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Clasificación de la estadística: ¡Conoce los 5 tipos!

Clasificación de la estadística

Para la clasificación de la estadística, es importante reconocer los diferentes tipos de datos: numéricos (discretos y continuos), categóricos y ordinales. Los datos son las piezas de información reales que se recopilan a través de un estudio.

Por ejemplo, si le preguntas a cinco de tus amigos cuántas mascotas tienen, pueden darte los siguientes datos: 0, 2, 1, 4, 18. (El quinto amigo podría contar cada uno de sus peces de acuario como una mascota separada).

No todos los datos son números. También se pueden registrar el sexo de cada uno de tus amigos, obteniendo los siguientes datos: masculino, masculino, femenino, masculino, femenino.

Clasificación de la estadística

En la clasificación de la estadística la mayoría de los datos caen en uno de dos grupos: numéricos, categóricos y ordinarios.

Clasificación de la estadística
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Datos numéricos

Los datos numéricos en estadística pueden ser la medida,la altura, el peso, el cociente intelectual o la presión arterial de una persona.

También pueden ser un conteo, como el número de acciones que posee una persona, cuántos dientes tiene un perro o cuántas páginas puedes leer de tu libro favorito antes de quedarte dormido.

Los estadísticos también llaman datos cuantitativos de datos numéricos. Los datos numéricos se pueden dividir en dos tipos: discretos y continuos.

Datos discretos

Los datos discretos representan elementos que se pueden contar o se toman valores posibles que se pueden enumerar. La lista de valores posibles puede ser fija (también llamada finita ); o puede ir desde 0, 1, 2, hasta infinito (haciéndolo infinitamente contable ).

Por ejemplo, el número de caras en 100 tiradas de moneda toma valores de 0 a 100 (caso finito), pero el número de volteos necesarios para obtener 100 caras toma valores de 100 (el escenario más rápido) hasta infinito (si nunca llegas a esas centésimas caras). Sus valores posibles se enumeran como 100, 101, 102, 103,. . . (que representa el caso contable infinito).

Datos contínuos

Los datos continuos representar medidas; sus posibles valores no se pueden contar y solo se pueden describir utilizando intervalos en la recta numérica real.

Por ejemplo, la cantidad exacta de gas comprada en la bomba para automóviles con tanques de 20 galones sería datos continuos de 0 galones a 20 galones, representados por el intervalo [0, 20], inclusive. Puede bombear 8.40 galones, o 8.41, o 8.414863 galones, o cualquier número posible de 0 a 20. }

De esta manera, los datos continuos pueden considerarse infinitamente incontables. Para facilitar el mantenimiento de registros, los estadísticos suelen elegir algún punto en el número para redondear.

Otro ejemplo sería que la vida útil de una batería C puede ser desde 0 horas hasta un número infinito de horas (si dura para siempre), técnicamente, con todos los valores posibles intermedios. Esto es un ejemplo, es de esperar que una batería solamente dure unas cientos de horas.

Tipos de estadística
Tipos de estadística

Datos categóricos

Los datos categóricos representan características tales como el sexo, el estado civil, la ciudad de origen o los tipos de películas que les gustan a las personas. Los datos categóricos pueden tomar valores numéricos (como “1” que indica macho y “2” que indica hembra), pero esos números no tienen significado matemático.

Otros nombres para datos categóricos son datos cualitativos , o datos Sí / No. Esto se hace para no tomar los datos juntos y que cada dato tenga su propio valor.

Datos ordinarios

Los datos ordinarios mezclan datos numéricos y categóricos. Los datos se dividen en categorías, pero los números colocados en las categorías tienen significado.

Por ejemplo, calificar un restaurante en una escala de 0 (más bajo) a 4 (más alto) estrellas da datos ordinales. Los datos ordinales a menudo se tratan como categóricos, donde los grupos se ordenan cuando se elaboran gráficos y tablas.

Sin embargo, a diferencia de los datos categóricos, los números sí tienen significado matemático. Por ejemplo, si se encuesta a 100 personas y se les pide que califiquen un restaurante en una escala de 0 a 4. Luego al sacar el promedio de las 100 respuestas tendrá sentido. Éste no sería el caso con datos categóricos.

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