¿Qué son los datos categóricos? – Definición y ejemplos

Definición de datos

Andy está trabajando en un proyecto de clase sobre genética. Necesita recopilar datos sobre los genes de cada uno de sus compañeros de clase y analizar estos datos para su proyecto de clase. ¿Dónde debería empezar Andy a recopilar sus datos?

Primero, deberá comprender los datos , que es información que se recopila para su análisis. Los datos se utilizan generalmente para probar o refutar una hipótesis. Los datos se pueden agrupar en dos tipos diferentes de información: categórica y cuantitativa.

En esta lección, aprenderá acerca de los datos categóricos y cómo se utilizan en las estadísticas.

Comprensión de datos categóricos

Los datos categóricos son datos que se recopilan en grupos o temas; el número de eventos en cada grupo se cuenta numéricamente. Por ejemplo, si quisiera comprender los diferentes tipos de intereses de lectura en mi oficina, podría recopilar datos categóricos para identificar el género de libros que le gusta a cada uno de mis compañeros de trabajo. Puedo organizar esos datos en una tabla como esta:

Tabla por ejemplo

En este ejemplo, 4 personas dijeron que les gustaba el misterio, a 3 personas les gustaba el romance, a 6 les gustaba la ciencia ficción y a 8 les gustaba la fantasía.

Andy puede utilizar este mismo método de recopilar datos categóricos para su proyecto.

Primero, Andy deberá determinar las diferentes categorías de información que quiere recopilar para su clase. Quiere saber sobre el color del cabello, el color de los ojos, la barbilla hendida y los lóbulos de las orejas desprendidos. Reparte una encuesta a las 22 personas de su clase.

Andy puede crear una tabla basada en los datos que recopiló. Echar un vistazo:

Tabla para ejemplo de proyecto de clase

Cada parte de esta tabla muestra los datos categóricos que se recopilaron y que Andy puede utilizar en su investigación. Antes de hablar sobre el análisis de estos datos, analicemos la diferencia entre datos categóricos y cuantitativos.

Datos categóricos versus cuantitativos

A veces, puede resultar difícil comprender las diferencias entre datos categóricos y cuantitativos. Recuerde, los datos categóricos, como su nombre lo indica, se agrupan en algún tipo de categoría o en múltiples categorías. Los datos cuantitativos están relacionados con las cantidades. Cosas como altura, peso, GPA, cantidad de horas dedicadas a estudiar y otros tipos de información que son cuantitativos y se recopilan solo como números.

Una buena forma de recordar la diferencia entre datos categóricos y cuantitativos es examinar la respuesta a la pregunta. Si la respuesta es un número, entonces los datos son cuantitativos. Si la respuesta es una preferencia, una característica o cualquier otra cosa que no sea un número, entonces los datos son categóricos.

Por ejemplo, si le preguntas a alguien, ¿qué tan alto eres? responderían con un número: 5 pies y 6 pulgadas. Si alguien pregunta, ¿cuál es tu deporte favorito? luego responderían con una preferencia: baloncesto. Por tanto, la primera pregunta nos da datos cuantitativos y la segunda nos da datos categóricos.

Ahora que comprende la diferencia entre datos categóricos y cuantitativos, veamos cómo puede usar datos categóricos en estadísticas.

Usar datos categóricos

Los datos categóricos se analizan mejor convirtiendo la información de una tabla en porcentajes. Por ejemplo, los datos de Andy se pueden analizar mejor al convertir los totales de cada categoría en un porcentaje. De esta forma conoce el porcentaje de cada característica genética.

Tabla con porcentajes por ejemplo

En esta tabla, podemos ver en la esquina que todas las tablas suman 99%. Esto se debe a que solo calculamos cada porcentaje con una décima de decimal. Puede utilizar cada fila y columna para interpretar información sobre la distribución genética en cada clase. Por ejemplo, en la parte inferior de la primera columna, podemos ver que el 13,5% de los estudiantes de la clase tienen el pelo negro. Si miras la segunda columna, segunda fila, puedes ver que el 22.5% de los compañeros de clase de Andy tienen cabello castaño y ojos marrones.

También puede usar datos categóricos para agrupar información numérica grande en categorías manejables. Por ejemplo, digamos que Andy quería incluir la altura en su informe sobre distribución genética en su escuela, no solo en su clase. Dado que hay muchas personas que van a la escuela de Andy, él quiere agrupar esta información en partes más pequeñas. Lo hace pasando la siguiente encuesta:

Encuesta por ejemplo

Observe que Andy ha tomado datos cuantitativos y los ha convertido en categóricos al agrupar varias opciones de respuesta en diferentes categorías. Esto le permitirá analizar sus datos por grupos en lugar de por cada altura individual. Ahora puede poner esta información en su tabla con la información que recopiló sobre el color del cabello. Y esto es lo que se le ocurrió:

Mesa adicional por ejemplo

Podemos ver en esta tabla que tienes un 38% de posibilidades de conocer a alguien en la escuela de Andy que tenga cabello castaño y mida entre 5’3 y 5’7.

Resumen de la lección

Los datos categóricos son una buena forma de recopilar información que no se presenta en forma de números o si los números deben agruparse para analizar. Datos categóricosson datos que se recopilan en grupos o temas; el número de eventos en cada grupo se cuenta numéricamente. Esto es diferente de los datos cuantitativos, que se refieren a cantidades e incluyen cualquier dato recopilado en forma numérica. No lo olvide: una buena manera de recordar la diferencia entre datos categóricos y cuantitativos es examinar la respuesta a la pregunta. Si la respuesta es un número, entonces los datos son cuantitativos. Si la respuesta es una preferencia, una característica o cualquier otra cosa que no sea un número, entonces los datos son categóricos. También puedes agrupar datos numéricos para que sea más fácil de analizar, como hizo Andy con las alturas de sus compañeros.

Los resultados del aprendizaje

Cuando haya estudiado esta lección sobre datos categóricos, pruebe su capacidad para:

• Definir datos categóricos y recordar cuándo se utilizan mejor
• Diferenciar entre datos categóricos y datos cuantitativos
• Usar e interpretar datos categóricos

Rodrigo Ricardo Editor y fundador