Definición de Datos Numéricos: Tipos y Características

Los datos numéricos son información en forma de números, como los beneficios, los asistentes y los productos vendidos. Las empresas pueden utilizar estos datos para determinar la satisfacción de los clientes, hacer un seguimiento de los índices de rentabilidad y probar productos. Medir estos datos sin sesgo emocional también puede ayudar a las empresas a crear productos y servicios que incluyan al mercado.

En este artículo hablamos de los datos numéricos, incluyendo sus subtipos, características y su comparación con los datos categóricos.

Cómo el análisis de datos puede mejorar la toma de decisiones

¿Qué son los datos numéricos?

Los datos numéricos, o datos cuantitativos, son un proceso que utiliza la estadística para medir y convertir las cifras numéricas escritas en datos utilizables, que siempre se presentan en forma de números y no de palabras o frases. Como estos datos se extraen mejor de los números, son más útiles para averiguar información como la altura, el peso y el tamaño de los pies. Las operaciones matemáticas, como la suma y la resta, también pueden manipular datos numéricos para crear gráficos, tablas y diagramas.

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Tipos de datos numéricos

Hay que tener en cuenta dos tipos principales de datos numéricos:

Datos discretos

Los datos discretos son cualquier dato que se cuente y se pueda dividir en partes más pequeñas, donde cada elemento tiene un valor único. Dado que los conjuntos de datos sólo toman ciertos valores particulares de los datos que se miden, asegúrese de que estas cifras sean discretas o fijas. Por ejemplo, si un auxiliar de vuelo quiere registrar el número total de adolescentes en un vuelo, incluirá en la lista a todos los jóvenes de un determinado grupo de edad.

Los investigadores pueden ir aún más lejos y separar los datos discretos en dos tipos de listas llamadas finitas e infinitas. Una lista finita tiene un principio y un final definidos, mientras que una lista infinita es interminable, sin principio ni final definidos. Los gráficos de barras suelen representar este tipo de datos y se utilizan para mostrar datos como los beneficios mensuales o el número de asistentes a una conferencia.

Datos continuos

Los conjuntos de datos continuos contienen un conjunto infinito de valores en comparación con los datos discretos, un conjunto fijo de valores, y pueden contener una variedad de números que pueden cambiar con el tiempo, dependiendo de lo que se esté midiendo. Por ejemplo, las temperaturas diarias suelen fluctuar en función de la hora del día, la ubicación geográfica y la época del año.

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Características de los datos numéricos

Estas son algunas características de los datos numéricos:

  • Es fácil de manipular: Este tipo de datos permite una manipulación más sencilla de los datos numéricos mediante el uso de la fórmula matemática básica, que incluye la suma, la resta, la multiplicación y la división.

  • Típicamente enumerado y estimado: Los investigadores pueden estimar datos numéricos no precisos, como las cifras de GPA. Por ejemplo, si el GPA de un estudiante es 3,456712, pero hay que redondearlo a dos cifras, sería 3,46.

  • Por lo general, intervalos sostenidos: La diferencia entre cada intervalo de una escala de datos numéricos es constante. Por ejemplo, la diferencia entre 50 y 60 dólares es la misma que la diferencia entre 60 y 70 dólares, lo que supone una diferencia de 10 dólares entre ambas.

  • Es fácil de analizar: Los investigadores utilizan métodos estadísticos inferenciales y descriptivos para analizar datos numéricos. Por ejemplo, los empresarios utilizan el análisis estadístico para hacer un seguimiento de las tendencias de las ventas.

  • Fácilmente visualizable: Se utilizan diversas técnicas para visualizar datos numéricos. Los gráficos de puntos, los histogramas, los gráficos de dispersión y los gráficos de barras son las visualizaciones más comunes que se utilizan con los datos numéricos.

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Datos categóricos frente a datos numéricos

A diferencia de los datos numéricos que representan números, los datos categóricos representan grupos o categorías. Los datos categóricos, también conocidos como datos cualitativos, son una forma descriptiva de expresar la información utilizando el lenguaje en lugar de los números. Algunos ejemplos de datos categóricos pueden ser los sabores de los helados, los colores del pelo, los géneros y las nacionalidades. Estas son algunas de las diferencias entre los datos categóricos y los numéricos:

Escala de datos

Los datos categóricos no tienen una escala de medición estándar y sus características distintivas permiten separar los datos categóricos en grupos. Algunos ejemplos de escalas de datos categóricos son el sí o el no y los números, como las encuestas. Las escalas numéricas tienen una escala estándar basada en la recta numérica. Una escala numérica puede tener puntos iniciales y finales claramente definidos o ser infinita.

Descriptores

Los datos categóricos utilizan descriptores de lenguaje natural, como «más probable» o «a menudo», y algunos conjuntos utilizan valores numéricos, como 1 para casado y 2 para soltero. Sin embargo, los datos categóricos no son calculables. Los conjuntos de datos numéricos utilizan números concretos y son calculables. Ejemplos de conjuntos de datos numéricos son el coste en dólares, los márgenes de beneficio y el número de empleados.

Estructura

Los conjuntos de datos categóricos son no estructurados o semiestructurados. Los conjuntos de datos no estructurados son cualitativos y no utilizan el análisis estadístico. Los conjuntos de datos semiestructurados tienen algunas características consistentes pero no tienen la estructura rígida necesaria para el análisis en una base de datos relacional. Por ejemplo, los motores de búsqueda utilizan la indexación para crear conjuntos de datos categóricos semiestructurados que facilitan las búsquedas en línea. Los conjuntos de datos numéricos tienen estructura. Las hojas de cálculo y otras bases de datos dan estructura a los datos numéricos, lo que permite la manipulación matemática y el acceso rápido a la información.

Visualización

Los gráficos de tarta y de barras pueden hacer visibles los datos categóricos al graficar los tipos de categorías contra la cantidad de cada categoría. Por ejemplo, un gráfico de barras puede mostrar el número de cada color de gominolas en una bolsa para proporcionar datos categóricos. Los gráficos de dispersión, los gráficos de tallo y hoja, los gráficos de puntos y los histogramas pueden hacer visibles los datos numéricos. Estos métodos de visualización muestran las relaciones entre las variables de los datos y las tendencias de los mismos. Por ejemplo, un gráfico de dispersión puede mostrar las temperaturas medias a lo largo de un año para mostrar datos numéricos.

Métodos de recogida

Es importante entender qué proceso se debe utilizar al recoger los datos. Ambos tienen su propio método de recogida de información y usos para esos datos. Puede recopilar datos categóricos para encuestas y cuestionarios que incluyan preguntas abiertas o de opción múltiple. Puedes recoger datos numéricos utilizando técnicas matemáticas para obtener un recuento específico o para conocer la temperatura exterior.

Análisis de datos

Con los datos categóricos, es importante tener en cuenta que los métodos de análisis estadístico no funcionan. Aunque se utilicen números para representar las categorías, los números no tienen ningún valor matemático real. Por ejemplo, las encuestas de satisfacción de los huéspedes pueden utilizar una escala numérica entre 1 y 5, pero esos números no son computables. Sin embargo, los datos numéricos pueden ser computados para proporcionar un número real de los datos comprobados.

Uso de los datos

Los investigadores empresariales utilizan datos categóricos para comprender las opiniones de los consumidores y recopilar información personal como la edad, los ingresos anuales y el tamaño de la familia. Sin embargo, los datos numéricos se utilizan para elaborar estadísticas mediante cálculos. Los médicos también recogen datos numéricos cuando toman las constantes vitales de un paciente.

Ejemplos de datos numéricos

A continuación, algunos ejemplos de datos numéricos:

El censo de Estados Unidos

El Gobierno Federal realiza un recuento completo de todas las personas que viven en los Estados Unidos mediante datos numéricos recogidos a través de un censo. Esto permite al gobierno conocer la población total del país y su desglose demográfico. El censo también ayuda a los gobiernos estatales y locales a tomar decisiones económicas adecuadas para los habitantes de su zona. El censo es también un ejemplo de datos numéricos discretos.

Tiempo

El tiempo es un buen ejemplo de dato numérico continuo. Tanto si se mide en años, días, horas, minutos o segundos, el tiempo siempre tiene un valor numérico y puede contener partes más pequeñas separadas. La creación de un horario entre proyectos, el establecimiento de una alarma o el pago automático de una factura son medidas de tiempo utilizadas diariamente.