Las empresas pueden medir diferentes tipos de datos. Conociendo la diferencia entre datos discretos y continuos y cómo se utilizan, se puede recopilar y analizar información con mayor precisión para ayudar a tomar decisiones mejor informadas.
En este blog se explican los datos discretos y continuos, se dan algunos ejemplos y se analizan sus diferencias.
¿Qué son los datos discretos?
Los datos discretos son aquellos que sólo pueden tomar valores determinados. Se trata de datos que se pueden contar y que tienen un número limitado de valores. Suelen presentarse en forma de números enteros.
Estos valores deben encajar en determinadas categorías y no pueden dividirse en partes más pequeñas.
Ejemplos de datos discretos:
- El tamaño de la plantilla de un departamento.
- Cuántos clientes nuevos se incorporaron en el trimestre anterior.
- Número de artículos que hay en stock.
¿Qué son los datos continuos?
Los datos continuos son datos que adoptan un número ilimitado de valores diferentes porque sus valores no son fijos y que pueden medirse. También hay componentes individuales más pequeños que conforman estas métricas.
Ejemplos de datos continuos:
- La estatura o el peso de un individuo
- La temperatura diaria en su ciudad
- Cuánto tiempo se necesita para terminar una actividad o un proyecto
8 diferencias entre datos discretos y datos continuos
Tanto los datos discretos como los continuos son cruciales para el análisis estadístico. Sin embargo, antes de hacer inferencias o suposiciones sobre el tipo de datos específico, es importante comprender algunas diferencias significativas entre ambos.
Veamos las diferencias entre datos discretos y datos continuos:
| Datos discretos | Datos Continuos |
| Toma determinados valores contables. | Toma cualquier valor medido dentro de un rango determinado. |
| Los datos discretos son información que presenta intervalos notables entre valores. | Los datos continuos son información que se produce en una serie continua. |
| Los datos discretos están formados por valores discretos o distintos. | Directamente en oposición, los datos continuos incluyen cualquier valor que caiga dentro de un rango. |
| Los datos discretos se representan visualmente a través de gráficos de barras. | Los datos continuos se representan gráficamente mediante un histograma. |
| La distribución de frecuencias no agrupadas se refiere a la tabulación de datos discretos frente a un único valor. | La tabulación de datos continuos realizada frente a un conjunto de valores se denomina distribución de frecuencias agrupadas. |
| Para los datos discretos, una clasificación como 10-19, 20-29,…, etc., no se superponen o se incluyen mutuamente. | Para datos continuos, clasificaciones como 10-20, 20-30, etc., se solapan o son mutuamente excluyentes. |
| El gráfico de la función discreta muestra un punto distinto que, sin embargo, está desconectado. | Una línea discontinua conecta los puntos en un gráfico de función continua. |
| Algunos ejemplos de datos discretos frecuentes son el número de alumnos, de niños, la talla de los zapatos, etc. | Algunos tipos de datos continuos habituales son la altura, el peso, la hora, la temperatura, la edad, etc. |
La principal diferencia entre datos discretos y continuos es que en los datos discretos se anticipa un número específico de valores aislados, a diferencia de los datos continuos, que están ligados a la medición física y esperan cualquier valor de un rango determinado (sin huecos).
Conclusión
Tanto los datos discretos como los continuos son tipos de datos estadísticos muy importantes a la hora de explorar y analizar datos.
Aunque es fácil fijarse en definiciones y ejemplos sencillos, los datos suelen ser una mezcla de distintos tipos. Por eso es aún más importante saber de qué tipo de datos se trata.
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