¿Qué diferencia hay entre una variable cuantitativa y una categórica?

Los valores de una variable categórica son categorías o grupos mutuamente excluyentes. Los datos categóricos pueden tener o no tener un orden lógico. Variables cuantitativas. Los valores de una variable cuantitativa son números que suelen representar un contro o una medición.

Las variables categóricas pueden ser variables de cadena (alfanuméricas) o variables numéricas que utilizan códigos numéricos para representar a categorías (por ejemplo, 0 = hombre y 1 = mujer). También se hace referencia a estos datos como datos cualitativos. Las variables categóricas pueden ser nominales u ordinales.

Las variables cualitativas son aquellas que no pueden medirse en términos numéricos, como categorías o características. Las variables cuantitativas son aquellas que pueden medirse numéricamente, como la cantidad de elementos de un conjunto.

Las variables categóricas son aquellas que no presentan un valor de un número real, sino una categoría; es decir, pueden tomar un valor dentro de un conjunto fijo y limitado de posibles valores, con o sin orden. Por ejemplo: Variables binarias: si/no.

Variables cuantitativas: son aquellas características de un objeto o individuo que se pueden escribir en números. Por ejemplo: edad, ingresos, peso, altura, presión, humedad o cantidad de hermanos.

ESCALA CATEGÓRICA (EC)

Se utiliza si el paciente no es capaz de cuantificar los síntomas con las otras escalas; expresa la intensidad de síntomas en categorías, lo que resulta más sencillo. Se establece una asociación entre categorías y un equivalente numérico.

Las escalas categóricas o escalas cualitativas son aquellas escalas de medida que asignan una categoría relativa a una característica de estudio y no una medida cuantitativa a cada uno de los elementos u objetos que forman un conjunto, muestra o población.

Variable cualitativa dicotómica: aquella variable que sólo puede tomar dos valores posibles, por ejemplo sí/no, hombre/mujer. Variable cualitativa politómica: aquella variable que puede adquirir tres o más valores, por ejemplo localidad de residencia.

Datos cuantitativos: Aquí todo se trata de números. Imagínate a la información cuantitativa como referente de una determinada "cantidad". Por ejemplo, tu altura, cuánto pesas, o el tiempo que te lleva ir de un lugar a otro.

Si las observaciones corresponden a cantidades, las variables pueden distinguirse entre discretas y continuas. Se dice que una variable es discreta cuando no puede tomar ningún valor entre dos consecutivos, y que es continua cuando puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

Las variables categóricas representan atributos discretos que no se pueden interpretar como valores numéricos directos. Al codificar estas variables de manera adecuada, podemos transformarlas en formatos numéricos comprensibles para los algoritmos de modelado.

Una variable continua puede ser numérica o de fecha/hora. Por ejemplo, la longitud de una pieza o la fecha y hora en que se recibe un pago.

Tabla de contingencia. La tabla de contingencia es la manera de visualizar la relación entre dos variables categóricas.

¿Cuál es la diferencia entre la investigación cualitativa y la cuantitativa? La investigación cuantitativa se centra en datos numéricos (por ejemplo, estadísticas), mientras que la investigación cualitativa se centra en datos no numéricos, como las palabras.

Por ejemplo, la variable edad (en años) se consideraría, en principio, una variable discreta, puesto que no se utilizan valores decimales (tipo 1.5 para año y medio, etc.).

La variable dependiente es la cantidad de dinero que obtienes, pues la cantidad de dinero que ganas depende del número de tareas que hagas.

A pesar de que el tiempo es una variable continua, un observador sólo tiene acceso a valores discretos de la misma. Los datos observados para cualquiera de las experiencias descritas en la introducción son una serie de valores discretos.

En términos de estadísticas, la escala nominal es la más fácil de comprender e implementar. Estas variables tienen un mínimo de dos divisiones, como por ejemplo; hombre / mujer, si / no. Esta escala no tiene ningún valor numérico. Se utilizan variables como; género, etnia, raza, edad, etc.

ESCALAS DE MEDICIÓN. Otra aproximación es que los datos pueden definirse también por la escala usada para la medición de las variables, distinguiéndose cuatro de ellas: nominales, ordinales, de intervalo y de razón.

ESCALA CUANTITATIVA. Cuando la escala de medición es cuantitativa, y el análisis requiere un solo valor numérico que resuma alguna faceta de los datos, se utiliza una medida descriptiva que puede ser de posición o de dispersión. Las tres utilizadas más frecuentemente son: la media aritmética, los percentiles y la moda.

Son variables continuas las que pueden adoptar un número teóricamente infinito de valores a lo largo de un continuo (ejemplo: talla, peso).

En estadística, un grupo de números ordinales se representan usando una escala ordinal. La principal diferencia entre los datos nominales y ordinales es que los ordinales tienen un orden de categorías mientras que los nominales no. La escala Likert es un ejemplo popular de datos ordinales.

Variable Cualitativa Multinomial: Se pueden hacer tales observaciones en más de dos categorías. Por ejemplo Color, Idiomas, Religiones, etc.

Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Ejemplo: El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo. Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.

Existen diferentes tipos de variables: cualitativa nominal, cualitativa ordinal, cuantitativa continua, cuantitativa discreta.

Características de los datos cuantitativos

Representación numérica: Los datos cuantitativos toman valores numéricos con propiedades numéricas. A diferencia de los datos categóricos que toman valores numéricos con características descriptivas, los datos cuantitativos exhiben características numéricas.