Tipos De Datos

TIPOS DE DATOS.

Siendo los datos los hechos y números que se reúnen, analizan e interpretan, conviene reflexionar acerca de ellos; para esto, se empezara atendiendo su origen y tipo.

Los datos pueden tener prácticamente cualquier origen, puede ser un conjunto de personas, animales, plantas, objetos o incluso números correspondientes a mediciones, dependiendo de dónde se centre el interés del estudio. Independientemente de la naturaleza de los elementos del conjunto de estudio, a la totalidad suele llamársele población, no siempre es posible estudiar a toda la población, de modo que usualmente se emplea un subconjunto de elementos, en cuyo caso se dice que se emplea una muestra.

El tipo de dato lo definen los atributos en los que se tiene interés respecto a los elementos de la población. Se puede entonces ver el atributo de interés como una variable. Las variables pueden clasificarse como cualitativas o cuantitativas.

En una variable cualitativa o categórica, la medición describe un elemento, colocándolo en una categoría o grupo. En una variable cuantitativa o numérica, en cambio, la medición da valores numéricos con los cuales pueden realizarse operaciones, como la suma o el promedio. Por ejemplo en la población de campeones de goleo, variables como el nombre y la nacionalidad son cualitativas, mientras que el número de anotaciones y el número de minutos jugados corresponden a variables cuantitativas.

Los datos cuantitativos se describen con mayor detalle distinguiendo entre los tipos discreto y continuo.

Los datos discretos resultan cuando el número de valores posibles es un número finito o un número que “puede contarse” (es decir, el número de valores posibles es 0, 1, 2, etcétera). Por ejemplo; el número de huevos que ponen las gallinas son datos discretos porque representan conteos.

Los datos continuos (numéricos) resultan de un infinito de posibles valores que corresponden a alguna escala continua que cubre un rango de valores sin huecos, interrupciones o saltos. Por ejemplo las cantidades de leche que producen las vacas son datos continuos porque son mediciones que pueden tomar cualquier valor dentro de un continuo.

Un ejemplo más: el número de latas de bebidas de cola son datos discretos; en tanto que el volumen real de la bebida de cola es un dato continuo.

Otra forma común de clasificar los datos consiste en usar cuatro niveles de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Cuando se aplica la estadística a problemas reales, el nivel de medición de los datos es un factor importante para determinar el procedimiento a utilizar.

El nivel de medición nominal se caracteriza por datos que consisten exclusivamente en nombres, etiquetas o categorías. Los datos no se pueden acomodar en un esquema de orden (como el más bajo al más alto). Ejemplos:

1. Sí/no/indeciso: Respuesta de sí, no e indeciso en una encuesta. 2. Colores: Los colores de los automóviles conducidos por estudiantes universitarios (rojo, negro, azul, etc.) 3. Estado civil; El estado civil de los trabajadores de una empresa ( soltero, casado, viudo, divorciado y unión libre)

Otras variables nominales son sexo, nacionalidad, color de automóvil, tipo de automóvil, tipo de lámpara, lugar de nacimiento, etcétera

Los datos están en el nivel de medición ordinal cuando pueden acomodarse en algún orden, aunque no es posible determinar diferencias entre los valores de los datos o tales diferencias carecen de significado. Ejemplos:

1. El nivel de alcoholismo de una persona (abstemio, bebedor ocasional, bebedor regular, bebedor consuetudinario). 2. El grado de escolaridad (primaria, secundaria, etcétera). 3. La conducta observada en una alumno por parte del profesor en un curso de secundaria (buena, regular o mala).

Los datos ordinales proporcionan información sobre comparaciones

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