Datos cuantitativos vs cualitativos

Datos cuantitativos vs cualitativos: ¿cuál es la diferencia?

Si estás considerando una carrera en datos o en cualquier tipo de campo de investigación, como la psicología, necesitarás familiarizarte con dos tipos de datos: cuantitativos y cualitativos.

Los datos cuantitativos son aquellos que se pueden contar o medir y se refieren a datos numéricos. Los datos cualitativos son descriptivos y se refieren a cosas que se pueden observar pero no medir, como los colores o las emociones.

En esta publicación, definiremos los datos cuantitativos y cualitativos con más detalle. Luego, exploraremos todas las formas clave en que difieren, desde cómo se recopilan y analizan, hasta las ventajas y desventajas de cada uno. También incluiremos ejemplos útiles a lo largo.

Al final, tendrás una comprensión clara de la diferencia entre los datos cualitativos y cuantitativos, y una buena idea de cuándo usar cada uno. ¿Quieres saltar a una sección específica? Simplemente usa este menú:

¿Cuál es la diferencia entre datos cuantitativos y cualitativos?

Cuando se trata de realizar investigaciones y análisis de datos, se trabaja con dos tipos de datos: cuantitativos y cualitativos. Cada uno requiere diferentes métodos de recopilación y análisis, por lo que es importante comprender la diferencia entre los dos.

Características datos cualitativos

• Los datos cualitativos se utilizan para recolectar opiniones específicas de los consumidores.
• Para recopilar estos datos, se utilizan preguntas abiertas o grupos de enfoque cualitativo.
• En dichas recopilaciones de datos, se pueden apreciar técnicas como la utilización de grupos focales, entrevistas u observaciones.
• Dependiendo de la muestra que se vaya a estudiar, se obtendrán resultados minuciosos.
• Es importante tener en cuenta que la presencia del investigador en el campo de estudio puede afectar las respuestas de la muestra de estudio.

Características datos cuantitativos

• Los datos cuantitativos son útiles para hacer estadísticas y análisis.
• La recolección de estos datos tiene un mayor nivel de estructuración en comparación con los datos cualitativos.
• Se utilizan métodos como las encuestas o cuestionarios, ya sea en línea o en papel, e incluso pueden ser entrevistas de diferentes tipos.
• Las preguntas son de fácil respuesta, ya que en la mayoría de los casos son afirmativas o negativas, lo que proporciona resultados más amplios en los grupos de enfoque cuantitativo.
• La muestra utilizada para los datos cuantitativos tiende a ser más grande que en los datos cualitativos.

¿Qué son los datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos se refieren a información que se puede medir y cuantificar en términos numéricos. Este tipo de datos responde a preguntas que requieren números y estadísticas, como «cuánto», «cuántos» o «con qué frecuencia». Por ejemplo, cuántos estudiantes obtuvieron una calificación A en un examen, cuánto dinero ganó una empresa en un año o con qué frecuencia los clientes compran un producto en particular.

Los datos cuantitativos se pueden analizar mediante análisis estadísticos y herramientas matemáticas, como medidas de tendencia central, desviación estándar y regresión. Además, los datos cuantitativos se pueden representar gráficamente mediante histogramas, gráficos de barras y diagramas de dispersión, entre otros.

Más información: >>> ¿Qué son los datos cuantitativos?

¿Qué son los datos cualitativos?

A diferencia de los datos cuantitativos, los datos cualitativos no se pueden medir ni contar. Se trata de una descripción detallada que se expresa en términos de lenguaje, en lugar de valores numéricos.

Los investigadores suelen recurrir a los datos cualitativos para responder a preguntas como «¿Por qué?» o «¿Cómo?». Por ejemplo, si sus datos cuantitativos indican que un visitante de un sitio web abandonó su carrito de compras tres veces en una semana, probablemente querrá investigar por qué, y esto podría implicar la recopilación de algún tipo de datos cualitativos del usuario. Quizás quiera saber cómo se siente el usuario acerca de un producto en particular; nuevamente, los datos cualitativos pueden proporcionar ese tipo de información. En este caso, no solo está viendo números; le está pidiendo al usuario que le diga, utilizando lenguaje, por qué hizo algo o cómo se siente.

Los datos cualitativos también se refieren a las palabras o etiquetas utilizadas para describir ciertas características o rasgos, por ejemplo, describir el cielo como azul o etiquetar un sabor de helado en particular como vainilla.

¿Cuáles son las principales diferencias entre los datos cuantitativos y cualitativos?

Las diferencias principales entre los datos cuantitativos y cualitativos se relacionan con lo que nos informan, cómo se recopilan y cómo se analizan. Resumimos estas diferencias claves antes de explorar cada aspecto con más detalle:

• Los datos cuantitativos son contables o medibles, relacionados con números.
• Los datos cualitativos son descriptivos, relacionados con el lenguaje. Los datos cuantitativos nos informan sobre el «cuántos», «cuánto» o «con qué frecuencia» (por ejemplo, «20 personas se suscribieron a nuestro boletín por correo electrónico la semana pasada»).
• Los datos cualitativos pueden ayudarnos a comprender el «por qué» o «cómo» detrás de ciertos comportamientos, o simplemente pueden describir un atributo específico, por ejemplo, «El buzón de correo es rojo» o «Me suscribí al boletín electrónico porque estoy interesado en escuchar sobre eventos locales».
• Los datos cuantitativos son fijos y «universales», mientras que los datos cualitativos son subjetivos y dinámicos. Por ejemplo, si algo pesa 20 kilogramos, puede considerarse un hecho objetivo. Sin embargo, dos personas pueden tener relatos cualitativos muy diferentes de cómo experimentan un evento en particular.
• Los datos cuantitativos se recopilan midiendo y contando. Los datos cualitativos se recopilan mediante entrevistas y observaciones.
• Los datos cuantitativos se analizan mediante análisis estadístico, mientras que los datos cualitativos se analizan agrupándolos en términos de categorías o temas significativos.

Diferentes tipos de datos cuantitativos y cualitativos

Al considerar la diferencia entre datos cuantitativos y cualitativos, es útil explorar algunos tipos y ejemplos de cada uno. 

Tipos de datos cuantitativos

Los datos cuantitativos se pueden dividir en dos tipos: discretos y continuos.

• Los datos cuantitativos discretos se refieren a valores numéricos fijos que no pueden ser desglosados en unidades más pequeñas. Por ejemplo, el número de estudiantes en una clase o el número de libros en una biblioteca son datos cuantitativos discretos. Estos valores se pueden contar y siempre serán finitos.
• Los datos cuantitativos continuos son valores que se pueden colocar en un continuo y dividirse en unidades más pequeñas. Un ejemplo de datos cuantitativos continuos es la altura de las personas o el peso de los objetos. Estos valores pueden tomar cualquier número y siempre son infinitos.

Tipos de datos cualitativos

Los datos cualitativos se pueden clasificar en dos tipos principales: nominales y ordinales.

• Los datos cualitativos nominales se refieren a las etiquetas o categorías que no tienen un orden o jerarquía natural, como el color de los ojos, la marca de un automóvil o la forma de una nube.
• Los datos cualitativos ordinales se refieren a las categorías que tienen un orden o jerarquía natural, como el nivel de educación, la clasificación de un hotel o la frecuencia de ejercicio, donde una respuesta puede ser «nunca», «rara vez», «a veces», «con frecuencia» o «siempre». Los datos ordinales se pueden convertir en datos cuantitativos mediante la asignación de valores numéricos a cada respuesta en orden de menor a mayor.

¿Cómo se recopilan los datos cuantitativos y cualitativos?

Una de las diferencias clave entre los datos cuantitativos y cualitativos es cómo se recopilan o generan.

¿Cómo se generan los datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos se generan a través de la medición o el conteo de ciertas entidades, o realizando cálculos. Existen varios métodos comunes de recopilación de datos cuantitativos, tales como:

• Encuestas y cuestionarios: es un método útil para recopilar grandes cantidades de datos. Si desea obtener datos cuantitativos sobre la satisfacción de los empleados, puede enviar una encuesta pidiéndoles que califiquen varios aspectos de la organización en una escala del 1 al 10.
• Herramientas de análisis: los analistas de datos y los científicos de datos utilizan herramientas especializadas para recopilar datos cuantitativos de varias fuentes. Por ejemplo, Google Analytics recopila datos en tiempo real, lo que le permite ver, de un vistazo, todas las métricas más importantes de su sitio web, como el tráfico, la cantidad de páginas vistas y la duración promedio de la sesión.
• Sensores ambientales: un sensor es un dispositivo que detecta cambios en el entorno circundante y envía esta información a otro dispositivo electrónico, generalmente una computadora. Esta información se convierte en números, proporcionando un flujo continuo de datos cuantitativos.
• Manipulación de datos cuantitativos preexistentes: los investigadores y analistas también generan nuevos datos cuantitativos mediante la realización de análisis estadísticos o cálculos sobre los datos existentes. Por ejemplo, si tiene una hoja de cálculo que contiene datos sobre la cantidad de ventas y gastos en EUR, podría generar nuevos datos cuantitativos calculando el margen de beneficio general.

¿Cómo se generan los datos cualitativos?

Los datos cualitativos se recopilan a través de entrevistas, encuestas y observaciones. Veamos estos métodos con más detalle:

• Las entrevistas son una excelente manera de saber cómo las personas sienten sobre un tema determinado, ya sea sus opiniones sobre un nuevo producto o su experiencia al usar un servicio en particular. La realización de entrevistas le proporcionará transcripciones de las entrevistas que luego se pueden analizar.
• También se utilizan encuestas y cuestionarios para recopilar datos cualitativos. Si desea recopilar datos demográficos sobre su público objetivo, puede pedirles que completen una encuesta en la que seleccionen sus respuestas de una serie de opciones diferentes o escriban sus respuestas en texto libre.
• Las observaciones: no necesariamente tiene que interactuar activamente con las personas para recopilar datos cualitativos. Los analistas también observarán los datos cualitativos «naturales», como los comentarios que se dejan en las reseñas de productos o lo que dice la gente en sus publicaciones en las redes sociales.

Datos cuantitativos vs cualitativos: métodos de análisis

En efecto, el análisis de datos cuantitativos se realiza generalmente mediante el uso de herramientas estadísticas y matemáticas. Los datos cuantitativos se pueden resumir en estadísticas descriptivas, como media, mediana, moda y desviación estándar, y se pueden utilizar técnicas de inferencia estadística para llegar a conclusiones sobre una población más grande en función de una muestra de datos.

Por otro lado, el análisis de datos cualitativos implica la identificación de temas significativos o patrones emergentes. Los analistas revisarán transcripciones de entrevistas, comentarios de los usuarios, publicaciones en las redes sociales y otras fuentes de datos cualitativos y buscarán patrones comunes en las respuestas de los encuestados. Estos temas se agrupan en categorías y se describen con detalle en informes cualitativos.

Análisis de datos cuantitativos

El análisis estadístico es una herramienta esencial para desentrañar patrones y tendencias en los datos cuantitativos. Los datos cuantitativos se pueden analizar de varias maneras, como la estadística descriptiva, la inferencia estadística y la modelización. La estadística descriptiva proporciona una descripción de los datos utilizando medidas de tendencia central (como la media, la mediana y la moda) y medidas de dispersión (como la desviación estándar y el rango intercuartil). La inferencia estadística utiliza técnicas como la prueba de hipótesis y la estimación para hacer inferencias sobre la población en función de la muestra. La modelización utiliza modelos matemáticos para predecir resultados futuros o para comprender la relación entre variables.

Al utilizar el análisis estadístico para analizar datos cuantitativos, es importante elegir el método adecuado para los datos y la pregunta de investigación en cuestión. También es importante tener en cuenta los supuestos subyacentes del análisis y considerar las limitaciones y posibles errores en los datos.

Algunos de los métodos más populares utilizados por los analistas de datos incluyen:

• Análisis de regresión
• simulación del Monte Carlo
• Análisis factorial
• Análisis de cohortes
• Análisis de conglomerados
• Análisis de series temporales

Análisis de datos cualitativos

En el análisis de datos cualitativos, se busca dar sentido a datos no estructurados, como grandes cuerpos de texto. Ya que estos datos no se pueden medir objetivamente, están sujetos a la interpretación subjetiva y, por ende, requieren un enfoque analítico diferente.

El principal método utilizado en el análisis de datos cualitativos es el análisis temático. Los datos se codifican para identificar palabras clave o temas recurrentes y se agrupan en temas significativos en función de estos códigos.

Otro tipo de análisis es el análisis de sentimientos, que busca clasificar e interpretar las emociones transmitidas dentro de los datos textuales. Esto permite a las empresas evaluar cómo se sienten los clientes acerca de varios aspectos de la marca, el producto o el servicio, y qué tan comunes son estos sentimientos en toda la base de clientes.

Históricamente, el análisis de datos cualitativos se ha considerado una tarea que consume mucho tiempo. Sin embargo, hoy en día el proceso se puede automatizar en gran medida, y existen muchas herramientas y software para ayudar a comprender los datos cualitativos.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los datos cuantitativos frente a los cualitativos?

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¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los datos cuantitativos?

Empecemos con las ventajas y desventajas de los datos cuantitativos:

Ventajas:

• Los datos cuantitativos son fáciles de analizar y resumir, lo que facilita la identificación de patrones y tendencias.
• Los datos cuantitativos son objetivos y más precisos debido a la capacidad de medición y contabilidad numérica.
• Al trabajar con grandes muestras, los datos cuantitativos pueden proporcionar una visión generalizada de un problema o fenómeno.
• Los datos cuantitativos son más fáciles de comunicar a través de tablas, gráficos y estadísticas.

Desventajas:

• Los datos cuantitativos no proporcionan una visión completa del problema o fenómeno estudiado, ya que no pueden proporcionar información sobre las experiencias personales o las opiniones subjetivas.
• Los datos cuantitativos pueden ser costosos y difíciles de recopilar.
• Los datos cuantitativos son limitados a la información que se puede medir y contar, lo que significa que algunas dimensiones de un problema pueden no estar disponibles.
• Los datos cuantitativos pueden proporcionar respuestas a preguntas limitadas y no siempre son adecuados para explorar problemas complejos o emergentes.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los datos cualitativos?

Ahora, pasemos a las ventajas y desventajas de los datos cualitativos:

Ventajas:

• Los datos cualitativos proporcionan una visión detallada y profunda de un problema o fenómeno, ya que se centran en las experiencias personales y las opiniones subjetivas.
• Los datos cualitativos son útiles para comprender la perspectiva del usuario y proporcionan información sobre cómo las personas experimentan un producto, servicio o fenómeno.
• Los datos cualitativos son adecuados para explorar problemas complejos o emergentes, ya que permiten a los investigadores descubrir nuevos temas y áreas de interés.
• Los datos cualitativos son más flexibles y pueden adaptarse a situaciones en constante cambio.

Desventajas:

• Los datos cualitativos pueden ser difíciles de analizar y resumir debido a la naturaleza no estructurada de los datos.
• La interpretación subjetiva de los datos puede llevar a una mayor posibilidad de sesgo.
• La recopilación de datos cualitativos puede ser costosa y requiere mucho tiempo.
• La representatividad de la muestra en los datos cualitativos es limitada debido a la naturaleza no generalizable de los resultados.

¿Cuándo debo usar datos cualitativos o cuantitativos?

En resumen, la elección entre datos cualitativos o cuantitativos (o una combinación de ambos) dependerá del proyecto de análisis de datos que esté llevando a cabo. Para determinar qué datos usar, puede considerar los siguientes criterios:

• Si desea comprender algo, como un concepto, experiencia u opiniones, utilice datos cualitativos.
• Si desea confirmar o probar algo, como una teoría o hipótesis, utilice datos cuantitativos.
• Si está realizando una investigación, puede beneficiarse de un enfoque de métodos mixtos para la recopilación de datos.

En general, es común que ambos tipos de datos se utilicen en proyectos para obtener una imagen completa e integrar tanto el lado numérico como el lado humano de las cosas.

Las compañías y entidades más prósperas son aquellas que constantemente aprenden y se adecuan. Sin importar el sector en el que se desenvuelvan, es fundamental entender lo acontecido en el pasado, lo que sucede en el presente y prever lo que podría ocurrir en el futuro. Entonces, ¿cómo logran esto las empresas?

La solución se encuentra en el análisis de datos. La mayoría de las compañías recolectan datos en todo momento, pero en su estado original, estos datos no tienen realmente un significado. Lo que importa es qué se hace con ellos. El análisis de datos consiste en examinar datos sin procesar para descubrir patrones, tendencias e información que puedan proporcionar conocimientos valiosos sobre un aspecto específico del negocio. Luego, estos conocimientos se emplean para tomar decisiones informadas basadas en datos.

El tipo de conocimiento que se extrae de sus datos depende del tipo de análisis que se realice. En el análisis de datos y la ciencia de datos, existen cuatro categorías principales de análisis de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. En este artículo, describiremos cada uno de los cuatro distintos tipos de análisis de datos y analizaremos por qué resultan útiles. Si le interesa un tipo específico de análisis, vaya directamente a la sección correspondiente utilizando el menú interactivo a continuación.

Tipos de análisis de datos: Descriptivo

El análisis descriptivo examina acontecimientos pasados. Tal como lo indica su denominación, la finalidad del análisis descriptivo radica en meramente detallar lo acontecido, sin intentar dilucidar las razones subyacentes ni establecer vínculos entre causas y consecuencias. Su meta es brindar un panorama fácil de asimilar.

Google Analytics constituye un claro ejemplo de la aplicación del análisis descriptivo, ya que ofrece un resumen sencillo acerca de la actividad en su sitio web, indicándole, por ejemplo, cuántos usuarios lo visitaron en un lapso determinado o el origen geográfico de sus visitantes. Asimismo, instrumentos como HubSpot le informarán sobre la cantidad de personas que abrieron un correo electrónico específico o participaron en una campaña concreta.

Existen dos técnicas principales empleadas en el estudio descriptivo: la agregación de datos y la exploración de datos. La agregación de datos consiste en recopilar información y presentarla de manera resumida. Supongamos que una empresa de comercio electrónico recolecta diversos datos relacionados con sus clientes y las visitas a su sitio web. Los datos agregados o resumidos ofrecerían una visión general de este vasto conjunto de datos, como la edad media de los clientes o el promedio de compras realizadas, por ejemplo.

La exploración de datos se centra en el análisis. En este punto, el analista examina los datos en busca de patrones o tendencias. El resultado del análisis descriptivo es una representación visual de la información, como un gráfico de barras o un gráfico circular.

En resumen, el análisis descriptivo condensa grandes cantidades de datos en una descripción general clara y sencilla de los eventos ocurridos. Este suele ser el punto de partida para investigaciones más profundas, como abordaremos a continuación.

Tipos de análisis de datos: Diagnóstico

El análisis diagnóstico tiene como objetivo ahondar en la comprensión de las razones detrás de un acontecimiento. La principal función del análisis diagnóstico es identificar y dar respuesta a anomalías presentes en los datos. Por ejemplo, si su análisis descriptivo indica una disminución del 20% en las ventas durante marzo, querrá saber el motivo. El paso lógico siguiente es llevar a cabo un análisis diagnóstico.

Para hallar la causa fundamental, el analista empezará por identificar fuentes adicionales de datos que puedan brindar una mejor comprensión de por qué se produjo el descenso en las ventas. Podrían indagar más a fondo y descubrir que, a pesar de un elevado número de visitantes al sitio web y numerosas acciones de «añadir al carrito», muy pocos clientes completaron el proceso de pago y compra.

Tras un análisis más exhaustivo, se descubre que la mayoría de los clientes abandonaron la transacción al momento de ingresar su dirección de entrega. ¡Estamos avanzando! Empieza a parecer que hubo un inconveniente con el formulario de dirección; quizás no se cargaba correctamente en dispositivos móviles o simplemente resultaba demasiado extenso y frustrante. Con un poco de investigación, estará más cerca de encontrar la explicación a la anomalía en sus datos.

>>> ¿Qué es un valor atípico?

No obstante, el análisis diagnóstico no solo se enfoca en resolver problemas; también puede emplearlo para identificar factores que generan resultados positivos. Tal vez los datos le indiquen que el tráfico del sitio web se disparó en octubre, con un impresionante aumento del 60% en comparación con el mes anterior. Al profundizar, se observa que este incremento en el tráfico está relacionado con una celebridad que mencionó uno de sus productos para el cuidado de la piel en su historia de Instagram.

Esto le muestra el poder del marketing con influencers, brindándole aspectos a considerar para su futura estrategia de mercadotecnia.

Al llevar a cabo análisis diagnóstico, existen diversas técnicas que puede utilizar, como la teoría de probabilidad, el análisis de regresión, el filtrado y el análisis de series temporales. Puede obtener más información acerca de cada una de estas técnicas en nuestra introducción al análisis de datos.

En resumen: mientras que el análisis descriptivo se enfoca en lo que ocurrió, el análisis diagnóstico investiga las razones detrás de lo sucedido.

Tipos de análisis de datos: Predictivo

El análisis predictivo busca predecir lo que es probable que suceda en el futuro. Con base en patrones y tendencias anteriores, los analistas de datos pueden idear modelos predictivos que estiman la probabilidad de un evento o resultado futuro. Esto es especialmente útil ya que permite a las empresas planificar con anticipación. Los modelos predictivos usan la relación entre un conjunto de variables para hacer predicciones; por ejemplo, puede utilizar la correlación entre la estacionalidad y las cifras de ventas para predecir cuándo es probable que disminuyan las ventas. Si su modelo predictivo le dice que es probable que las ventas bajen en el verano, puede usar esta información para crear una campaña promocional relacionada con el verano o para reducir los gastos en otros lugares para compensar la caída estacional. Tal vez sea propietario de un restaurante y quiera predecir cuántos pedidos de comida para llevar es probable que reciba un sábado por la noche típico. Según lo que le diga su modelo predictivo, puede decidir tener a mano un conductor de entrega adicional. Además de la previsión, el análisis predictivo también se utiliza para la clasificación. Un algoritmo de clasificación comúnmente utilizado es la regresión logística, que se utiliza para predecir un resultado binario basado en un conjunto de variables independientes. Por ejemplo: una empresa de tarjetas de crédito podría utilizar un modelo predictivo, y específicamente una regresión logística, para predecir si un cliente determinado incumplirá o no sus pagos; en otras palabras, para clasificarlo en una de dos categorías: «incumplirá» o “no incumplirá”.

Con base en estas predicciones sobre la categoría en la que se ubicará el cliente, la empresa puede evaluar rápidamente quién podría ser un buen candidato para una tarjeta de crédito. Puede obtener más información sobre la regresión logística y otros tipos de análisis de regresión aquí.

El aprendizaje automático es una rama del análisis predictivo. Del mismo modo que los humanos emplean el análisis predictivo para diseñar modelos y prever resultados futuros, los modelos de aprendizaje automático están diseñados para reconocer patrones en los datos y evolucionar automáticamente con el fin de realizar predicciones precisas. Puede obtener más información sobre las similitudes y diferencias clave entre el análisis predictivo (dirigido por humanos) y el aprendizaje automático aquí.

Como puede apreciar, el análisis predictivo se utiliza para prever diversos resultados futuros y, aunque nunca puede ser 100% preciso, elimina gran parte de las suposiciones. Esto resulta esencial a la hora de tomar decisiones empresariales y determinar el curso de acción más adecuado.

En resumen: el análisis predictivo se basa en lo ocurrido en el pasado y las razones detrás de ello para anticipar lo que es probable que suceda en el futuro.

Tipos de análisis de datos: Prescriptivo

El análisis prescriptivo es una técnica avanzada que se enfoca en examinar los eventos pasados, su causa y el pronóstico futuro, con el objetivo de determinar la mejor acción a tomar. En resumen, este tipo de análisis ofrece una visión clara de cómo aprovechar de manera efectiva los resultados proyectados.

Este enfoque permite a las organizaciones anticipar problemas futuros y tomar medidas preventivas para evitarlos. Por ejemplo, ¿Qué medidas se deben tomar para evitar un problema potencial? ¿Cómo capitalizar una tendencia emergente?

El análisis prescriptivo es el tipo de análisis más complejo, que utiliza una variedad de herramientas y técnicas, como algoritmos, aprendizaje automático, estadísticas y modelos computacionales. El modelo prescriptivo examina todas las posibles decisiones y caminos que una empresa podría tomar y los resultados probables que surgirían de cada uno de ellos.

Este enfoque permite a las empresas evaluar cómo cada combinación de decisiones y condiciones afectaría su futuro y determinar el impacto que tendría una determinada acción. Basado en los escenarios y resultados posibles, la empresa puede decidir cuál es la mejor acción a tomar.

Un ejemplo práctico de análisis prescriptivo en acción son los mapas y aplicaciones de tráfico, como Google Maps. Al determinar la mejor ruta para llegar de A a B, considera todas las opciones de transporte (autobús, a pie o en coche), las condiciones actuales del tráfico y las posibles obras viales. De la misma manera, los modelos prescriptivos se utilizan para determinar la mejor «ruta» que una empresa podría tomar para lograr sus objetivos.

En conclusión, el análisis prescriptivo es una herramienta invaluable para cualquier organización que busca tomar decisiones informadas y efectivas. Al conocer las mejores acciones a tomar, las empresas pueden tener una ventaja competitiva en el mercado.

Conclusión

En cierto modo, el análisis de datos se parece a una búsqueda del tesoro; a partir de pistas e ideas del pasado, se puede determinar cuál debería ser el próximo movimiento. Con el tipo correcto de análisis, todo tipo de empresas y organizaciones pueden utilizar sus datos para tomar decisiones más inteligentes, invertir de manera más efectiva, mejorar los procesos internos y, en última instancia, aumentar sus posibilidades de éxito. En resumen, hay cuatro tipos principales de análisis de datos que deben tenerse en cuenta:

• Analítica descriptiva: ¿Qué sucedió?
• Análisis de diagnóstico: ¿Por qué sucedió?
• Análisis predictivo: ¿Qué es probable que suceda en el futuro?
• Análisis prescriptivo: ¿Cuál es el mejor curso de acción a tomar?

Ahora que está familiarizado con los diferentes tipos de análisis de datos, puede comenzar a explorar técnicas de análisis específicas, como el análisis de series de tiempo, análisis de cohortes y regresión, ¡por nombrar solo algunas!

¿Qué son los datos cuantitativos?

Los profesionales del análisis de datos trabajan con dos tipos de datos: cuantitativos y cualitativos. Los datos cuantitativos son aquellos que pueden ser medidos numéricamente y que se utilizan en muchas disciplinas para realizar investigaciones y tomar decisiones. Por otro lado, los datos cualitativos son aquellos que se describen con palabras y que se utilizan para entender y explicar fenómenos sociales y culturales complejos.

Los datos cuantitativos se caracterizan por su objetividad y precisión, ya que se miden utilizando métodos estandarizados y reproducibles. Estos datos pueden ser obtenidos a través de encuestas, experimentos, mediciones físicas, bases de datos y registros administrativos, entre otros medios. Además, los datos cuantitativos son especialmente útiles para establecer relaciones entre variables y para realizar análisis estadísticos que permitan hacer inferencias sobre poblaciones más grandes.

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Definición de lo qué son los datos cuantitativos

Los datos cuantitativos son información que se puede medir o contar, y se les puede asignar un valor numérico, como la longitud en centímetros o los ingresos en dólares. Son de naturaleza estructurada y adecuados para el análisis estadístico. Si se tiene preguntas como «¿Cuántos?», «¿Con qué frecuencia?» o «¿Cuánto?», se pueden encontrar las respuestas en datos cuantitativos.

Algunos ejemplos de datos cuantitativos

Algunos ejemplos de datos cuantitativos incluyen:

• ingresos en dolares
• peso en kilogramos
• Edad en meses o años
• Longitud en centímetros
• Distancia en kilómetros
• Altura en pies o pulgadas
• Número de semanas en un año

¿Cuál es la diferencia entre datos cuantitativos y cualitativos?

En esta publicación encontrará una exploración detallada de las diferencias entre los datos cualitativos y cuantitativos:  >>> Datos cuantitativos vs cualitativos

Para resumir:

• Los datos cuantitativos son contables o medibles y están relacionados con números; mientras que los datos cualitativos son descriptivos y están relacionados con palabras.
• Los datos cuantitativos se prestan al análisis estadístico, mientras que los datos cualitativos se agrupan y clasifican según temas.
• Ejemplos de datos cuantitativos incluyen valores numéricos como medidas, costos y pesos; ejemplos de datos cualitativos incluyen descripciones (o etiquetas) de ciertos atributos, como «ojos marrones» o «helado con sabor a vainilla».

Ahora que conocemos la diferencia entre los dos, podemos enfocarnos en los datos cuantitativos.

¿Cuáles son los diferentes tipos de datos cuantitativos?

Hay dos tipos principales de datos cuantitativos: discretos y continuos .

Datos discretos

Los datos discretos son datos cuantitativos que solo pueden tomar ciertos valores numéricos y estos valores son fijos, no se pueden desglosar. Por ejemplo, cuando se cuenta algo se obtienen datos discretos. Si una persona tiene tres hijos, este es un ejemplo de datos discretos, ya que el número de hijos es fijo y no es posible que tengan, por ejemplo, 3,2 hijos.

Otro ejemplo de datos cuantitativos discretos podría ser el número de visitas a un sitio web. Es posible tener 150 visitas en un día, pero no 150,6 visitas. Los datos discretos se visualizan generalmente mediante gráficos de conteo, gráficos de barras y gráficos circulares.

Datos continuos

Los datos continuos, por otro lado, se pueden dividir infinitamente en partes más pequeñas. Este tipo de datos cuantitativos se pueden colocar en una escala de medición; por ejemplo, la longitud de un trozo de cuerda en centímetros, o la temperatura en grados Celsius. Esencialmente, los datos continuos pueden tomar cualquier valor y no se limitan a valores fijos. Además, los datos continuos también pueden fluctuar con el tiempo; por ejemplo, la temperatura ambiente variará a lo largo del día. Los datos continuos generalmente se representan mediante un gráfico de líneas.

Los datos continuos se pueden clasificar aún más dependiendo de si son datos de intervalo o datos de relación. Ahora, echemos un vistazo a estos dos tipos de datos.

¿Cuál es la diferencia entre covarianza y correlación?

Para cualquier persona que trabaje con datos, es fundamental tener conocimiento sobre ciertos conceptos estadísticos. Esto incluye entender la diferencia entre covarianza y correlación, un tema que explicaremos en esta guía para principiantes.

En el mundo del big data actual, tratamos con una amplia gama de variables para realizar diversas operaciones de análisis de datos. Encontrar relaciones entre variables nos ayuda a deducir ideas significativas que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones mejor informadas. Por ejemplo, ¿existe una relación entre la fuerza del coronavirus y el estado inmunológico de una persona? ¿Puedes interpretar esto? Del mismo modo, ¿existe una relación entre las tasas impositivas y el crecimiento económico de un estado? ¿Cómo puedes explicar esto? Estos ejemplos de escrutinio de la relación entre variables se pueden cuantificar empleando herramientas de análisis estadístico como la covarianza y la correlación.

En esta publicación, descubriremos las diferencias clave entre la covarianza y la correlación. Antes de profundizar en los detalles, primero obtendremos una comprensión básica de lo que significan la covarianza y la correlación. Hablaremos de:

¿Qué es la covarianza?

La covarianza es una medida cuantitativa del grado en que la desviación de una variable (X) de su media está relacionada con la desviación de otra variable (Y) de su media. En términos simples, la covarianza mide la variabilidad conjunta de dos variables aleatorias. Por ejemplo, si los valores mayores de una variable tienden a corresponder con valores mayores de otra variable, esto sugiere una covarianza positiva. Exploraremos los diferentes tipos de covarianza en breve. Primero, veamos cómo se calcula la covarianza en términos matemáticos.

Fórmula de covarianza

La fórmula de covarianza calcula puntos de datos a partir de su valor promedio en un conjunto de datos. Por ejemplo, la covarianza entre dos variables aleatorias X e Y se puede calcular mediante la siguiente fórmula:

Dónde:

• xi representa los valores de la variable X
• yi representa los valores de la variable Y
• x representa la media (promedio) de la variable X
• y representa la media (promedio) de la variable Y
• n representa el número de puntos de dat

¿Cuáles son los diferentes tipos de covarianza?

La covarianza puede tener valores tanto positivos como negativos, lo que implica que hay dos tipos principales: covarianza positiva y covarianza negativa.

Covarianza positiva

La covarianza positiva implica que ambas variables (X, Y) se mueven en la misma dirección, es decir, muestran un comportamiento similar. Si los valores mayores de una variable (X) parecen corresponder con valores mayores de otra variable (Y), entonces se considera que las variables tienen una covarianza positiva. Esto proporciona información sobre la relación lineal entre las dos variables. Por ejemplo, si un aumento en la altura de una persona se corresponde con un aumento en su peso, existe una covarianza positiva entre ambas variables.

Covarianza negativa

Si la covarianza entre dos variables X e Y es positiva, significa que ambas variables se mueven en la misma dirección. Por otro lado, si la covarianza es negativa, indica que las variables se mueven en dirección opuesta.

En particular, cuando se habla de covarianza negativa, se dice que si los valores mayores de la variable X corresponden a valores menores de la variable Y, y viceversa, entonces las variables tienen covarianza negativa. Esto implica que cuando una variable aumenta, la otra disminuye.

La figura adjunta muestra cómo podría verse la covarianza de X e Y en el caso de covarianza positiva, covarianza negativa y covarianza débil. Se puede observar que en el caso de la covarianza negativa, los puntos se agrupan en una diagonal descendente, lo que indica que las variables están relacionadas negativamente.

Caso 1 donde (x,y) > 0

En el caso de que la covarianza sea positiva, si X es, en promedio, mayor que su media cuando Y es mayor que su media, y de manera similar, si X es, en promedio, menor que su media cuando Y es menor que su media, se confirma la existencia de una relación positiva entre las dos variables. Esto significa que cuando una variable aumenta, la otra también tiende a aumentar.

Caso 2 donde (x,y) < 0

En el caso en que la covarianza es negativa, si X es, en promedio, menor que su media cuando Y es mayor que su media, y viceversa, entonces se confirma la existencia de una relación negativa entre las dos variables. Esto significa que cuando una variable aumenta, la otra tiende a disminuir.

Caso 3 donde (x,y) = 0

En el caso en que la covarianza es cero, no existe una relación lineal entre las variables X e Y. Es decir, los valores de una variable no pueden ser utilizados para predecir los valores de la otra variable. Por lo tanto, se considera que ambas variables son independientes.

¿Qué es una matriz de covarianza?

En el análisis estadístico de datos multidimensionales, se utiliza una generalización de la covarianza en términos de una matriz de covarianza. Esta matriz también se conoce como matriz de varianza-covarianza, ya que los valores diagonales de la matriz representan las varianzas y los otros valores representan las covarianzas entre las variables.

La matriz de covarianza es una matriz cuadrada de tamaño n x n, donde n es el número de variables en el conjunto de datos. La matriz de covarianza se puede expresar de la siguiente manera:

Cada elemento de la matriz de covarianza representa la covarianza entre dos variables en el conjunto de datos. La diagonal principal de la matriz representa las varianzas de cada variable, es decir, la covarianza entre una variable y ella misma.

La matriz de covarianza es una herramienta importante en el análisis de datos multivariados y se utiliza en diversas aplicaciones, como el análisis de componentes principales y el análisis discriminante. La matriz de covarianza también puede ser utilizada para calcular la correlación entre variables, lo que permite entender mejor las relaciones entre ellas.

¿Para qué sirve la matriz de covarianza?

A continuación, se enumeran los casos de uso más comunes de la matriz de covarianza:

1. Distancia de Mahalanobis: La distancia de Mahalanobis es una medida de distancia que tiene en cuenta la varianza y covarianza de las variables en el conjunto de datos. Se calcula tomando la inversa de la matriz de covarianza, lo que permite estimar la distancia entre dos puntos en un espacio de variables.
2. Filtros de Kalman: Los filtros de Kalman son algoritmos que proporcionan estimaciones de variables desconocidas basadas en mediciones observadas a lo largo del tiempo. La matriz de covarianza se utiliza en los filtros de Kalman para calcular el promedio ponderado que ayuda a predecir el nuevo estado del sistema que existe entre el estado pronosticado y el medido.
3. Modelos de mezcla gaussiana: La matriz de covarianza se utiliza en los modelos de mezcla gaussiana para interpretar la forma de un clúster normal multivariado. Los modelos de mezcla gaussiana son una técnica de clustering que se utiliza para identificar grupos en el conjunto de datos.
4. Análisis de componentes principales (PCA): El análisis de componentes principales es una técnica de reducción de la dimensionalidad que se utiliza para transformar el conjunto de datos a un conjunto de características ortogonales. La matriz de covarianza se utiliza en PCA para calcular las componentes principales del conjunto de datos.

¿Qué es la correlación?

En estadística, la covarianza se utiliza para medir la relación lineal entre dos variables aleatorias. La covarianza indica si dos variables aumentan o disminuyen juntas en tándem. Sin embargo, la covarianza no es una medida estandarizada y su magnitud depende de la escala de las variables, lo que dificulta su interpretación.

Por lo tanto, se utiliza la correlación como medida complementaria para evaluar la fuerza y dirección de la relación entre las variables. La correlación indica tanto la fuerza como la dirección de la relación lineal entre dos variables aleatorias.

En particular, la correlación es útil para analizar múltiples variables que expresan una relación lineal entre sí. Cuando se asume una correlación entre dos variables, se deduce que un cambio en una variable impacta un cambio en la otra variable. La correlación nos ayuda a determinar si los cambios en varias variables se relacionan entre sí o no, y con qué fuerza.

Es importante tener en cuenta que la correlación no implica causalidad. Es decir, una correlación fuerte entre dos variables no significa necesariamente que una variable cause la otra. Además, una correlación débil o nula no significa necesariamente que no haya una relación entre las variables.

Tipos de correlación

La correlación es una medida estadística que indica la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables aleatorias. La correlación puede ser clasificada en tres tipos en función de diversos valores: correlación positiva, correlación negativa y sin correlación.

Correlacion positiva

La correlación positiva se produce cuando dos variables aumentan o disminuyen juntas. La correlación positiva se expresa como un valor entre 0 y 1, siendo 1 una correlación positiva perfecta. Una correlación positiva cercana a 1 indica una relación fuerte y positiva entre las variables.

Correlación negativa

La correlación negativa se produce cuando dos variables se mueven en direcciones opuestas. La correlación negativa se expresa como un valor entre -1 y 0, siendo -1 una correlación negativa perfecta. Una correlación negativa cercana a -1 indica una relación fuerte y negativa entre las variables.

Cero o sin correlación

La falta de correlación o correlación nula se produce cuando no hay relación lineal entre dos variables aleatorias. La correlación nula se expresa como un valor cercano a 0. Una correlación nula indica que no hay relación entre las variables.

¿Qué es el coeficiente de correlación?

La correlación se calcula utilizando un método conocido como «Correlación producto-momento de Pearson» o simplemente «Coeficiente de correlación». La correlación generalmente se denota con la letra cursiva r.

La fórmula utilizada para calcular el coeficiente de correlación r para dos variables X e Y es la siguiente:

Donde:

Xi: el valor de la variable X en la observación i X: la media de los valores de la variable X Yi: el valor de la variable Y en la observación i Y: la media de los valores de la variable Y

La fórmula utiliza la desviación estándar para calcular la correlación entre las variables X e Y. La desviación estándar es una medida de la dispersión de los valores de una variable alrededor de su media.

El coeficiente de correlación r varía entre -1 y 1. Un valor de r cercano a 1 indica una correlación positiva fuerte, mientras que un valor de r cercano a -1 indica una correlación negativa fuerte. Un valor de r cercano a 0 indica una correlación débil o nula entre las variables.

Es importante tener en cuenta que el coeficiente de correlación r solo mide la relación lineal entre dos variables aleatorias. No indica causalidad ni predice el futuro. Además, la correlación no puede ser utilizada para evaluar la relación entre variables no lineales.

¿Qué es una matriz de correlación?

En estadística, utilizamos coeficientes de correlación para evaluar la relación entre dos variables aleatorias, como la cantidad de horas que un estudiante debe pasar trabajando para completar un proyecto dentro del cronograma deseado. Sin embargo, ¿qué sucede cuando queremos evaluar la correlación entre múltiples pares de variables? En ese caso, se utiliza una matriz de correlación.

Una matriz de correlación es una tabla que muestra los coeficientes de correlación para varias variables. Las filas y columnas de la tabla contienen el valor de las variables, y cada celda muestra el coeficiente de correlación entre las variables correspondientes. La matriz de correlación es esencialmente una forma de visualizar la relación entre múltiples variables y puede ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos.

Las matrices de correlación se utilizan comúnmente en análisis de datos y en investigación científica para evaluar la relación entre múltiples variables. Las matrices de correlación también se utilizan en análisis de series temporales para evaluar la correlación entre varias variables a lo largo del tiempo.

Es importante tener en cuenta que la matriz de correlación solo muestra la relación lineal entre las variables y no implica causalidad. Además, la matriz de correlación no puede ser utilizada para evaluar la relación entre variables no lineales.

¿Para qué sirve la matriz de correlación?

En análisis de datos, la matriz de correlación se utiliza para evaluar la relación entre múltiples variables y es una herramienta comúnmente utilizada en diferentes problemas basados en datos. Algunos casos de uso comunes de la matriz de correlación incluyen:

Encapsulamiento de conjuntos de datos: para conjuntos de datos grandes que contienen miles de filas, la matriz de correlación es una forma efectiva de resumir la correlación entre varias variables del conjunto de datos. La relación entre dos variables se puede interpretar fácilmente observando los datos sin procesar en la matriz de correlación.

Pruebas de regresión: la regresión lineal múltiple es difícil de interpretar cuando dos variables independientes en el conjunto de datos están altamente correlacionadas. La matriz de correlación ayuda a una detección rápida y fácil de variables altamente correlacionadas, lo que puede ayudar a mejorar la precisión de las pruebas de regresión.

Entrada para varios análisis: los métodos de análisis, como los modelos de ecuaciones estructurales, pueden utilizar la matriz de correlación como entrada para su proceso de cálculo. La matriz de correlación proporciona información valiosa sobre la relación entre múltiples variables y puede ayudar a mejorar la precisión de los análisis.

Es importante tener en cuenta que la matriz de correlación solo muestra la relación lineal entre las variables y no implica causalidad. Además, la matriz de correlación no puede ser utilizada para evaluar la relación entre variables no lineales.

Covarianza vs correlación: ¿Cuál es la diferencia?

La covarianza y la correlación son medidas estadísticas que se utilizan para evaluar la relación entre dos variables aleatorias. La covarianza ilustra el grado en que dos variables varían entre sí, mientras que la correlación determina la fuerza y dirección de esta relación. Aunque ambas medidas están interrelacionadas, hay diferencias clave entre la covarianza y la correlación.

La covarianza se utiliza para medir el grado en que dos variables aleatorias varían juntas. La covarianza puede ser positiva, negativa o cero. Una covarianza positiva indica que las dos variables se mueven juntas en la misma dirección, mientras que una covarianza negativa indica que las dos variables se mueven juntas en direcciones opuestas. Una covarianza de cero indica que no hay relación entre las dos variables.

La correlación es una medida estandarizada de la relación entre dos variables aleatorias. La correlación se calcula dividiendo la covarianza entre las desviaciones estándar de las dos variables. La correlación varía entre -1 y 1, donde un valor de 1 indica una correlación positiva perfecta, un valor de -1 indica una correlación negativa perfecta y un valor de 0 indica una correlación nula. La correlación nos dice tanto la fuerza como la dirección de la relación entre dos variables.

la covarianza y la correlación son medidas estadísticas utilizadas para evaluar la relación entre dos variables aleatorias. Aunque ambas medidas están interrelacionadas, hay diferencias clave entre la covarianza y la correlación. La covarianza mide el grado en que dos variables aleatorias varían juntas, mientras que la correlación es una medida estandarizada de la relación entre dos variables aleatorias y nos dice tanto la fuerza como la dirección de la relación.

¿Cómo son relevantes la covarianza y la correlación para el análisis de datos?

La covarianza y la correlación son herramientas importantes en el análisis de datos y tienen una amplia variedad de casos de uso. Algunos casos de uso comunes incluyen:

• Comparar muestras de dos o más poblaciones diferentes. La covarianza y la correlación ayudan a analizar tendencias y patrones comunes en diferentes muestras, lo que puede ser útil para identificar relaciones y patrones en los datos.
• Industrias basadas en datos. En las industrias basadas en datos, la covarianza y la correlación son importantes para identificar datos multivariados y realizar operaciones analíticas de manera efectiva.
• Investigación de relaciones. La correlación es un método clave para investigar las relaciones entre dos variables antes de implementar el modelado estadístico. La correlación puede ayudar a los investigadores a determinar si existe una relación entre dos variables y si es necesario realizar un análisis más profundo.
• PCA (análisis de componentes principales). El análisis de componentes principales es una técnica de análisis multivariado que se utiliza para reducir la dimensión de grandes conjuntos de datos y mejorar la interpretabilidad. La covarianza y la correlación se utilizan para implementar PCA y realizar análisis predictivos y exploratorios de datos.
• Procesos analíticos. Los procesos analíticos, como el análisis multivariante y la selección de características, se logran empleando métodos de covarianza y correlación. Estas técnicas ayudan a identificar relaciones y patrones en los datos y pueden ser útiles para mejorar la precisión de los modelos analíticos.

La covarianza y la correlación son herramientas importantes en el análisis de datos y tienen una amplia variedad de casos de uso. Los científicos de datos y los investigadores pueden utilizar estas herramientas para identificar relaciones y patrones en los datos y mejorar la precisión de los modelos analíticos.

Puntos clave de la covarianza y la correlación

En esta publicación, hemos explorado dos conceptos clave en el análisis de datos: la covarianza y la correlación. Discutimos diferentes tipos de relaciones, la matriz de covarianza, la matriz de correlación, sus características comunes y casos de uso, así como las posibles diferencias entre los dos. Aquí están los puntos clave.

• La covarianza y la correlación son dos herramientas estadísticas estrechamente relacionadas pero de naturaleza diferente. Ambas técnicas interpretan la relación entre variables aleatorias y determinan el tipo de dependencia entre ellas.
• La covarianza es una medida de correlación, mientras que la correlación es una versión escalada de la covarianza. Esto significa que la correlación es un caso especial de covarianza que se puede lograr cuando los datos están en forma estandarizada.
• La covarianza nos indica la dirección de la relación entre dos variables, mientras que la correlación proporciona una indicación de qué tan fuerte es la relación entre las dos variables, así como la dirección de las variables correlacionadas.
• Los valores de correlación oscilan entre +1 y -1. Por otro lado, los valores de covarianza pueden exceder esta escala, variando de +-∞ a +∞.
• Tanto la correlación como la covarianza pueden ser positivas o negativas, dependiendo de los valores de las variables.
• Una covarianza positiva siempre conduce a una correlación positiva, y una covarianza negativa siempre genera una correlación negativa. Esto se debe al hecho de que el coeficiente de correlación es una función de la covarianza.