datos cualitativos
Losdatos cualitativos son descriptivos y pueden utilizarse para describir cosas como características como el color o la opinión. Este tipo de datos suele ayudarte a encontrar respuestas a preguntas más descriptivas basadas en entrevistas.
Tu color de pelo o tu sentido de la moda pueden considerarse cualitativos, ya que son descriptivos. Algunas preguntas que pueden responderse con este tipo de datos son:
- ¿Cuál es tu sabor de helado favorito?
- ¿De qué color es tu coche?
- ¿Qué te gusta hacer el fin de semana?
Para representar datos cualitativos, a menudo utilizas la frecuencia para encontrar estadísticas significativas. Por ejemplo, si recoges información de una encuesta, contarías el número de respuestas concretas. De hecho, estarías convirtiendo los datos cualitativos en cuantitativos, que pueden analizarse con mucha más facilidad.
Variables continuas
Una variable continua es una variable que puede tomar cualquier valor entero o no entero dentro de un rango determinado.
La temperatura de algo puede considerarse una variable continua, ya que no tiene por qué tomar un único número entero o no entero; la temperatura en un día de verano podría ser de 25,6°.
Variables discretas
Una variable discreta es una variable que sólo puede tomar un valor específico no decimal, por ejemplo, el número de personas que asisten a clases de matemáticas.
El número de personas en el año 8 o el número de personas en el estadio de fútbol se considerarían ejemplos de variables discretas, ya que las respuestas no pueden tomar un número infinito de valores decimales. El número de personas en el año 8 puede ser 72, no puede ser 72,3.
Pongamos otro ejemplo.
¿Los siguientes ejemplos son variables continuas o discretas? Explica por qué.
a) Número de calzado
b) Altura en pulgadas
c) Número medio de cachorros de una camada
Solución
a) Aunque puedes tener tallas de zapato como 4,5, así como números enteros, éstos siguen siendo discretos, ¡ya que no puedes tener una talla de zapato de 4,563!
b) Esta medida, si se toma con precisión, puede tener muchos decimales.
c) Mientras que el número de cachorros de una camada es un valor discreto, ya que es un recuento, ¡el número medio es en realidad continuo!
Por ejemplo, si tuvieras 5 camadas con 3, 6, 7 y 5 cachorros cada una, tendrías \(\frac{3+6+7+5}{4}=21/4=5,25\). Las medias son siempre variables continuas, ya que pueden adoptar cualquier número de decimales.
¿Existen otros tipos de datos?
A continuación se indican más tipos de datos que pueden interesarte, pero no necesitarás conocerlos para el examen.
Datos nominales
Los datos nominales son datos cualitativos sin ningún valor cuantitativo ni orden. Por ejemplo, los colores son nominales, ya que no tienen un orden inherente.
Ordinales
Los datos ordinales son cualitativos, pero tienen unorden . Por ejemplo, las respuestas a un cuestionario: "muy probable", "probable", "poco probable"... pueden ordenarse.
Datos de intervalo
Los datos de intervalo son datos cuantitativos que tienen una escala sin valor cero. La temperatura en grados es un ejemplo de dato de intervalo. La temperatura tiene un "cero absoluto", pero se trata de una asignación arbitraria y no de una cantidad.
¿Cómo mostramos los datos?
Hemos recopilado los datos necesarios, pero ¿cómo los mostramos?
Si se ha recogido una gran cantidad de datos, se pueden mostrar como una tabla de frecuencias o como datos agrupados. Cuando los datos se muestran en una tabla de frecuencias agrupadas, no se muestran valores específicos. En su lugar, se agrupan en lo que se conoce como clases. A continuación se muestra un ejemplo de tabla de frecuencias agrupadas.
Se trata de una tabla que muestra la distancia que pudo saltar un grupo de alumnos en su clase de Educación Física.
| Distancia saltada (cm) | Número de alumnos | Anchura de la clase | Punto medio |
| 50-100 | 3 | 50 | 75 |
| 101-130 | 15 | 29 | 115.5 |
| 131-160 | 10 | 29 | 145.5 |
| 161-190 | 2 | 29 | 175.5 |
La columna de la izquierda muestra los límites de la clase. Se trata de los valores mínimo y máximo que hay en esa clase. La segunda columna muestra el número de alumnos que pertenecen a esa clase.
El término anchura de clase se refiere a la diferencia entre los dos límites de clase. El punto medio de la clase te indica el valor central de esa clase, y se halla sumando la mitad de la anchura de la clase al valor mínimo de esa clase.
Los datos anteriores pueden visualizarse de varias formas. Echemos un vistazo a algo llamado histograma.
Un histograma representa las clases en el eje x y la densidad de frecuencia en el eje derecho. La densidad de frecuencia es la frecuencia dividida por la anchura de la clase.
Podemos escribirlo en una columna al final de la tabla anterior.
| Distancia saltada (cm) | Número de alumnos | Anchura de la clase | Punto medio | Densidad de frecuencia |
| 50-100 | 3 | 50 | 75 | 3/50 |
| 101-130 | 15 | 29 | 115.5 | 15/29 |
| 131-160 | 10 | 29 | 145.5 | 10/29 |
| 161-190 | 2 | 29 | 175.5 | 2/29 |
Esto se puede representar gráficamente como se muestra a continuación.
Tipos de datos en Estadística - Puntos clave
Hay cuatro tipos diferentes de datos que vas a estudiar:
datos cualitativos
datos cuantitativos
variables continuas
variables discretas
Los datos pueden mostrarse mediante una tabla de frecuencias o como datos agrupados.
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Preguntas frecuentes sobre Tipos de datos en estadísticas
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