Datos categóricos
Los datos categóricos son datos que se pueden agrupar. Los ejemplos incluyen grupo de edad, color favorito, raza de perro, etc. Todos estos son de naturaleza categórica porque si le preguntas a diferentes personas sobre su color favorito, puedes comenzar a separar a las personas en grupos. Puede separarlos en grupos que les guste el azul, grupos que les guste el amarillo, etc. Lo mismo ocurre con el grupo de edad y la raza de perro. Todas estas categorías se pueden agrupar.
Gráfico de barras
Un gráfico de barras , un gráfico con barras de diferentes alturas, es una buena forma visual de representar los datos categóricos de una encuesta para su análisis. Lo que normalmente verá es la opción de encuesta en el eje xy los resultados en el eje y.
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Veamos un gráfico de barras para ver cómo podemos hacer estimaciones y predicciones utilizando los datos que vemos. El gráfico de barras anterior muestra los resultados de una encuesta que hicimos preguntando a las personas que tenían Bettas como mascotas de qué color tenían Betta . Estos son los resultados que obtuvimos de nuestra encuesta: obtuvimos 20 Bettas rojos , 30 Bettas azules , 15 Bettas morados , 4 Bettas blancos y 2 Bettas amarillos .
| Color Betta | Resultado |
|---|---|
| rojo | 20 |
| Azul | 30 |
| Púrpura | 15 |
| Blanco | 4 |
| Amarillo | 2 |
Entonces, ¿qué tipo de estimaciones y predicciones podemos hacer con base en esta información?
Estimados
Sin duda, podemos hacer algunas estimaciones basadas en esta información. En nuestro gráfico, vemos que el azul es la barra más alta, por lo que el azul es el color más popular. Podemos estimar que la mayoría de los propietarios de Betta mantienen Bettas azules . Vemos que el amarillo es el más corto, por lo que podemos estimar que los Bettas amarillos no son tan populares entre los propietarios de Betta .
Datos Categóricos: Definición y ejemplos
La mayoría de los propietarios de Betta mantienen Bettas azules, rojos y morados . Entonces, si tuviera una tienda Betta , lo mejor sería vender estos tres colores. Los amarillos y los blancos son muy pocos, así que no me vendría tan bien venderlos. Estos son los tipos de estimaciones que puedo hacer en función de lo que veo en nuestro gráfico de barras.
Predicciones
¿Y las predicciones? Lo que pasa con los datos categóricos es que, debido a que son grupos, no hay mucho que decir sobre otros grupos que no figuran en el gráfico. Si no tiene datos para otros grupos, no hay mucho que pueda predecir sobre ellos. Con datos matemáticos, puede continuar el patrón y hacer una predicción de lo que puede suceder con datos que están fuera del rango de los datos que tiene. Pero con datos categóricos, no puede hacer eso porque los grupos para los que tiene datos no están conectados a otros grupos.
Mirando nuestro gráfico, ¿podemos hacer una predicción sobre los colores que no aparecen en la lista? No, porque no podemos decir con certeza qué grupo de colores vendrá después. Y no hay un patrón para dibujar.
Resumen de la lección
¿Qué hemos aprendido? Hemos aprendido que los datos categóricos son datos que se pueden agrupar. Una buena forma visual de representar datos categóricos es con un gráfico de barras , un gráfico con barras de diferentes alturas. Podemos hacer estimaciones sobre qué es más común y qué es menos común, pero no podemos hacer predicciones sobre datos categóricos.
Los resultados del aprendizaje
Después de esta lección, tendrá la capacidad de:
- Definir datos categóricos y gráfico de barras
- Explica cómo leer un gráfico de barras.
- Describe qué tipo de estimaciones puedes hacer leyendo un gráfico de barras.
- Resuma por qué no puede hacer predicciones basadas en datos categóricos
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