{"id":783884,"date":"2023-03-24T06:00:00","date_gmt":"2023-03-24T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=783884"},"modified":"2023-07-20T16:25:23","modified_gmt":"2023-07-20T16:25:23","slug":"datos-categoricos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/es\/datos-categoricos\/","title":{"rendered":"Datos Categ\u00f3ricos: Qu\u00e9 son, tipos, caracter\u00edsticas y ejemplos"},"content":{"rendered":"\n
Cuando los investigadores estudian un concepto, necesitan recopilar datos sobre \u00e9l. Estos datos pueden adoptar muchas formas, como la altura, el peso, el color del pelo y las opiniones. Cuando se recogen datos para una investigaci\u00f3n, es importante conocer la forma de los datos para poder interpretarlos y analizarlos bien. Hablemos de los datos categ\u00f3ricos<\/strong> y aprende todo lo que necesitas para tu proyecto de investigaci\u00f3n…<\/p>\n\n\n\n La investigaci\u00f3n tiene dos tipos principales de datos: <\/p>\n\n\n\n En este art\u00edculo, hablaremos sobre qu\u00e9 son estos datos, sus diferentes tipos y algunas de sus caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes. <\/p>\n\n\n\n Los datos categ\u00f3ricos se refieren a una forma de informaci\u00f3n que puede almacenarse e identificarse bas\u00e1ndose en sus nombres o etiquetas. Es un tipo de datos cualitativos<\/a> que pueden agruparse en categor\u00edas en lugar de medirse num\u00e9ricamente.<\/p>\n\n\n\n Este tipo de datos se compone de variables categ\u00f3ricas que muestran cosas como el sexo de una persona, su ciudad de origen, etc. Las medidas categ\u00f3ricas no se dan en n\u00fameros, sino en descripciones en lenguaje natural. <\/p>\n\n\n\n A veces pueden representarse con n\u00fameros, pero esos n\u00fameros no significan nada matem\u00e1ticamente. Los siguientes son algunos ejemplos de este tipo de datos:<\/p>\n\n\n\n En el ejemplo anterior, tanto la fecha de nacimiento como el c\u00f3digo postal est\u00e1n formados por n\u00fameros. Se consideran datos categ\u00f3ricos aunque incluyan n\u00fameros. Calcular la media es una forma sencilla de determinar si los datos proporcionados son categ\u00f3ricos o num\u00e9ricos. <\/p>\n\n\n\n Si puedes calcular la media, se consideran datos num\u00e9ricos. Si no puedes averiguar la media, entonces se consideran datos categ\u00f3ricos.<\/p>\n\n\n\n Conoce qu\u00e9 es la media, la mediana y la moda<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Los datos categ\u00f3ricos suelen incluir valores y observaciones que pueden clasificarse o agruparse. Los gr\u00e1ficos de barras y circulares son las mejores formas de mostrar estos datos. M\u00e1s concretamente, existen dos tipos de datos categ\u00f3ricos:<\/p>\n\n\n\n Los datos nominales<\/a> son un tipo de datos formados por categor\u00edas que no pueden ordenarse ni clasificarse. Tambi\u00e9n se denomina escala nominal<\/a>. Los datos nominales no se pueden clasificar ni medir de ninguna manera. Aun as\u00ed, los datos nominales pueden ser a veces tanto cualitativos como cuantitativos. <\/p>\n\n\n\n Algunos ejemplos de datos nominales son los s\u00edmbolos, las palabras, las letras y el sexo de una persona.<\/p>\n\n\n\n Los datos ordinales<\/a> son una categor\u00eda de datos que tienen un orden natural. Se utiliza a menudo en encuestas, cuestionarios y en los campos de las finanzas y la econom\u00eda. Los datos ordinales destacan por la imposibilidad de diferenciar los valores de los datos.<\/p>\n\n\n\n Las tallas de ropa son un ejemplo de este tipo de datos (peque\u00f1a, mediana y grande no son diferencias medibles, pero est\u00e1n claramente ordenados para mostrar comparaciones de tallas).<\/p>\n\n\n\n Pueden tener s\u00f3lo unos pocos valores, cada uno de los cuales representa una categor\u00eda o grupo diferente. Algunas caracter\u00edsticas principales son:<\/p>\n\n\n\n Existen dos tipos de datos categ\u00f3ricos: los datos nominales y los datos ordinales. Los datos nominales son los que se utilizan para nombrar variables, mientras que los datos ordinales tienen una escala o un orden.<\/p>\n\n\n\n Es cualitativo. En otras palabras, utiliza una serie de palabras en lugar de n\u00fameros para describir un acontecimiento.<\/p>\n\n\n\n Seg\u00fan su naturaleza, los datos categ\u00f3ricos tambi\u00e9n pueden dividirse en categor\u00edas binarias y no binarias. Una pregunta binaria tiene dos respuestas posibles, como s\u00ed o no, mientras que una pregunta no binaria tendr\u00eda m\u00e1s de dos respuestas, como tal vez.<\/p>\n\n\n\n Conoce las caracter\u00edsticas de las preguntas categ\u00f3ricas<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Es cualitativa, pero a menudo incluye valores num\u00e9ricos. Pero estos valores no tienen caracter\u00edsticas cuantitativas. No pueden utilizarse en funciones aritm\u00e9ticas.<\/p>\n\n\n\n Tanto el gr\u00e1fico circular como el de barras pueden utilizarse para analizar visualmente. Un gr\u00e1fico de barras se utiliza para determinar la frecuencia con la que ocurre algo, mientras que un gr\u00e1fico circular se utiliza para determinar porcentajes. Se realiza despu\u00e9s de haberlo agrupado en una tabla.<\/p>\n\n\n\n Las herramientas de moda y mediana se utilizan para analizar datos categ\u00f3ricos. La herramienta de moda se utiliza para analizar datos nominales, y ambas se utilizan para analizar datos ordinales. Los datos ordinales tambi\u00e9n pueden analizarse utilizando estad\u00edsticas univariantes. La estad\u00edstica bivariante, las aplicaciones de regresi\u00f3n, las tendencias lineales y los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n tambi\u00e9n se utilizan para analizar datos ordinales.<\/p>\n\n\n\n Supongamos que celebra una fiesta y quieres asegurarte de que todo el mundo tiene caf\u00e9 para beber. As\u00ed que env\u00edas una encuesta preguntando a la gente cu\u00e1l es su caf\u00e9 favorito, y pones las respuestas en una tabla como la siguiente:\n
\u00bfQu\u00e9 son los datos categ\u00f3ricos?<\/h2>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Tipos de datos categ\u00f3ricos<\/h2>\n\n\n\n\n
Datos nominales<\/h3>\n\n\n\n
Datos ordinales<\/h3>\n\n\n\n
Caracter\u00edsticas de los datos categ\u00f3ricos<\/h2>\n\n\n\n
Categor\u00edas<\/h3>\n\n\n\n
Cualitativos<\/h3>\n\n\n\n
Naturaleza<\/h3>\n\n\n\n
Valores num\u00e9ricos<\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lisis gr\u00e1fico<\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lisis<\/h3>\n\n\n\n
Ejemplos de datos categ\u00f3ricos<\/h2>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n