Los datos estadísticos son la base de cualquier análisis estadístico. Estos datos se pueden clasificar en diferentes tipos, dependiendo de la naturaleza de la información que representan. Exploraremos los principales tipos de datos estadísticos y proporcionaremos ejemplos para cada uno de ellos.
Tipos de datos estadísticos
Datos cualitativos
Los datos cualitativos describen características o cualidades de un fenómeno, pero no se pueden medir numéricamente. Estos datos se dividen en dos subtipos:
- Datos nominales: Representan categorías o clases mutuamente excluyentes. Ejemplos de datos nominales son el género (masculino/femenino), el estado civil (soltero/casado/divorciado), la nacionalidad, etc.
- Datos ordinales: Representan categorías u opciones que tienen un orden o jerarquía. Ejemplos de datos ordinales son las calificaciones (excelente/bueno/regular/malo), los niveles de satisfacción (muy satisfecho/satisfecho/insatisfecho/muy insatisfecho), etc.
Por ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre la preferencia de sabores de helado, los datos cualitativos podrían ser los diferentes sabores de helado (vainilla, chocolate, fresa, etc.) y los datos ordinales podrían ser las calificaciones de los sabores (muy bueno, bueno, regular, malo).
Datos cuantitativos
Los datos cuantitativos se pueden medir o contar numéricamente. Estos datos se dividen en dos subtipos:
- Datos discretos: Solo pueden tomar valores enteros o contables. Ejemplos de datos discretos son el número de hijos, el número de estudiantes en una clase, el número de accidentes de tráfico en un mes, etc.
- Datos continuos: Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango determinado. Ejemplos de datos continuos son la altura de una persona, el peso de un objeto, la temperatura, etc.
Por ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre el número de hijos en una familia, los datos discretos serían los diferentes números de hijos (0, 1, 2, etc.) y los datos continuos serían la altura de las personas en la familia (1.60m, 1.75m, etc.).
Cuerpo GeométricoDatos univariados
Los datos univariados representan una sola variable o característica de un fenómeno. Estos datos se pueden presentar en forma de una distribución de frecuencias, que muestra la frecuencia con la que ocurre cada valor de la variable.
Por ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre la edad de los estudiantes de una universidad, los datos univariados serían las diferentes edades de los estudiantes y la distribución de frecuencias mostraría cuántos estudiantes tienen cada edad.
Datos bivariados
Los datos bivariados representan dos variables o características de un fenómeno y se utilizan para analizar la relación o asociación entre ellas. Estos datos se pueden presentar en forma de una tabla de contingencia o en un gráfico de dispersión.
Por ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre la relación entre el tiempo de estudio y las calificaciones de los estudiantes, los datos bivariados serían el tiempo de estudio y las calificaciones de los estudiantes. Una tabla de contingencia mostraría cuántos estudiantes tienen cada combinación de tiempo de estudio y calificación, mientras que un gráfico de dispersión mostraría la relación entre estas dos variables.
Datos multivariados
Los datos multivariados representan más de dos variables o características de un fenómeno y se utilizan para analizar la relación o asociación entre ellas. Estos datos se pueden presentar en forma de una matriz de datos o en un gráfico de dispersión multidimensional.
Criterios De DivisibilidadPor ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre la relación entre el tiempo de estudio, las calificaciones y el nivel de satisfacción de los estudiantes, los datos multivariados serían el tiempo de estudio, las calificaciones y el nivel de satisfacción. Una matriz de datos mostraría los valores de estas tres variables para cada estudiante, mientras que un gráfico de dispersión multidimensional mostraría la relación entre estas tres variables.
Datos longitudinales
Los datos longitudinales se recopilan a lo largo del tiempo, permitiendo analizar los cambios o tendencias en una variable o características a lo largo de diferentes periodos. Estos datos se pueden presentar en forma de una serie temporal o en un gráfico de líneas.
Por ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre el crecimiento de una planta a lo largo de diferentes semanas, los datos longitudinales serían la altura de la planta en cada semana. Una serie temporal mostraría la altura de la planta en cada semana, mientras que un gráfico de líneas mostraría la tendencia de crecimiento de la planta a lo largo del tiempo.
Datos transversales
Los datos transversales se recopilan en un solo momento en el tiempo, representando una instantánea de una variable o características en un determinado momento. Estos datos se pueden presentar en forma de una tabla de datos o en un gráfico de barras.
Por ejemplo, si estamos realizando un estudio sobre la preferencia de deportes en una población, los datos transversales serían las diferentes opciones de deportes y la cantidad de personas que prefieren cada deporte. Una tabla de datos mostraría la cantidad de personas que prefieren cada deporte, mientras que un gráfico de barras mostraría visualmente esta información.
Figura GeométricaConclusión
Los datos estadísticos se pueden clasificar en diferentes tipos, dependiendo de la naturaleza de la información que representan. Los principales tipos de datos estadísticos incluyen datos cualitativos (nominales y ordinales), datos cuantitativos (discretos y continuos), datos univariados, datos bivariados, datos multivariados, datos longitudinales y datos transversales. Cada tipo de dato tiene sus propias características y se utiliza para diferentes propósitos en el análisis estadístico.