La ciencia de datos gira en torno al procesamiento y análisis de datos utilizando una variedad de herramientas y técnicas. En el mundo actual basado en datos, nos encontramos con tipos de datos que requieren manejo e interpretación. Es importante comprender los diferentes tipos de datos para realizar un análisis e interpretación estadística adecuados. El tipo de datos determina los métodos y operaciones estadísticos adecuados que deben utilizarse. Varios tipos de datos necesitan diferentes métodos de análisis e interpretación para sacar conclusiones significativas. En este artículo exploraremos el concepto de datos y su importancia, brindaremos ejemplos del mundo real y lo guiaremos a través de formas de trabajar con ellos.

Niveles de medición

Antes de analizar un conjunto de datos, es fundamental identificar el tipo de datos que contiene. Afortunadamente, todos los datos se pueden agrupar en una de cuatro categorías: datos nominales, ordinales, de intervalo o de razón. Aunque a menudo se los denomina tipos de datos, en realidad son diferentes niveles de medición. El nivel de medición refleja la precisión con la que se ha cuantificado una variable y determina los métodos que se pueden utilizar para extraer información de los datos.

Las cuatro categorías de datos no siempre son fáciles de distinguir y, en cambio, pertenecen a una jerarquía en la que cada nivel se basa en el anterior.

Hay cuatro tipos de datos: categóricos, que se pueden dividir en nominales y ordinales, y numéricos, que se pueden dividir en intervalo y proporción. Las escalas nominal y ordinal son relativamente imprecisas, lo que las hace más fáciles de analizar, pero ofrecen información menos precisa. Por otro lado, las escalas de intervalo y de razón son más complejas y difíciles de analizar, pero tienen el potencial de proporcionar conocimientos mucho más ricos.

• Datos nominales – Los datos nominales son un tipo de datos básico que clasifica los datos etiquetando o nombrando valores como género, color de pelo o tipos de animales. No tiene ninguna jerarquía.
• Datos ordinales – Los datos ordinales implican clasificar datos según el rango, como el estatus social, en categorías como “ricos”, “ingresos medios” o “pobres”. Sin embargo, no existen intervalos establecidos entre estas categorías.
• Datos de intervalo – Los datos de intervalo son una forma de organizar y comparar datos que incluyen intervalos medidos. Las escalas de temperatura, como Celsius o Fahrenheit, son buenos ejemplos de datos de intervalo. Sin embargo, los datos de intervalo no tienen un cero verdadero, lo que significa que una medición de cero aún puede representar una medida cuantificable (como cero grados Celsius, que es solo otro punto en la escala y en realidad no significa que no haya temperatura presente). .
• Datos de relación – El nivel de medición más complejo son los datos de ratios. De manera similar a los datos de intervalo, clasifica y organiza los datos utilizando intervalos medidos. Pero, a diferencia de los datos de intervalo, los datos de razón incluyen un cero genuino. Cuando una variable es cero, no hay presencia de esa variable. Un excelente ejemplo de los datos de proporciones es la medición de la altura, que no puede ser negativa.

¿Qué son los datos nominales?

Los datos categóricos, también conocidos como datos nominales, son un tipo crucial de información utilizada en diversos campos como la investigación, la estadística y el análisis de datos. Se compone de categorías o etiquetas que ayudan a clasificar y organizar datos. La característica esencial de los datos categóricos es que no poseen ningún orden o clasificación inherente entre sus categorías. Más bien, estas categorías son separadas, distintas y mutuamente excluyentes.

Por ejemplo, los datos nominales se utilizan para clasificar información en etiquetas o categorías distintas sin ningún orden o clasificación natural. Estas etiquetas o categorías se representan mediante nombres o términos, y no existe un orden o clasificación natural entre ellos. Los datos nominales son útiles para la clasificación cualitativa y la organización de la información, lo que permite a los investigadores y analistas agrupar puntos de datos en función de atributos o características específicas sin que implique ninguna relación numérica.

• Las categorías de color de ojos como azul o verde representan datos nominales. Cada categoría es distinta, sin orden ni clasificación.
• Marcas de smartphones como iPhone o Samsung son datos nominales. No hay jerarquía entre marcas.
• Los modos de transporte como coche o bicicleta son datos nominales. Son categorías discretas sin orden inherente.

Características de los datos nominales

• Los datos clasificados como nominales se componen de categorías que están completamente separadas y distintas entre sí.
• Los datos que caen bajo la categoría nominal se distinguen por etiquetas descriptivas en lugar de cualquier valor numérico o cuantitativo.
• Los datos nominales no se pueden clasificar ni ordenar jerárquicamente, ya que ninguna categoría es superior o inferior a otra.

Ejemplo

A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo se utilizan los datos nominales para clasificar y categorizar información en categorías distintas y no ordenadas:

1. Colores del coche: Los colores de los coches son datos nominales, con categorías claras pero sin orden ni clasificación inherentes. Cada coche pertenece a una categoría de color, sin ninguna conexión lógica o numérica entre colores.

2. Tipos de Frutas: Las categorías de frutas en una canasta son nominales. Cada fruta pertenece a una categoría específica sin jerarquía ni orden. Todas las categorías son distintas y discretas.

3. Géneros de películas: Los géneros de películas son datos nominales, ya que no existe una clasificación entre categorías como acción o comedia. Cada género es único, pero no podemos decir si uno es mejor que otro basándonos únicamente en estos datos.

¿Qué son los datos ordinales?

Los datos ordinales son una forma de datos cualitativos que clasifican variables en categorías descriptivas. Se caracteriza por el hecho de que las categorías que emplea están clasificadas en algún tipo de escala jerárquica, por ejemplo de mayor a menor. Los datos ordinales son el segundo tipo de medición más complicado, después de los datos nominales. Aunque son más complejos que los datos nominales, que carecen de un orden inherente, siguen siendo relativamente simplistas.

Por ejemplo, los datos ordinales son un tipo de datos que se utilizan para categorizar elementos con una jerarquía u orden significativo. Estas categorías nos ayudan a comparar y clasificar diferentes logros, posiciones o desempeño de los estudiantes, incluso si los intervalos entre ellos no son iguales. Los datos ordinales son útiles para comprender elecciones o preferencias ordenadas y para evaluar diferencias relativas.

• Calificaciones escolares: las calificaciones como A, B, C son datos ordinales, clasificados por logros, pero los intervalos entre ellos varían.
• Nivel de educación: niveles como secundaria, licenciatura y maestría son datos ordinales, ordenados por educación, pero las brechas entre niveles difieren.
• Nivel de antigüedad: los niveles laborales como inicial, medio y superior son datos ordinales que indican jerarquía, pero la brecha varía según el trabajo y la industria.

Características de los datos ordinales

• Los datos ordinales se incluyen en la categoría de datos categóricos y no numéricos, pero aún pueden utilizar valores numéricos como etiquetas.
• Los datos ordinales siempre se clasifican en una jerarquía (de ahí el nombre 'ordinal').
• Los datos ordinales pueden clasificarse, pero sus valores no están distribuidos uniformemente.
• Con datos ordinales, puede calcular la distribución de frecuencia, la moda, la mediana y el rango de variables.

Ejemplo

A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo se utilizan los datos ordinales en campos y dominios:

1. Niveles Educativos: Los datos ordinales se utilizan comúnmente para representar niveles educativos, como escuela, licenciatura, maestría y doctorado. Estos niveles tienen un orden.

2. Calificaciones de satisfacción del cliente: Otra aplicación de los datos son las encuestas de satisfacción del cliente. Estas encuestas suelen pedir a los encuestados que califiquen su experiencia en una escala que va de mala a excelente.

3. Clases Económicas: Las clases, incluidas la clase media y la clase alta, se pueden clasificar como datos ordinales según su clasificación.

Estos ejemplos demuestran las formas en que se utilizan los datos ordinales en todos los campos y dominios.

Datos nominales versus datos ordinarios