Datos









Datos son hechos/informaciones y cifras que se recogen, analizan y resumen para su presentación e interpretación. A todos los datos reunidos para un determinado estudio se les llama conjunto de datos para el estudio.


Elementos, variables y observaciones.
Elementos son las entidades de las que se obtienen los datos. Una variable es una característica de los elementos que es de interés. Los valores encontrados para cada variable en cada uno de los elementos constituyen los datos. Al conjunto de mediciones obtenidas para un determinado elemento se le llama observación.

Escalas de medición.
La recolección de datos requiere alguna de las escalas de medición siguientes: nominal, ordinal, de intervalo o de razón. La escala de medición determina la cantidad de información contenida en el dato e indica la manera más apropiada de resumir y de analizar estadísticamente los datos.

Cuando el dato de una variable es una etiqueta o un nombre que identifica un atributo de un elemento, se considera que la escala de medición es una escala nominal. Cuando la escala de medición es nominal, se usa un código o una etiqueta no numérica.

Una escala de medición para una variable es ordinal si los datos muestran las propiedades de los datos nominales y además tiene sentido el orden o jerarquía de los datos.

Una escala de medición para una variable es una escala de intervalo si los datos tienen las características de los datos ordinales y el intervalo entre valores se expresa en términos de una unidad de medición fija. Los datos de intervalo siempre son numéricos.

Una variable tiene una escala de razón si los datos tienen todas las propiedades de los datos de intervalo y la proporción entre dos valores tiene significado. Variables como distancia, altura, peso y tiempo usan la escala de razón en la medición. Esta escala requiere que se tenga el valor cero para indicar que en este punto no existe la variable.

Datos cualitativos y cuantitativos.
Los datos también son clasificados en cualitativos y cuantitativos. Los datos cualitativos comprenden etiquetas o nombres que se usan para identificar un atributo de cada elemento. Los datos cualitativos emplean la escala nominal o la ordinal y pueden ser numéricos o no. Los datos cuantitativos requieren valores numéricos que indiquen cuánto o cuántos. Los datos cuantitativos se obtienen usando las escalas de medición de intervalo o de razón.

Una variable cualitativa es una variable con datos cualitativos. El análisis estadístico adecuado para una determinada variable depende de si la variable es cualitativa o cuantitativa. Si la variable es cualitativa, el análisis estadístico es bastante limitado. Tales datos se resumen contando el número de observaciones o calculando la proporción de observaciones en cada categoría cualitativa. Sin embargo, aun cuando para los datos cualitativos se use un código numérico, las operaciones aritméticas de adición, sustracción, multiplicación o división no tienen sentido.

Por otro lado, las operaciones aritméticas sí tienen sentido en las variables cuantitativas. Por ejemplo, cuando se tienen variables cuantitativas, los datos se pueden sumar y luego dividir entre el número de observaciones para calcular el valor promedio. Este promedio suele ser útil y fácil de interpretar. En general hay más alternativas para el análisis estadístico cuando se tienen datos cuantitativos.

Datos de sección transversal y de series de tiempo.
Para los propósitos del análisis estadístico la distinción entre datos transversales y datos de series de tiempo es importante. Datos de sección transversal son los obtenidos en el mismo o aproximadamente el mismo momento (punto en el tiempo).



Fuente: Anderson, Sweeney & Williams – Estadística para Administración y Economía.
  

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