1. Para procesar datos sobre el uso de los prestadores de servicios telefónicos, el género, el empleo según la industria, etc., con frecuencia las categorías se codifican como 1, 2, 3, y así sucesivamente; con 1 representamos AT&T, con 2, MCI, etc. Esto facilita el conteo empleando software.
2. Exhaustivas.- Cada individuo, objeto o medición debe pertenecer a una de las categorías.
3. Dos o más eventos son mutuamente excluyentes o disjuntos, si no pueden ocurrir simultáneamente. Es decir, la ocurrencia de un evento impide automáticamente la ocurrencia del otro evento (o eventos).
4. Niveles de medición Los datos se pueden clasificar de acuerdo con niveles de medición. Los niveles de medición de los datos indican, con frecuencia, qué cálculos se pueden realizar para resumir y presentar los datos y qué pruebas estadísticas pueden llevarse a cabo.
4.1. Datos de nivel nominal En el nivel nominal, las observaciones únicamente se pueden clasificar o contar. No hay un orden particular para las distintas clases. • La clasificación de los dulces M&M en seis colores es un ejemplo del nivel de medición nominal. Clasificamos los dulces sólo por el color. No hay un orden natural. Podemos tomar primero los dulces cafés o primero los naranjas, o los de cualquier otro color.
4.2. Datos de nivel ordinal: En resumen las propiedades de los datos de nivel ordinal son: 1. Las categorías de datos son mutuamente excluyentes y exhaustivas. 2. Las categorías de datos están clasificadas u ordenadas de acuerdo con la característica especial al
4.3. Datos de nivel de intervalo El nivel de intervalo es el siguiente nivel de medición en orden ascendente. Tiene todas las características del nivel ordinal, pero, además, la diferencia entre dos valores es de un tamaño constante. Un ejemplo de medición del nivel de intervalo es la temperatura.
4.4. Datos de nivel de razón El nivel de razón es el nivel de medición más alto. El nivel de razón tiene todas las características del nivel de intervalo, pero, además, el punto 0 tiene significado y la relación entre dos números tiene sentido. Ejemplos de mediciones de nivel de razón incluyen salarios, unidades de producción, peso y altura.
4.4.1. Las propiedades del nivel de razón son: 1. Las categorías de datos son mutuamente excluyentes y exhaustivas. 2. Las categorías de datos están ordenadas de acuerdo con la cantidad de la característica que poseen. 3. Diferencias iguales en la característica están representadas por diferencias iguales en los números asignados a las categorías. 4. El punto cero refleja la ausencia de esa característica.
5. Hay dos tipos básicos de datos:
6. Los obtenidos de una población cualitativa
6.1. Variable cualitativa.
6.2. Si la característica o variable que se estudia no es numérica, se le llama variable cualitativa o atributo. Ejemplos de variables cualitativas son género, religión a la que se pertenece, tipo de automóvil que se posee, lugar de nacimiento y color de ojos.
6.3. Si los datos que se están estudiando son cualitativos, nos interesa en cuántos o en qué proporción caen en cada categoría.
7. Los obtenidos de una población cuantitativa.
7.1. Variable cuantitativa. • Si la variable que se estudia puede ser expresada numéricamente, se le llama variable cuantitativa y a la población, población cuantitativa.
7.1.1. Las variables cuantitativas son discretas o continuas.
7.1.1.1. Variables discretas. • Sólo pueden asumir ciertos valores, y suele haber "huecos" entre los valores. Ejemplos de variables discretas son el número de recámaras de una casa (1, 2, 3, 4, etc.); el número de automóviles por hora (16,19, 30, etc.) • Observe que una casa puede tener 3 o 4 recámaras, pero no puede tener 3.56 recámaras. Hay un "hueco" entre los valores posibles. Las variables discretas se obtienen, casi siempre, como resultado de un conteo.
7.1.1.2. Variables continuas.- • Las observaciones obtenidas de una variable continua pueden tomar cualquier valor dentro de un rango específico.