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Tipos de datos

Objetivo

✨ Clasificar correctamente los datos como cualitativos o cuantitativos y sus subtipos, entendiendo qué técnicas de análisis se aplican a cada uno.

Idea Clave 💡

El tipo de dato determina qué análisis puedes hacer. No puedes calcular una media de colores (cualitativo), ni hacer un gráfico de barras tiene sentido para tiempo exacto (cuantitativo continuo). Esta clasificación es el primer paso en cualquier análisis estadístico.

Datos Cualitativos (Categóricos)

Nominales

Definición: Categorías sin orden inherente. Son simplemente etiquetas que clasifican en grupos distintos.

Característica clave: No existe relación de magnitud entre categorías.

Ejemplos: - 🎨 Color de ojos: azul, verde, marrón - 🚗 Marca de coche: Toyota, BMW, Audi - 🌍 País de residencia: España, Francia, Alemania - 💼 Sector industrial: tecnología, salud, manufactura

Análisis apropiado: - Tabla de frecuencias - Gráfico de barras o pastel - Moda (valor más frecuente) - NO: media, mediana, desviación típica

Ordinales

Definición: Categorías con orden significativo, pero sin magnitud numérica precisa entre niveles.

Característica clave: Hay un ranking, pero las "distancias" entre niveles no son iguales.

Ejemplos: - 📚 Nivel educativo: Primaria < Secundaria < Universidad < Doctorado - ⭐ Satisfacción del cliente: Muy Insatisfecho < Insatisfecho < Neutro < Satisfecho < Muy Satisfecho - 🏆 Clasificación de películas: Mala < Regular < Buena < Excelente - 🏥 Severidad de enfermedad: Leve < Moderada < Severa

Análisis apropiado: - Tabla de frecuencias ordenada - Gráfico de barras con orden respetado - Mediana y percentiles (sí) - Media (controversial, solo si asumimos intervalos iguales) - NO: desviación típica estándar

Cuidado

Muchos análisis tratan escalas de satisfacción 1–5 como si fueran cuantitativas asumiendo que la diferencia entre 1 y 2 es la misma que entre 4 y 5. Esto es una simplificación útil pero técnicamente incorrecta.

Datos Cuantitativos (Numéricos)

Discretos

Definición: Valores enteros contables. Representan conteos de elementos indivisibles.

Característica clave: Solo ciertos valores específicos son posibles (0, 1, 2, ...). No hay valores intermedios.

Ejemplos: - 👨‍👩‍👧‍👦 Número de hijos: 0, 1, 2, 3... - 📞 Llamadas telefónicas recibidas: 0, 1, 2, 3... - 🛒 Número de compras por cliente: 0, 1, 2, 3... - ❌ Errores en un texto: 0, 1, 2, 3...

Análisis apropiado: - Media, mediana, desviación típica ✅ - Gráfico de barras (no histograma) - Distribuciones especiales: Poisson, Binomial - Frecuencias absolutas y relativas

Fórmulas aplicables: Cualquier análisis numérico normal

Continuos

Definición: Valores que pueden ser cualquier número dentro de un intervalo. Teóricamente infinitas posibilidades.

Característica clave: Precisión limitada por el instrumento de medición (decimales).

Ejemplos: - 📏 Altura en cm: 170.5, 175.2, 182.1... (infinitas posibilidades) - ⏱️ Tiempo en segundos: 12.34, 45.678, 89.012... - 🌡️ Temperatura en ºC: 20.5, 22.3, 25.8... - 💰 Salario mensual en €: 1234.56, 2567.89...

Análisis apropiado: - Media, mediana, desviación típica, varianza ✅ - Histograma o gráfico de densidad - Distribuciones continuas: Normal, t, F, Chi-cuadrado - Intervalos de confianza - Regresión lineal

Tabla Comparativa: Clasificación Completa

Tipo Subtipo Orden Magnitud Ejemplo Análisis
🔤 Cualitativo Nominal ❌ ❌ Color ojos Frecuencias, moda, gráfico barras
🔤 Cualitativo Ordinal ✅ ❌ Satisfacción 1-5 Mediana, percentiles, tablas
🔢 Cuantitativo Discreto - ✅ Nº hijos Media, desv. típica, Poisson
🔢 Cuantitativo Continuo - ✅ Altura en cm Media, histograma, regresión

Flujo de Decisión: ¿Qué tipo es mi variable?

graph TD
    A["¿Es contable/cuantificable?"] -->|NO| B["🔤 CUALITATIVO"]
    A -->|SÍ| C["🔢 CUANTITATIVO"]
    B --> D{"¿Existe orden<br/>entre categorías?"}
    D -->|NO| E["📍 NOMINAL<br/>(colores, marcas, países)"]
    D -->|SÍ| F["📊 ORDINAL<br/>(educación, satisfacción)"]
    C --> G{"¿Solo números<br/>enteros?"}
    G -->|SÍ| H["🔢 DISCRETO<br/>(conteos, errores)"]
    G -->|NO| I["📈 CONTINUO<br/>(altura, tiempo, temperatura)"]

Ejemplos Prácticos: Clasificación Paso a Paso

Ejemplo 1: Número de horas estudiadas

  • ¿Cuantitativo? ✅ Sí, es un número
  • ¿Discreto o continuo? Se registra en horas/minutos → Continuo
  • ✅ Análisis: media, histograma, regresión

Ejemplo 2: Satisfacción con un producto (escala 1-5)

  • ¿Cuantitativo? 📊 Parece numérico pero son categorías ordenadas → Ordinal
  • ¿Análisis? Mediana es mejor que media (aunque muchos usan media por simplicidad)

Ejemplo 3: Número de defectos en un lote

  • ¿Cuantitativo? ✅ Sí, es contable
  • ¿Discreto o continuo? Solo números enteros → Discreto
  • ✅ Análisis: media, Poisson, control de calidad

Ejemplo 4: Temperatura ambiente

  • ¿Cuantitativo? ✅ Sí
  • ¿Discreto o continuo? Puede tomar decimales → Continuo
  • ✅ Análisis: media, desv. típica, histograma

💡 Tips Prácticos

Pregunta Clave

¿Tiene sentido calcular la media de mi variable? - Sí → Cuantitativa (continua o discreta) - No → Cualitativa (nominal u ordinal)

Relación con Escalas de Medición

Esta clasificación se complementa con las escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo, razón). Ver Escalas de medición para más detalles.

Error Común

Los códigos numéricos (1=Bajo, 2=Medio, 3=Alto) no son cuantitativos solo porque sean números. Sigue siendo ordinal porque los números son solo etiquetas con orden.

Análisis Apropiado

Elige siempre el análisis según el tipo de datos, no según lo que "se pueda" hacer. La media de códigos ordinales puede ser matemáticamente correcta pero estadísticamente sin sentido.

- Opinión sobre una película: cualitativa ordinal.