Datos cualitativos y cuantitativos: 15 diferencias clave

La investigación y la estadística son dos cosas importantes que no se excluyen mutuamente, ya que van de la mano en la mayoría de los casos. El papel de la estadística en la investigación es funcionar como una herramienta en el diseño de la investigación, el análisis de los datos y la extracción de conclusiones a partir de ahí.

Por otra parte, la base de la estadística son los datos, lo que hace que la mayoría de los estudios de investigación den lugar a grandes volúmenes de datos. Estos datos se miden, se recopilan y se comunican, y se analizan (convirtiéndose en información), tras lo cual pueden visualizarse mediante gráficos, imágenes u otras herramientas de análisis

En este artículo hablaremos de los datos, un aspecto muy importante de la estadística y la investigación. Tocaremos su significado, tipos y el trabajo con ellos en la investigación y la estadística.

¿Qué son los datos?

Los datos son un conjunto de hechos o información en bruto recogidos para la investigación, referencia o análisis. Son unidades individuales de información que han sido transformadas en una forma eficiente, para facilitar su movimiento y/o procesamiento.

El plural de la palabra Datum, que describe una única cantidad o cualidad de un objeto o fenómeno. Se aplica en diferentes campos de la investigación, los negocios y la estadística.

En el caso del análisis de datos, lo definimos como el proceso de inspeccionar, editar, transformar y modelar datos para descubrir información útil, informar la conclusión y apoyar la toma de decisiones. Una parte importante de la realización del análisis de datos es conocer los diferentes tipos de datos que tenemos.

Hay dos tipos de datos, a saber; datos cuantitativos y cualitativos;

¿Qué son los datos cuantitativos?

Los datos cuantitativos son el tipo de datos cuyo valor se mide en forma de números o recuentos, con un valor numérico único asociado a cada conjunto de datos. También conocido como datos numéricos, este tipo de datos describe variables numéricas.

Tiene varios usos en la investigación y muy especialmente en la estadística por su compatibilidad con la mayoría de los métodos de análisis estadístico. Existen diferentes métodos para analizar los datos cuantitativos dependiendo de su tipo.

Los datos cuantitativos se dividen en dos tipos, a saber: datos discretos y datos continuos. Los datos continuos se dividen a su vez en datos de intervalo y datos de proporción.

¿Qué son los datos cualitativos?

Los datos cualitativos son el tipo de datos que describen información. Es un tipo de dato estadístico descriptivo, por lo que es un dato que se expresa con grupos y categorías en lugar de números.

También se conoce como datos categóricos. Este tipo de datos es relevante en gran medida en la investigación con un uso limitado en la estadística debido a su incompatibilidad con la mayoría de los métodos estadísticos.

Los datos cualitativos se dividen en dos categorías, a saber: datos nominales y datos ordinales. Los datos nominales nombran o definen las variables mientras que los datos ordinales las escalan.

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Aquí están las 15 diferencias clave entre los datos cuantitativos & cualitativos;

• Definiciones

Los datos cuantitativos son un grupo de información cuantificable que se puede utilizar para cálculos matemáticos y análisis estadísticos que informan las decisiones de la vida real mientras que los datos cualitativos son un grupo de datos que describen información.

Los datos cuantitativos son una combinación de valores numéricos que representan información relevante. Los datos cualitativos, en cambio, utilizan un enfoque descriptivo para expresar la información.

• Otro nombre

Los datos cuantitativos también se conocen como datos numéricos mientras que los datos cualitativos también se conocen como datos categóricos. Esto se debe a que los datos cuantitativos se miden en forma de números o recuentos.Para los datos cualitativos, se agrupan en categorías.

• Tipos

Los datos cuantitativos son de dos tipos: datos discretos y datos continuos. Los datos continuos se dividen a su vez en datos de intervalo y datos de relación.

Los datos cualitativos, por otra parte, también se dividen en dos tipos, a saber: datos nominales y datos ordinales. Sin embargo, los datos ordinales se clasifican como cuantitativos en algunos casos.

• Ejemplos

Algunos ejemplos de datos cuantitativos incluyen la escala Likert, la venta a intervalos, etc. La escala Likert es un ejemplo comúnmente utilizado de datos ordinales y es de diferentes tipos – escala Likert de 5 puntos a 7 puntos.

Algunos ejemplos de datos cualitativos incluyen el nombre, el género, el número de teléfono, etc. Estos datos pueden recogerse a través de preguntas abiertas, de opción múltiple o de preguntas abiertas cerradas.

• Características

Las características de los datos cuantitativos incluyen las siguientes; toman el valor numérico con propiedades numéricas, tienen una escala de orden estandarizado, se visualizan mediante gráficos de dispersión, y de puntos, etc.

Los datos cualitativos, en cambio, pueden tomar valores numéricos pero sin propiedades numéricas, no tienen una escala de orden estandarizada y se visualizan mediante un gráfico de barras y un gráfico circular.

• Análisis

El análisis de datos cuantitativos se agrupa en dos, a saber: la estadística descriptiva y la inferencial. Los métodos incluyen medidas de tendencia central, análisis de césped, análisis de texto, análisis conjunto, análisis de tendencias, etc.

Los métodos de análisis de datos cuantitativos son, sin embargo, sencillos, ya que sólo se puede realizar un análisis de la media y la mediana. En algunos casos, los análisis de datos ordinales utilizan estadísticas univariadas, estadísticas bivariadas, análisis de regresión, etc., que son sustitutos cercanos para calcular algunos análisis de media y desviación estándar.

• Herramientas

Durante la recogida de datos cualitativos, los investigadores utilizan herramientas como encuestas, entrevistas, grupos de discusión y observaciones, mientras que los datos cualitativos suelen recogerse a través de encuestas y entrevistas en algunos casos. Por ejemplo, al calcular la estatura media de los alumnos de una clase, se puede entrevistar a los alumnos sobre cuál es su estatura en lugar de volver a medir las estaturas.

• Métodos de recogida

Los datos cuantitativos se recogen a través de métodos cerrados, mientras que los datos cualitativos utilizan preguntas abiertas, preguntas de opción múltiple, enfoque cerrado y abierto. Esto da a los datos cualitativos un modo de recogida más amplio.

• Uso

Los datos cuantitativos se utilizan principalmente para realizar cálculos estadísticos que implican el uso de operaciones aritméticas. Calcular la CGPA de un estudiante, por ejemplo, requerirá encontrar la media de todas las calificaciones.

Los datos cuantitativos, en cambio, tratan de información descriptiva sin sumar ni realizar ninguna operación con ella. Se utiliza principalmente para recoger información personal.

• Ventajas

Los datos cuantitativos son compatibles con la mayoría de los métodos de análisis estadístico y, por ello, son los más utilizados por los investigadores. Los datos cualitativos, en cambio, sólo son compatibles con la mediana y la moda, lo que hace que tengan aplicaciones restringidas.

Aunque, en algunos casos, se realizan pruebas alternativas con datos ordinales. Por ejemplo, utilizamos como alternativas la estadística univariante, la estadística bivariante, el análisis de regresión, etc.

• Desventajas:

Aunque es muy aplicable en la mayoría de los análisis estadísticos, su entorno estandarizado puede limitar la investigación adecuada. La investigación cuantitativa se basa estrictamente en el punto de vista del investigador, lo que limita la libertad de expresión del encuestado.

Este no es el caso de la investigación cualitativa. Los datos nominales captan hasta cierto punto las emociones humanas mediante preguntas abiertas. Sin embargo, esto puede hacer que el investigador se enfrente a datos irrelevantes.

• Muestras de preguntas: Las preguntas de la investigación cuantitativa siempre tienen respuestas preestablecidas. Este no es siempre el caso en los datos cualitativos.

Ejemplo de pregunta cualitativa

¿En cuál de los siguientes intervalos se encuentra su altura en centímetros?

• 100-150
• 150-200
• 200-250

Este es un ejemplo de datos de intervalo.

Ejemplo de pregunta cuantitativa 2

Ingrese a continuación su número de identificación nacional.

Este es un ejemplo de datos nominales.

• Ejemplos: A continuación se muestran algunos ejemplos de datos cuantitativos y datos cualitativos.

Ejemplos de datos cuantitativos

• Altura media en una clase
• Medición de objetos físicos
• La probabilidad de que ocurra un evento
• Generación aleatoria de generación de números
• Cálculo de la CGPA del estudiante

Ejemplos de datos cualitativos

• Escala de Likert
• Datos recogidos de una encuesta de análisis competitivo.
• Respuestas de una entrevista de trabajo oral.
• Biodatos de los estudiantes.
• Número de teléfono
• Compatibilidad estadística

Los datos cuantitativos son compatibles con la mayoría de los métodos estadísticos, pero los datos cualitativos no lo son. Esto puede plantear problemas a los investigadores a la hora de realizar el análisis de los datos.

Esta es parte de la razón por la que los investigadores prefieren utilizar datos cuantitativos para la investigación.

• Facilidad de uso

Los métodos de recogida de datos cuantitativos son más fáciles de usar en comparación con los datos cualitativos. Aunque las preguntas abiertas pueden proporcionar a los investigadores la información que necesitan, pueden resultar estresantes para los encuestados.

A los encuestados les gusta pasar el menor tiempo posible rellenando las encuestas, y cuando les lleva tiempo, pueden abandonarlas.

¿Existen similitudes entre los datos cuantitativos &cualitativos?

• Orden

Tanto los datos cuantitativos como los cualitativos tienen un orden o escala. Es decir, los datos ordinales se clasifican a veces en datos cuantitativos. Sin embargo, los datos cualitativos no tienen una escala estandarizada.

• Usos

Los datos cuantitativos y cualitativos se utilizan para la investigación y el análisis estadístico. Aunque, mediante enfoques diferentes, ambos pueden utilizarse para lo mismo. Considere la posibilidad de que dos organizaciones investiguen el poder adquisitivo de su público objetivo a través del siguiente método.

Organización A

¿Cuál es su ingreso mensual? ____

Organización B

¿En qué intervalo se encuentran sus ingresos mensuales?

• 1000€ – 5000€
• 5001€ – 10000€
• 10001€ – 15000€

El primero es un ejemplo de recogida de datos cualitativos mientras que el segundo es un ejemplo de recogida de datos cuantitativos.

• Valor cuantitativo

Tanto los datos cuantitativos como los cualitativos toman un valor numérico. Los datos cualitativos toman valores numéricos como el número de teléfono, el código postal, el número de identificación nacional, etc. La diferencia, sin embargo, es que no se pueden realizar operaciones aritméticas con los datos cualitativos.

• Herramientas de recogida

Tanto los datos cualitativos como los cuantitativos pueden recogerse mediante encuestas/cuestionarios y entrevistas. Aunque a través de enfoques diferentes, utilizan herramientas similares.

Cuándo elegir los datos cuantitativos sobre los cualitativos

Los diferentes tipos de datos tienen su utilidad y ventajas sobre los otros. Estas ventajas son la razón por la que se eligen sobre el otro en algunos casos dependiendo del propósito de la recolección de datos. A continuación se presentan algunos casos en los que los datos cuantitativos deben ser elegidos sobre los cualitativos.

• Cuando se realiza una investigación científica

Los datos cuantitativos son más adecuados para la investigación científica debido a su compatibilidad con la mayoría de los métodos de análisis estadístico. También tiene propiedades numéricas que permiten realizar operaciones aritméticas con ellos.

• Cuando se replica la investigación

La investigación cuantitativa tiene un procedimiento estandarizado. Por lo tanto, es fácil replicar investigaciones anteriores, basarse en ellas e incluso editar los procedimientos de investigación.

• Cuando se trata de grandes datos

Los grandes conjuntos de datos se analizan mejor utilizando datos cuantitativos. Por ello, algunos investigadores convierten los datos cualitativos en cuantitativos antes de analizarlos.

Se llama cuantificación de los datos cualitativos. De esta manera, no tienen que estar barriendo una gran cadena de textos para su análisis.

• Durante la investigación basada en el laboratorio

Debido a su procedimiento estándar de análisis, es el tipo de datos más adecuado para el análisis de laboratorio.

• Cuando se trata de datos sensibles

Las investigaciones que implican datos sensibles se procesan mejor utilizando datos cuantitativos. Esto ayuda a eliminar los casos de sesgo debido a la familiaridad o a la filtración de información sensible.

Cuándo elegir datos cualitativos en lugar de cuantitativos

Aunque no son compatibles con la mayoría de los métodos de análisis estadístico, los datos cualitativos son preferibles en ciertos casos. Se prefiere sobre todo cuando se recogen datos para procesos de investigación de la vida real. He aquí algunos casos en los que los datos cualitativos deben ser elegidos sobre los cuantitativos.

• Durante la investigación de la experiencia del cliente

El objetivo principal de la investigación de la experiencia del cliente es conocer la opinión de los clientes sobre el servicio de una organización y obtener información sobre lo que pueden hacer para mejorar su servicio. Por lo tanto, para lograrlo, las organizaciones necesitan evaluar los sentimientos y las emociones humanas. Esto es algo que sólo puede hacerse con datos cualitativos.

• Entrevistas de trabajo

Especialmente con esta cultura laboral tan cambiante, los reclutadores se interesan ahora más por la actitud del solicitante, su inteligencia emocional, etc. que por las habilidades que pueda ofrecer. Para que puedan evaluar adecuadamente estos rasgos, se deben recoger datos cualitativos sobre el solicitante a través de una entrevista.

• Análisis de la competencia

Las organizaciones realizan análisis de la competencia para evaluar la popularidad de sus competidores y lo que han hecho para conseguirla. Los datos cuantitativos no dan información detallada al respecto, a diferencia de lo que ocurre con los cualitativos.

• Preguntas de seguridad

Muchas empresas basadas en la web hacen preguntas personales como «¿Cuál es el nombre de su mascota?» o «¿Cuál es el apellido de soltera de su madre?» como medio de seguridad adicional en la cuenta del usuario. Los números suelen ser difíciles de memorizar, por lo que a algunas personas les cuesta memorizar su número de teléfono hasta la fecha. Las preguntas personales (datos cualitativos) como ésta son difíciles de olvidar y, por tanto, son mejores para las preguntas de seguridad.

• Sitio web de citas

Los sitios web de citas recopilan información personal (normalmente datos nominales) de los usuarios para emparejarlos correctamente con su tipo.

¿Cuál es la mejor herramienta para recoger datos cuantitativos y cualitativos?

Formplus, como herramienta de recogida de datos, se construyó con la idea de que una recogida de datos adecuada es el primer paso hacia una investigación eficaz y fiable. Por lo tanto, los creadores del software de creación de formularios Formplus han añadido las características necesarias para ayudarle a recopilar sus datos.

Los datos cuantitativos y cualitativos se recogen mejor con Formplus porque no sólo le ayuda a recoger los datos adecuados, sino también a organizarlos para su análisis. Ya no tendrá que lidiar con datos difíciles de leer al realizar el proceso de validación de datos.

Cada dato se ajusta adecuadamente a las variables correspondientes, lo que facilita la identificación de datos faltantes o inconsistentes.

Recoger datos en línea con encuestas &Cuestionario

Cómo recoger datos cualitativos y cuantitativos con las herramientas de encuesta de Formplus

Para recoger datos cualitativos utilizando el constructor de Formplus, siga los siguientes pasos:

Paso 1: Regístrese o inscríbase

• Visite www.formpl.us en su escritorio o dispositivo móvil.
• Inscríbete a través de tu Email, Google o Facebook en menos de 30 segundos…

Paso 2: Empieza a crear formularios: Formplus le da una prueba gratuita de 21 días para probar todas las características y empezar a recoger datos cuantitativos de las encuestas en línea. El plan de precios comienza después de la expiración de la prueba en $ 20 mensuales, con descuentos razonables para la Educación y Organizaciones No Gubernamentales.

• Haga clic en el botón Crear formulario para comenzar a crear formularios de forma gratuita.
• También puede hacer clic en el botón Actualizar ahora para pasar a un plan de precios a 20 dólares mensuales.

Paso 3: Recoger datos cualitativos

Vamos a crear un formulario de muestra de recogida de datos cualitativos que introduce el nombre (datos nominales) y el nivel de felicidad (datos ordinales) de un encuestado.

• Editar el título del formulario y hacer clic en la sección de entrada del menú del constructor de formularios.
• Las secciones de entrada le permiten insertar características tales como pequeños textos para nombres, números, fecha, correo electrónico, texto largo para la retroalimentación general. Haga clic en la pestaña Nombre y edite en la configuración

• Haga clic en la sección de opciones de elección del menú del constructor de formularios. A continuación, haga clic en la pestaña Radio.
• Las opciones de elección permiten a los encuestados elegir entre diferentes opciones. Utilice la opción Radio para pedir a sus encuestados que elijan una sola opción de una lista corta.

Paso 4: Recoger datos cuantitativos

Vamos a crear un ejemplo de formulario de recogida de datos cuantitativos que introduzca los cursos ofrecidos por un estudiante y su puntuación, y que luego arroje su puntuación media.

• Haga clic en la sección Entradas avanzadas del menú del constructor, luego haga clic en la pestaña Tabla.

• Haga clic en la pestaña Texto etiquetado de la sección de entradas para dar salida al resultado de nuestro cálculo de datos cuantitativos.

• Haga clic en Añadir cálculos en la pestaña Entradas avanzadas y utilice la fórmula Puntuación/COUNT() para calcular la puntuación media.

La pestaña Añadir cálculos permite realizar operaciones aritméticas con datos numéricos.

Conclusión

Los datos cualitativos y cuantitativos tienen sus diferencias y similitudes clave, y entenderlas es muy importante ya que ayuda a elegir el mejor tipo de datos para trabajar. También ayuda a identificarlos correctamente, para no categorizar mal los datos.

Estos dos tipos de datos también tienen sus ventajas únicas sobre el otro, por lo que los investigadores utilizan un tipo de datos concreto para la investigación y utilizan el otro para otra investigación. Sin embargo, los datos cuantitativos siguen siendo el tipo de datos más popular en comparación con los datos cualitativos.

Como hemos hecho en este artículo, la comprensión de los tipos de datos es el primer paso para un uso adecuado.