Datos Categóricos vs Datos Numéricos: Las Diferencias

Publicado: 2022-11-22

Los datos son hechos o piezas de información reunidas para referencia o análisis. La mayoría de las veces, estos datos se recopilan como parte del tema que se examina. Este atributo puede ser diferente para cada persona. Hablemos de datos categóricos vs datos numéricos.

Al investigar y recopilar datos, es esencial saber qué tipo de datos está obteniendo para poder interpretarlos y analizarlos bien. La mayoría de las veces, hay dos tipos de datos en un estudio de investigación:

  1. Datos categóricos
  2. Datos numéricos.

En estadística, es vital comprender los diferentes tipos de datos. Es crucial averiguar quiénes son ambos en función de en qué se diferencian y en qué se parecen. Esto hará que sea más fácil recopilarlos, usarlos y analizarlos correctamente.

En este artículo, discutiremos qué son los datos categóricos y en qué se diferencian de los datos numéricos. Empecemos.

¿Qué son los datos categóricos?

Los datos categóricos se pueden poner en grupos o categorías usando nombres o etiquetas. Esta agrupación generalmente se genera utilizando un procedimiento de coincidencia basado en los atributos de los datos y las similitudes entre estas cualidades.

Cada parte de un conjunto de datos categóricos, también conocido como datos cualitativos , se puede asignar a una sola categoría en función de sus cualidades, y cada categoría se excluye mutuamente.

Hay dos categorías principales de datos categóricos:

  • Datos nominales: esta es la categoría de datos que nombra o etiqueta sus categorías. Tiene características que se asemejan a un sustantivo y, en ocasiones, se denominan datos de nombres.
  • Datos ordinarios: los elementos con clasificaciones, órdenes o escalas de calificación se incluyen en esta categoría de datos categóricos. Los datos nominales pueden ordenarse y contarse, pero no medirse.

¿Qué son los datos numéricos?

Los datos expresados ​​en términos numéricos en lugar de descripciones en lenguaje natural se denominan datos numéricos. Sólo se puede recopilar en forma numérica, manteniendo su nombre. Este tipo de datos numéricos, también denominados datos cuantitativos, se puede utilizar para medir la altura, el peso, el coeficiente intelectual, etc. de una persona.

Los datos numéricos pueden ser de dos tipos:

  • Datos discretos: Los datos numéricos contables son datos discretos. Se asignan uno a uno a números naturales, en otras palabras. La edad, el número de alumnos en una clase, el número de candidatos en una elección, etc., son algunos ejemplos de datos discretos en general.
  • Datos continuos: este es un tipo de datos incontables para números. Se utiliza una serie de intervalos en una recta numérica natural para representarlos. El CGPA del estudiante, la altura y otros tipos de datos continuos son algunos ejemplos.

La diferencia entre datos categóricos vs datos numéricos

Muchas cosas son diferentes entre estos 2 tipos de datos. Veamos qué y cómo son diferentes a continuación:

No Características Datos categóricos Datos numéricos
1 Definición Los datos categóricos pueden almacenarse e identificarse mediante nombres o etiquetas. Los datos numéricos son números, no palabras o descripciones.
2 Alias Debido a que califica los datos antes de categorizarlos, a veces se los denomina datos cualitativos. Los datos cuantitativos representan valores numéricos para procesos aritméticos.
3 Ejemplos Definir género.

  • Masculino
  • Femenino
  • Otro
 ¿Puntuación de prueba de 20?

  • Por debajo de 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Tipos Datos nominales y Datos ordinales. Datos discretos y datos continuos.
5 Características
  • No hay escala de pedidos.
  • Descripción en lenguaje natural
  • Puede tomar números numéricos pero tiene características cualitativas.
  • Se puede representar gráficamente mediante gráficos circulares y gráficos de barras.
  • Posee una escala lógica.
  • Usar una descripción que no está en lenguaje natural
  • Toma números y números como entradas.
  • Se pueden usar gráficos de barras y gráficos circulares para visualizar esto.
6 Diseño fácil de usar Las encuestas largas son una posibilidad y pueden desanimar a los respondedores. La interacción con la encuesta es rápida y breve, lo que reduce el abandono.
7 Método de recopilación de datos
  • Datos nominales: preguntas abiertas
  • Datos ordinales: preguntas de opción múltiple
 En su mayoría preguntas de opción múltiple, a veces abiertas.
8 Herramientas de recopilación de datos Cuestionarios, encuestas y entrevistas Cuestionarios, encuestas, entrevistas, grupos focales y observaciones
9 Usos Se utiliza cuando una encuesta exige a los encuestados información personal, opiniones y experiencias. Utilizado en la investigación empresarial. Cálculos estadísticos basados ​​en rendimiento aritmético.
10 Compatibilidad Es incompatible con la mayoría de los enfoques estadísticos. Por lo tanto, los investigadores lo evitan. Es compatible con la mayoría de los cálculos estadísticos.
11 Visualización Gráficos de barras y circulares solos. Se pueden utilizar gráficos de barras, gráficos circulares y diagramas de dispersión.
12 Estructura Datos no estructurados Como Google, Bing, etc., puede indexar datos. Dado que está estructurado, puede organizarse y comprenderse fácilmente.

Similitudes entre datos categóricos y datos numéricos

Como ya hemos discutido las diferencias, los 2 siguientes datos también tienen algunas similitudes, que se describen a continuación:

  • datos ordinales

Es un cruce entre categoría y datos numéricos. Aunque comúnmente se lo conoce como un subtipo de datos categóricos, también se puede denominar datos numéricos.

  • Usos

Los resultados serán los mismos para la investigación y el análisis estadístico, ya sea que utilice un enfoque numérico o categórico. Los investigadores a veces los usan juntos en una encuesta para descubrir diferentes formas de ver los datos.

  • Herramientas de colección

Los métodos más típicos para recopilar datos categóricos y numéricos incluyen encuestas, cuestionarios y entrevistas.

El método más popular de recopilación de datos empleado por los investigadores es la encuesta. Se puede hacer para recopilar datos numéricos y de categoría.

Puede usar preguntas de sí/no o preguntas de escala Likert para recopilar datos numéricos de sus participantes. Las consultas abiertas también pueden adquirir datos esenciales de la audiencia prevista.

Conclusión

Según la investigación que se realice, se pueden usar datos categóricos frente a datos numéricos para el análisis estadístico. Al abordar un problema, un investigador puede decidir recopilar datos de categoría, datos numéricos o incluso ambos en algunas circunstancias.

Al recopilar información para un análisis para considerar puntos de vista alternativos, el investigador puede recopilar datos numéricos y de categorías. Para usar correctamente estos dos tipos de datos en un estudio, uno debe ser consciente de sus distinciones.

Esto proporciona otra justificación de por qué es fundamental comprender los distintos tipos de datos.

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