Se utilizan dos tipos de variables en las estadísticas: cuantitativa y categórica (también denominada como cualitativa):

  • Las variables cuantitativas son variables numéricas: recuentos, porcentajes o números.
  • Las variables categóricas son descripciones de grupos o cosas, como «razas de perros» o «preferencia de voto».

Ejemplos de variables cuantitativas / variables numéricas

  1. Promedio de calificaciones de la escuela secundaria (por ejemplo, 4.0, 3.2, 2.1).
  2. Número de mascotas poseídas (por ejemplo, 1, 2, 4).
  3. Saldo de la cuenta bancaria (por ejemplo, $ 100, $ 987, $ -42.
  4. Número de estrellas en una galaxia (por ejemplo, 100, 2301, 1 billón).
  5. Número promedio de boletos de lotería vendidos (por ejemplo, 25, 2,789, 2 millones).
  6. Cuántos primos tienes (por ejemplo, 0, 12, 22).
  7. El monto en su cheque de pago (por ejemplo, $ 200, $ 1,457, $ 2,222).

Regla general: si se puede agregar, es cuantitativo. Por ejemplo, un GPA de 3.3 y un GPA de 4.0 pueden ser sumados (3.3 + 4.0 = 7.3), esto significa que es cuantitativo. En cambio, los grados de A, B o C no pueden ser sumados a menos que se conviertan en números, por lo que A, B y C no son cuantitativos.

Ejemplos de variables categóricas

  1. Clase en la universidad (por ejemplo, estudiante de primer año, estudiante de segundo año, junior, senior).
  2. Afiliación de partidos (por ejemplo, republicanos, demócratas, independientes).
  3. Tipo de mascota (p. Ej., Perro, gato, roedor, pez).
  4. Autor favorito (por ejemplo, Stephen King, James Patterson, Charles Dickens).
  5. Aerolínea preferida (por ejemplo, Southwest, Virgin, Quantas).
  6. Color de cabello (p. Ej. Rubio, moreno, negro).
  7. Su raza (por ejemplo, asiática, latina, negra).
  8. Tipos de sombreros (por ejemplo, sombrero, gorro, sombrero de ala).

Como regla general, si no puede agregar algo, entonces es categórico. Por ejemplo, no puede agregar gato + perro o Republicano + Demócrata.

¿Qué es una condición de datos cuantitativos?

Cuando se gráfica o se traza datos de estadística, se debe asegurar de tener datos que sean cuantitativos de unidades conocidas. Debido a que si no se poseen unidades conocidas, no se podrá graficar. Ejemplo, la primera lista establece que GPA son datos cuantitativos. Pero, no se podrá graficar el GPA con otra variables (ya sea sexo o raza) a menos que se tenga realmente una unidad, como 3.1 o 2.9. Suena muy obvio, pero con datos mas complejos, siempre se debe verificar la condición de datos cuantitativos para la información que falta o que no tenga sentido, antes de realizar un gráfico.

Los histogramas, diagramas de caja y diagramas de dispersión necesitan de datos cuantitativos numéricos. Si se intenta graficar los datos categóricos con un histograma, diagrama de caja o diagrama de dispersión, nos encontraremos con el mismo problema que al graficar datos numéricos con gráficos circulares, por lo que los gráficos no tendrán sentido. En el siguiente diagrama de dispersión ilustre este punto. Realice un diagrama de dispersión en Excel de datos categóricos (nombres) junto a las edades. Excel no logro reconocer los datos categóricos y los números que se asignaron. El diagrama de dispersión no posee ningún sentido, nadie podrá saber que «1», «2», «3», «4» y «5» hacen referencia a nombres e incluso si lo hacen… ¡el gráfico será un total desastre si tiene 100 nombres!:

Una solución simple a este problema podría ser el asignar números a los nombres. Ejemplos: John = 1, Jan = 2…) e incluir una clave dentro del gráfico. Pero, en el ejemplo que puse, un diagrama de dispersión no es la mejor opción para graficar; en su lugar, lo mejor seria elegir un gráfico de barras. Debido a que un gráfico de barras permite trazar categorías en un eje, por lo tanto, la condición de datos cuantitativos no tiene que cumplirse para un eje.

Rate this post

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *