¿Qué son los datos cuantitativos?

En estadística, los datos cuantitativos son numéricos y se adquieren mediante el conteo o la medición y se contrastan con conjuntos de datos cualitativos, que describen atributos de objetos pero no contienen números. Hay una variedad de formas en que surgen los datos cuantitativos en las estadísticas. Cada uno de los siguientes es un ejemplo de datos cuantitativos:

• Las alturas de los jugadores en un equipo de fútbol.
• El número de autos en cada fila de un estacionamiento
• La calificación porcentual de estudiantes en un aula
• Los valores de las casas en un barrio
• La vida útil de un lote de un determinado componente electrónico..
• El tiempo que pasa esperando en la fila a los compradores en un supermercado.
• El número de años en la escuela para individuos en un lugar particular.
• El peso de los huevos tomados de un gallinero en un determinado día de la semana..

Además, los datos cuantitativos pueden desglosarse y analizarse de acuerdo con el nivel de medición involucrado, incluidos los niveles de medición nominales, ordinales, de intervalo y de relación o si los conjuntos de datos son continuos o discretos.

Niveles de medida

En estadística, hay una variedad de formas en las que se pueden medir y calcular cantidades o atributos de objetos, todos los cuales involucran números en conjuntos de datos cuantitativos. Estos conjuntos de datos no siempre involucran números que pueden calcularse, lo cual se determina por el nivel de medición de cada conjunto de datos:

• Nominal: Cualquier valor numérico en el nivel nominal de medición no debe tratarse como una variable cuantitativa. Un ejemplo de esto sería un número de camiseta o un número de identificación de estudiante. No tiene sentido hacer ningún cálculo sobre este tipo de números.
• Ordinal: Los datos cuantitativos en el nivel ordinal de medición se pueden ordenar, sin embargo, las diferencias entre los valores no tienen sentido. Un ejemplo de datos en este nivel de medición es cualquier forma de clasificación.
• Intervalo: Los datos en el nivel de intervalo se pueden ordenar y las diferencias se pueden calcular de manera significativa. Sin embargo, los datos en este nivel generalmente carecen de un punto de partida. Además, las relaciones entre los valores de los datos no tienen sentido. Por ejemplo, 90 grados Fahrenheit no es tres veces más caliente que cuando está a 30 grados.
• Proporción: Los datos en el nivel de proporción de medición no solo se pueden ordenar y restar, sino que también se pueden dividir. La razón de esto es que estos datos tienen un valor cero o punto de partida. Por ejemplo, la escala de temperatura Kelvin tiene un cero absoluto.

Determinar a cuál de estos niveles de medición corresponde un conjunto de datos ayudará a los estadísticos a determinar si los datos son útiles o no para hacer cálculos u observar un conjunto de datos tal como está.

Discreta y continua

Otra forma de clasificar los datos cuantitativos es si los conjuntos de datos son discretos o continuos: cada uno de estos términos tiene subcampos enteros de matemáticas dedicados a estudiarlos; Es importante distinguir entre datos discretos y continuos porque se utilizan diferentes técnicas.

Un conjunto de datos es discreto si los valores se pueden separar entre sí. El principal ejemplo de esto es el conjunto de números naturales. No hay forma de que un valor pueda ser una fracción o entre cualquiera de los números enteros. Este conjunto surge de forma muy natural cuando contamos objetos que solo son útiles mientras están completos como sillas o libros.

Los datos continuos surgen cuando las personas representadas en el conjunto de datos pueden tomar cualquier número real en un rango de valores. Por ejemplo, los pesos pueden informarse no solo en kilogramos, sino también en gramos y miligramos, microgramos, etc. Nuestros datos están limitados solo por la precisión de nuestros dispositivos de medición.