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Datos Cuantitativos y Cualitativos: Qué Son, Tipos y Diferencias

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El análisis de datos es amplio, exploratorio, y complejo.

Pero podemos ver rápidamente que se divide en dos metodologías como son: Análisis de datos cuantitativos y análisis de datos cualitativos. Estos dos tipos de datos son bastante diferentes, pero aun así abarcan toda la data que siempre fue y será analizada.

Antes de entrar en el análisis de datos es importante entender las diferencias claves entre los datos cuantitativos y los datos cualitativos.

¿Cuál es la diferencia entre los datos cualitativos y los datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos pueden ser contados, medidos o expresados utilizando números.

Los datos cualitativos son descriptivos y conceptuales. Este tipo de datos puede ser categorizados basándose en las características y rasgos.

El primer tipo de datos es objetivo, directo y conclusivo. El otro tipo es subjetivo, interpretativo y exploratorio. Entonces, ¿cuál es cuál?

Ahora que ya hemos hablado de las diferencias podemos profundizar en cada tipo de dato usando ejemplos del mundo real.

¿Qué son los datos cualitativos?

Los datos cualitativos no son estadísticos, y típicamente son no-estructurados o semi-estructurados. Estos datos no son necesariamente medidos utilizando números específicos usados para desarrollar gráficas y tablas. En vez de eso, son categorizados en base a las propiedades, atributos, etiquetas y otros identificadores que se pudieran encontrar.

Los datos cualitativos pueden ser usados para preguntarse el “por qué”. Es investigativo y usualmente se deja abierto hasta que se comience a conducir una investigación más profunda. Se suele generar esta data a través de la investigación cualitativa para realizar teorizaciones, interpretaciones,  desarrollar hipótesis y entendimientos iniciales.

Los datos cualitativos pueden ser generados a través de:

  • Textos y documentos.
  • Grabaciones de voz y vídeo.
  • Transcripciones de entrevistas y grupos focales.
  • Observaciones y notas.

Curiosamente los números de identificación como el número de seguridad social o la licencia de conducir también son considerados datos cualitativos debido a que son categóricos y pertenecen a una sola persona en específico.

Ejemplos de datos cualitativos

Para entender de mejor manera la data cualitativa podemos tomar el ejemplo de una biblioteca. Las siguientes características de esta biblioteca determinan la calidad de la información que se encuentra disponible con respecto a ella:

  • Está hecha de madera.
  • Fue construida en Italia.
  • Es de marrón oscuro.
  • Posee perillas de color dorado.
  • Tiene un acabado suave.
  • Está hecha de roble.

A la hora de discutir los datos cualitativos estamos hablando de las características de un objeto en específico. La data cualitativa es obtenida a través del análisis cualitativo de la información detallada del asunto u objeto a estudiar.

En el caso de una biblioteca existen muchas maneras de obtener distintos datos  cualitativos de distintos observadores. Si alguien no tiene detalles específicos de la biblioteca, entonces pueden asumir que está hecha de teca y no de roble, y que tiene una superficie dura en vez de una suave. Del mismo modo podríamos discutir qué tipo de roble se usó para su fabricación o de qué parte de Italia vino.

De esta manera, los identificadores de data cualitativa pueden ser subjetivos, haciendo que el análisis de la data cualitativa sea un proceso complejo con numerosas posibilidades y estructuras.

¿Qué es la data cuantitativa?

A diferencia de la data cualitativa, la data cuantitativa es estadística y usualmente su naturaleza es estructurada – lo cual significa que es más rígida y definida. Este tipo de data es medida utilizando números y valores, haciendo que sean candidatos más adecuados para el análisis.

Mientras que la data cualitativa está abierta para más exploración, la data cuantitativa es mucho más concisa y cerrada. Puede ser usada para hacer las preguntas “cuánto” o “qué tantos”, seguidas de información concluyente.

La data cuantitativa puede ser generada a través de:

  • Pruebas
  • Experimentos
  • Encuestas
  • Reportes del mercado
  • Métricas

Tipos de data cuantitativa y ejemplos

La data cuantitativa puede ser desglosada en dos sub-categorías. Estas categorías son llamadas data discreta y data continúa.

Data discreta

La data discreta es simplemente data que no puede ser desglosada en partes más pequeñas. Este tipo de data consiste en números enteros (es decir, números positivos y negativos como -100, 10, 100, y así sucesivamente) y es finita (significando que tiene un límite).

Algunos ejemplos de data discreta serían qué tanto dinero tienes en tu bolsillo, qué tantos iPhones fueron vendidos el año pasado, y qué tanto tráfico tuvo tu sitio web el día de hoy.

Otro punto importante es que la data discreta puede ser categórica a un nivel técnico. Por ejemplo, el número de jugares de beisbol de un equipo de México es discreta y entera.

Data continua

La data continua es data que puede ser desglosada infinitamente en partes más pequeñas o en data que fluctúa de manera continua.

Algunos ejemplos de data continua podrían ser la velocidad de tu tren durante tu viaje al trabajo, el tiempo que te toma escribir un artículo, tu peso y tu edad.

¿Qué tipo de datos es mejor para un análisis de datos?

Ahora que ya hemos discutido un poco más acerca de la data cuantitativa y cualitativa, es hora de considerar qué tipo es mejor para el análisis de datos.

La data cualitativa casi siempre será no estructurada o semi-estructurada. Este tipo de data no posee un formato fijo y tiene muy poca estructura. Debido a esto, la data no puede ser colectada y analizada usando métodos convencionales.

Lograr obtener un sentido de la data cualitativa puede llegar a ser costoso en términos de dinero y tiempo, aunque existen algunos métodos de “estructurar” esta información.

Por ejemplo, uno podría aplicar metadata para describir un archivo de información no estructurado. El texto alternativo es un tipo de metadata aplicado a archivos de imágenes para ayudar a los motores de búsqueda como Google, Bing y Yahoo a la hora de mostrar imágenes relevantes para la búsqueda.

El crecimiento de la base de datos de NoSQL ha hecho que la colección y almacenamiento de la data cualitativa sea mucho más manejable.  Sin embargo, sigue siendo un largo camino que recorrer antes de poder utilizar esta data del todo.

La data cuantitativa será casi siempre considerada como estructurada. Este tipo de data posee un formato que le permite ser rápidamente organizada y accesible dentro de las bases de datos relacionales. Tal vez el ejemplo más común de data estructurada son los números y valores hallados en las hojas de cálculo.

Dado a que la data cuantitativa y la data estructurada van de la mano, este tipo de data es generalmente preferida para realizar los análisis.

Investigación cuantitativa vs investigación cualitativa

La investigación cuantitativa es un análisis numérico y estadístico de información numérica y estadística (números y estadísticas). Por otro lado, la investigación cualitativa se encarga de indagar información abierta y no numérica (conceptos, descripciones, significados, palabras y mucho más).

Tipos de métodos de investigaciones cualitativas

Los métodos de investigación cualitativa se enfocan en los métodos de colección de información cualitativa para estudiar y observar una audiencia objetivo y realizar conclusiones de la data colectada. Este método de investigación depende más que nada de características subjetivas determinadas por los estilos cualitativos. Aquí hay algunos de los métodos de investigación cualitativa más comunes:

Grupos focales

El método de investigación de los grupos focales es uno de los métodos de investigación cualitativa más utilizado en la recolección de datos. Los grupos focales consisten en un cierto número de respondientes (5-10) que actúan como un cúmulo. Puedes enviar una encuesta en línea o un cuestionario a un grupo objetivo para recibir su información u opinión acerca de un problema especifico y así registrar sus respuestas para un análisis rápido de la información.

Formar y manejar grupos focales puede ser un proceso complejo y costoso. Es usado por compañías que podrían querer sacar un nuevo producto, con la finalidad de estudiar el mercado y obtener más información acerca de las necesidades, preferencias y rasgos comportamentales de sus audiencias objetivos.

Investigación etnográfica

La investigación etnográfica involucra observar y estudiar temas de investigación dentro de una localización geográfica especifica. Esta localización geográfica podría ir desde una pequeña entidad hasta a un gran país del mundo.

La investigación etnográfica ayuda a estudiar las culturas, comportamientos, tendencias y problemas que se encuentran dentro de un entorno natural. Una vez más, este es un método de investigación complicado y costoso, y no puede ser limitado a un período de tiempo específico.

Estudio de caso

Un estudio de caso es un análisis a profundidad usado principalmente en las ciencias educacionales y sociales. Puede ser realizado por cualquier organización sin importar su tamaño, para obtener una inferencia detallada acerca de un tema. Un estudio de caso también puede llegar a ser una de las investigaciones más directas, pero también puede ser una de las más costosas en términos de tiempo cuando se trata de recolectar información de distintas fuentes.

Investigación narrativa

El método investigativo narrativo depende en la creación y desarrollo de una historia. Se unen una serie de eventos y se crea una narrativa en torno a un tema observado. Este método de investigación muestra cómo una pequeña entidad puede afectar un evento significativo y determinar su relación.

Fenomenología

La fenomenología es otro método de investigación que toma un evento o fenómeno específico en cuenta para hacer una recolección de datos cualitativos. Ayuda al observador a entender qué, cómo y por qué ocurre un fenómeno, y cuál es su impacto en el tema a tratar. La fenomenología utiliza varios métodos de recolección de datos que van desde documentos, vídeos y entrevistas hasta visitas a sitios, experimentar el fenómeno y describir cómo ha evolucionado y se ha desarrollado al pasar el tiempo.

 Teoría fundamentada

La teoría fundamentada se enfoca en explicar el razonamiento detrás de la ocurrencia de un evento. El tamaño de la muestra utilizado para la teoría fundamente suele estar debajo de los mil sujetos, y evalúa cómo algo ocurre en un punto dado en el tiempo.

Tipos de métodos de investigación cuantitativa

Por otro lado, los tipos de métodos de investigación cuantitativa suelen utilizar estilos cuantitativos para realizar la recolección y análisis de datos. Es un método numérico y estadístico que utiliza números y estadísticas para realizar deducciones razonables y definitivas. Aquí hay algunos de los métodos de investigación cuantitativa más comunes:

Investigación correlacional

Un método correlacional de investigación estudia la relación entre dos o más variables que son similares e interdependientes. Muestra cómo una variable afecta a la otra y viceversa. La investigación correlacional utiliza el análisis matemático para analizar la data recolectada. Los resultados pueden ser presentados en un diagrama o generado en estadísticas para completar los resultados de la investigación.

Experimental

Un método experimental de investigación es un estilo de investigación teórico. Se enfoca en una teoría para distinguir entre las afirmaciones correctas e incorrectas. Este método de investigación ayuda a verificar un argumento y es usado principalmente en las ciencias naturales.

Causal-comparativo

Este método compara dos variables que no están relacionadas. Una es dependiente, y la otra es independiente. También es conocido como investigación quasi-experimental, y determina la relación causa-efecto entre esas variables.

Encuesta investigativa

La encuesta investigativa es uno de los métodos de investigación más utilizados en áreas que van desde la educación y política hasta la economía y mucho más. Las organizaciones la utilizan para recolectar información de sus productos proveniente de respondientes aleatorios a través de encuestas, cuestionarios y otros métodos de recolección de información. La data recolectada pasa a ser analizada para obtener resultados cuantitativos.

Conclusión

Para reforzar tu entendimiento de la data cualitativa y la data cuantitativa, piensa en algunas maneras en las que podrían ser aplicadas a tu vida.

Comienza contigo mismo como un ejemplo. Para adquirir data cualitativa puedes considerar identificadores como el color de tu ropa, el tipo de cabello y la forma de tu nariz. Para la data cuantitativa puedes considerar variables medibles como tu peso, tamaño, edad y talla de zapato.

Con un buen entendimiento de lo que es la data cualitativa y la data cuantitativa puedes comenzar a entender de mejor manera el análisis del big data.

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