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2.2: Tipos de datos

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    En Estadística, dos conceptos importantes son la población y la muestra. Si estamos recolectando datos, la población se refiere a todos los datos de los fenómenos que se están estudiando, mientras que la muestra se refiere a un subconjunto de esos datos. En estadística, casi siempre estamos analizando datos de muestra. Estos conceptos serán explorados con mayor detalle en el Capítulo 3. Hasta entonces, trabajaremos únicamente con datos de muestra.

    Los datos de muestra son una recopilación de información tomada de una población con fines de análisis.

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    Los datos cuantitativos son medidas y cantidades numéricas que se pueden determinar a partir de los datos. Al describir datos cuantitativos, podemos observar el centro, la propagación, la forma y las características inusuales.

    Los datos cualitativos son valores no numéricos que describen los datos. Tenga en cuenta que todos los datos cuantitativos son numéricos pero algunos números sin cantidad (como Código Postal o Número de Seguro Social) son cualitativos. Al describir datos categóricos, nos limitamos a observar recuentos en cada grupo y comparar las diferencias en porcentajes.

    Los datos categóricos son valores no numéricos. Algunos ejemplos de datos categóricos incluyen color de ojos, género, modelo de computadora y ciudad.

    Los datos discretos son números naturales cuantitativos (0, 1, 2, 3,...). Algunos ejemplos de datos discretos incluyen número de hermanos, amigos en Facebook, habitaciones en una casa. Los datos discretos son valores que se cuentan, o respuestas a la pregunta “¿Cuántos?”

    Los datos continuos son cuantitativos basados en los números reales. Algunos ejemplos de datos continuos incluyen el tiempo para completar un examen, la estatura y el peso. Los datos continuos son valores que se miden, o respuestas a la pregunta “¿Cuánto?”


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