Los datos discretos y continuos son conceptos fundamentales en la estadística y, aunque parezcan simples, su distinción puede ser confusa. La definición de estos datos es importante para la recopilación, representación y análisis de información en diferentes campos, desde la economía hasta la medicina, pasando por todo tipo de investigaciones y estudios. En este artículo, explicaremos en detalle qué son los datos discretos, comparándolos con datos continuos y brindando ejemplos prácticos para una mejor comprensión.
¿Qué son los datos discretos?
Los datos discretos son aquellos que solo pueden tomar un número finito de valores o un intervalo discreto de valores separados por un espacio o intervalo. En otras palabras, los valores posibles se pueden enumerar o contar, como ocurre con las puntuaciones en un examen o los goles en un partido de futbol.
Por el contrario, los datos continuos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango y no tienen valores discretos o separados. Esto significa que hay un número potencialmente infinito de valores dentro de un intervalo continuo. Por ejemplo, la altura de una persona es un dato continuo, ya que puede estar entre dos valores discretos, como 1,60 y 1,61 metros.
Ejemplos de datos discretos
Algunos ejemplos comunes de datos discretos son el número de hijos en una familia, el número de botones en una camisa, el número de árboles en un parque, el número de dientes de un perro, entre otros. Estos datos no pueden tomar valores intermedios y solo pueden representarse mediante números enteros.
Otros ejemplos de datos discretos son los resultados de una encuesta con preguntas de selección múltiple, donde sólo se pueden elegir respuestas preestablecidas. Por ejemplo, el número de personas que seleccionaron ciertos productos en una encuesta sobre preferencias de compra.
Cómo medir datos discretos
Los datos discretos se miden mediante conteo. Este conteo se refiere a la observación y registro del número de apariciones de cada valor posible dentro de un conjunto de datos.
El proceso de recopilación de datos discretos implica una clasificación precisa de los valores posibles que pueden obtenerse. Algunos de estos valores pueden ser cero, y otros pueden tener un número finito de posibilidades (por ejemplo, el número de hermanos de una persona) o un rango finito de posibilidades (por ejemplo, los grados de asistencia a clases).
Para analizar los datos discretos, se pueden utilizar diferentes fórmulas y herramientas estadísticas, como la moda, la media aritmética y la mediana.
¿Cuáles son las diferencias entre datos discretos y continuos?
Aunque los datos discretos y continuos pueden parecer similares, existen algunas diferencias importantes que deben tenerse en cuenta.
En primer lugar, los datos discretos solo pueden tomar valores específicos y no valores intermedios, mientras que los datos continuos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango.
En segundo lugar, los valores de datos discretos pueden predecirse mientras que los datos continuos poseen valores que no pueden predecirse.
En tercer lugar, los datos discretos se representan gráficamente mediante un gráfico de barras, mientras que los datos continuos se representan mediante un histograma.
Ejemplo de diferencia entre datos discretos y continuos
Para entender mejor estas diferencias, se puede observar el ejemplo de lanzar una moneda. Si se arroja una moneda una vez, solo existen dos resultados posibles: cara o cruz. Estos resultados son datos discretos porque no hay valores intermedios entre ellos y se pueden identificar de manera precisa.
Sin embargo, al lanzar una moneda varias veces, se crea un conjunto de datos continuos. En este caso, la probabilidad de que la moneda caiga cara o cruz es exactamente igual, lo que significa que se necesita un número mayor de lanzamientos de la moneda para que la relación entre los resultados converja.
¿Cómo se recolectan los datos discretos?
La recolección de datos discretos se logra mediante la observación y el registro directo de los recuentos de cada valor posible dentro de un conjunto de datos. Esta observación debe realizarse de una manera precisa y sistemática para evitar errores y garantizar una recopilación de datos precisa.
Una vez que se han recopilado los datos discretos, se pueden analizar mediante diferentes técnicas estadísticas para determinar la relación entre ellos o para tomar decisiones basadas en los resultados. Entre las técnicas más comunes se encuentran el análisis de correlación, la regresión y la comparación de muestras.
Ejemplo de recolección de datos discretos
Imaginemos que se desea recopilar información sobre la cantidad de autos que pasan por una calle en un día determinado. Para hacer esto, se utilizaría una técnica de observación para recopilar datos precisos y relevantes, como la cantidad de vehículos que pasan a lo largo de un punto de control previamente establecido.
Estos datos luego se incorporarían a un conjunto estadístico, que podría analizarse para determinar las horas del día con mayor congestión de tránsito o para establecer patrones de tráfico y comportamiento.
¿Por qué es importante comprender los datos discretos?
El conocimiento de los datos discretos es fundamental en diferentes campos, desde la economía hasta la medicina, porque permite comparar diferentes valores y establecer patrones y relaciones. Además, el conocimiento de los datos discreto permite una mejor representación de la realidad y una toma de decisiones más informada.
Los datos discretos también son importantes para la elaboración de políticas públicas y para la planificación empresarial, ya que pueden ser utilizados para la toma de decisiones informadas y estratégicas para el éxito de una organización o proyecto.
Ejemplo en la planificación empresarial
Para ilustrar la importancia de los datos discretos en la planificación empresarial, podemos considerar un negocio que interactúa con los clientes a través de un sitio web. En este contexto, la medición de los recuentos de visitas y las cifras de ventas son datos discretos clave que pueden ser utilizados para evaluar la efectividad de la página web y planificar mejoras en la infraestructura y la presentación en línea.
Los datos discretos también son importantes para la identificación de áreas de mejora en el servicio al cliente, que pueden ser utilizados para la elaboración de planes de acción y mejoras en el servicio.
Conclusión
En conclusión, los datos discretos son aquellos que solo toman valores discretos y suponen una herramienta clave en el análisis estadístico. Comprender cómo se recopilan y analizan los datos discretos es esencial en muchos campos, incluyendo la economía, la medicina y la investigación en ciencias sociales.
Los datos discretos permiten una mejor representación de la realidad y una toma de decisiones más informada, lo que puede generar resultados positivos en la planificación empresarial y la política pública.
