DIFERENTES TIPOS DE DATOS Y VARIABLES ESTADÍSTICAS

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE CIENCIAS AGRÍCOLAS

TURISMO REDISEÑO - S2 P1

CÁTEDRA DE ESTADÍSTICA APLICADA

Lcdo. Juan E. Pazmiño

DIFERENTES TIPOS DE DATOS Y VARIABLES ESTADÍSTICAS

Grupo: #1

Paralelo: A

Calificación:

Fecha de presentación de la tarea: 03/12/2021

Fecha de entrega de la tarea: 03/12/2021

PERÍODO 2021-2022

1.- Antecedentes

En el presente trabajo se dará a conocer de manera detallada los tipos de datos y variables estadísticas, temas que forman parte de la estadística aplicada; la misma que está encargada de la recolección, ordenamiento, representación, análisis e interpretación de datos generados en una investigación sobre hechos, individuos o grupos de estos, para deducir de ello conclusiones precisas o estimaciones futuras (Rosner, 2011). 

Un dato como tal, es un elemento perteneciente a un conjunto que posee una o más características o valores que nos ayudan a distinguirlo de los demás. Los datos estadísticos son necesarios para recopilar información de: población, que es el conjunto entero al que se desea describir o del que se necesita establecer conclusiones; muestra, como el conjunto de elementos seleccionados de una población de acuerdo con un plan de acción previamente establecido, para obtener conclusiones que pueden ser extensivas hacia toda la población; y el censo, que se define como el estudio de todos y cada uno de los elementos de una población. Esta condición hace que este tipo de estudios no sean muy frecuentes, por cuanto la recolección de toda esta información, sobre todo cuando el tamaño de la población es muy grande o sus elementos se encuentran muy dispersos (Cárdenas, 2014).

El número de datos puede ser contabilizado, pese a ello los datos que adquieren o toman estos no siempre son expresados con una medida numérica sino por un atributo, por ello, los datos se dividen en dos: datos cualitativos o categóricos y datos cuantitativos o numéricos. Los datos cualitativos resultan de registrar la presencia de un atributo. Las categorías de una variable cualitativa deben ser definidas claramente durante la etapa de diseño de la investigación y deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivas. Esto significa que cada unidad de observación debe ser clasificada sin ambigüedad en una y solo una de las categorías posibles y que existe una categoría para clasificar a todo individuo (Cárdenas, 2014). 

Datos cualitativos 

Los datos cualitativos se clasifican en: dicotómicos, en donde el individuo o la unidad de observación puede ser asignada a solo una de dos categorías (Orellana, 2013). nominales, el cual constituye el nivel más bajo de medición. No permite ninguna ordenación ni la realización de operaciones aritméticas, ejemplo de estos sería: “Provincia de procedencia de los internos de un centro penitenciario”; ordinales, en este nivel de medición los elementos de la población pueden ser clasificados y ordenados. Los números asignados son arbitrarios, y no es posible realizar operaciones aritméticas, ejemplo de estos sería: “Satisfacción con la actual política judicial” (Berihuete y García, 2018, p.4). 

 Datos cuantitativos 

Una variable es numérica cuando el resultado de la observación o medición es un número. Se clasifican en discretos y continuos. Los datos cuantitativos se denominan discretos cuando solo pueden tomar un número finito o numerable de valores reales diferentes, ejemplo de ellos son: el número de hijos de una familia. el número de peces en un estanque, el número de árboles frutales de una finca. Por otro lado, los datos continuos se denominan continuos cuando pueden tomar cualquier valor en un intervalo de los números reales: o sea, cuando pueden tomar un número infinito no numerable de valores reales diferentes. (Guerra, 2003, p.9). 

2.- Principales autores afines

Orellana (2013) asegura que:

Las variables categóricas resultan de registrar la presencia de un atributo. Las categorías de una variable cualitativa deben ser definidas claramente durante la etapa de diseño de la investigación y deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivas. Esto significa que cada unidad de observación debe ser clasificada sin ambigüedad en una y sola de las categorías posibles y que existe una categoría para clasificar a todo individuo y estos datos categóricos a su vez se clasifican en dicotómicos, donde el individuo o la unidad de observación puede ser asignada a una sola de dos categorías; nominales, son aquellos donde no existe orden obvio entre las categorías y constituye el nivel más bajo de medición; y ordinales, son aquellos donde existe un orden natural entre las categorías, esto quiere decir que los elementos de la población, además de poder ser clasificados, pueden ser ordenados, afirmando que un elemento es anterior a otro, pero no podremos decir cuánto.

Mientas que Berihuete y Gracia (2018) asegura que los datos categóricos dicotómicos: “En general se trata de presencia-ausencia del atributo y es ventajoso asignar un código 0 a la ausencia y 1 a la presencia”, mientras que los datos nominales “Se usan para clasificar las distintas modalidades de una variable cualitativa y no permite ninguna ordenación ni la realización de operaciones aritméticas. Ejemplo de estos sería: Provincia de procedencia de los internos de un centro penitenciario” y define a los datos ordinales como “Los números que asignaremos y estos a su vez deben ser arbitrarios, y no será posible realizar con ellos operaciones aritméticas. Ejemplo de estos sería: “Satisfacción con la actual política judicial”

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