Estas tipologías pueden confundir fácilmente tanto como explican.
Por ejemplo, datos binarios., tal como se presenta en muchos textos o cursos introductorios, ciertamente suena cualitativo: sí o no, sobrevivió o murió, presente o ausente, hombre o mujer, lo que sea. Pero puntúe las dos posibilidades 1 o 0 y todo será perfectamente cuantitativo. Dicha puntuación es la base de todo tipo de análisis: la proporción de mujeres es solo el promedio de varios 0 para hombres y 1 para mujeres. Si me encuentro con 7 mujeres y 3 hombres, puedo promediar 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 para obtener la proporción 0.7. Con las respuestas binarias, tiene un camino abierto para iniciar una regresión logit y probit, y así sucesivamente, que se centran en la variación en la proporción, fracción o probabilidad sobrevivida, o algo similar, con cualquier otra cosa que lo controle o influya. Nadie debe preocuparse por la codificación arbitraria. La proporción masculina es solo 1 menos la proporción femenina,
Casi lo mismo es cierto cuando se consideran datos nominales u ordinales , ya que cualquier análisis de dichos datos depende de contar primero cuántos caen en cada categoría y luego puede ser tan cuantitativo como desee. Los gráficos circulares y los gráficos de barras, tal como se encontraron por primera vez en los primeros años, muestran eso, por lo que es sorprendente cuántas cuentas pierden esto en las explicaciones.
Dicho de otra manera, puede clasificar los datos sin procesar u originales como se informaron por primera vez y como aparecen en, por ejemplo, la celda de una hoja de cálculo o base de datos. Pero su forma original no es inmutable. Imagine algo marcado como una muerte por perplejidad al leer demasiados libros de texto superficiales. Eso se puede escribir en un certificado, pero el análisis estadístico nunca se detiene allí. Hay una agregación a los recuentos (cuántas de esas muertes en un área y un período de tiempo), una reducción de las tasas (cuántos en relación con la población en riesgo), y así sucesivamente.
Entonces, la forma en que los datos se codifican por primera vez rara vez inhibe su uso de otras maneras y la transformación a otras formas. La etimología de los datos es aquí reveladora: traduciendo el latín original literalmente, son como se te han dado , pero no hay ninguna regla en contra de convertirlos a muchas otras formas.
