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.