La comprensión y el uso adecuado de los diferentes tipos de datos son fundamentales para el análisis preciso y la interpretación de los resultados. Entre los distintos tipos de datos que se manejan en esta disciplina, los datos de intervalo ocupan un lugar especial debido a sus características únicas y aplicaciones prácticas en diversas áreas del conocimiento.
Conozcamos más de sus características y usos
¿Qué son los datos de intervalo?
Los datos de intervalo, también llamados enteros, se definen como un tipo de datos que se miden a lo largo de una escala, en la cual cada punto se sitúa a igual distancia entre sí. Estos datos siempre se presentan en forma de números o valores numéricos donde la distancia entre dos puntos está estandarizada y es igual.
Los datos de intervalo no se pueden multiplicar ni dividir, pero sí se pueden sumar o restar. Esta clase de datos se miden en una escala de intervalo. Un ejemplo simple: la diferencia entre 100 grados Fahrenheit y 90 grados Fahrenheit es la misma que entre 60 grados Fahrenheit y 70 grados Fahrenheit.
En la investigación de mercado o en cualquier otra forma de investigación social, económica o empresarial, los datos de intervalo juegan un papel fundamental. Lo que hace que estos datos sean tan populares y demandados es que admiten casi todas las pruebas y transformaciones estadísticas para obtener datos cuantitativos.
Los datos de intervalo tienen atributos muy distintivos que los hacen diferentes en comparación con los datos nominales, ordinales o incluso de razón. Este tipo de datos no tienen un punto cero absoluto definido, presente en los datos de razón. La falta de un punto cero absoluto hace que las comparaciones de magnitudes directas sean imposibles. Por ejemplo, no es posible decir que el Objeto A es dos veces más grande que el Objeto B en datos de intervalo.
Aprende más sobre tipos de escalas de medición.
Análisis de datos de intervalo
Dado que los datos de intervalo son un tipo de datos cuantitativos, se pueden utilizar casi todos los métodos usados para analizar datos cuantitativos. Aquí hay algunos ejemplos:
- Análisis de tendencias
El análisis de tendencias es una técnica popular de análisis, utilizada para extraer tendencias y perspectivas capturando datos de encuestas durante un cierto período. En otras palabras, un análisis de tendencias sobre datos de intervalo se realiza capturando datos utilizando una encuesta de escala de intervalo en múltiples iteraciones, utilizando la misma pregunta.
- Análisis FODA
El análisis realizado para evaluar las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de una organización se llama análisis FODA y se utiliza ampliamente para evaluar datos de intervalo. Las fortalezas y debilidades son aspectos internos de una organización, mientras que las oportunidades y amenazas son externas. Una organización puede medir esta clase de datos para evaluar la competencia en el mercado, así como planificar futuras actividades de marketing utilizando los resultados del análisis FODA.
- Análisis Conjoint
El análisis conjoint es una técnica avanzada de investigación de mercado, generalmente implementada para analizar cómo las personas toman decisiones complicadas en una escala de intervalo. Analiza qué factores son importantes para los clientes antes de tomar decisiones cuando tienen múltiples opciones disponibles.
- Análisis TURF
El análisis TURF es un método que permite a un comercializador analizar el potencial de investigación de mercado para una combinación de productos y servicios. Evalúa los datos de intervalo de los clientes alcanzados por una fuente de comunicación particular y su frecuencia. Esta técnica de análisis es utilizada por investigadores para entender si un nuevo producto o servicio será bien recibido en el mercado objetivo. Este método de análisis se utilizaba principalmente para diseñar campañas mediáticas, pero se ha expandido para ser usado en la distribución de productos y análisis de líneas.
Características clave de los datos de intervalo
Aquí hay algunas características de este tipo de datos:
- Medición: Los datos se miden usando una escala de intervalo, que no solo muestra el orden y la dirección, sino que también muestra la diferencia exacta en el valor. Por ejemplo, las marcas en un termómetro o una regla son equidistantes, en palabras simples, miden la misma distancia entre las dos marcas.
- Diferencia de Intervalo: Las distancias entre cada valor en los datos de intervalo son iguales. Por ejemplo, la diferencia entre 10 cm y 20 cm es la misma que entre 20 cm y 30 cm.
- Cálculo: En los datos de intervalo, se pueden sumar o restar valores, pero no se pueden dividir ni multiplicar. Casi todos los análisis estadísticos son aplicables al calcular datos, como la media, la moda, la mediana, etc.
- Punto Cero: El punto cero absoluto es arbitrario, lo que significa que una variable se puede medir incluso si tiene un valor negativo, como la temperatura que puede estar a -10 grados bajo cero, pero la altura no puede estar por debajo de cero.
Ejemplos de datos de intervalo
Estos son algunos ejemplos sencillos de esta clase de datos:
- Se puede medir el tiempo durante el día utilizando un reloj de 12 horas, este es un buen ejemplo de este tipo de datos. El tiempo en un formato de 12 horas es una medida rotacional que se reinicia a cero en una periodicidad establecida. Estos números están en una escala de intervalo ya que la distancia entre ellos es medible y comparable. Por ejemplo, la diferencia entre 5 minutos y 10 minutos es la misma que entre 15 minutos y 20 minutos en un reloj de 12 horas.
- La temperatura medida en Fahrenheit y Celsius, pero no en Kelvin. Si se mide la temperatura en Fahrenheit y Celsius, entonces se considerará como datos de intervalo ya que el 0 es arbitrario. Pero en Kelvin, 0 es absoluto. No puede haber una temperatura por debajo de cero grados en Kelvin.
- Cuando se calcula el puntaje de inteligencia en una prueba de CI. No hay un punto cero para el CI. Según estudios psicológicos, una persona no puede tener inteligencia cero, por lo tanto, en este ejemplo, el cero es arbitrario. El CI es un dato numérico expresado en intervalos usando una escala de medición fija.
- Puntajes de exámenes como el SAT. Los puntajes en la prueba SAT están en el rango de 200-800. Los números de 0 a 200 no se usan cuando se escala el puntaje bruto (número de preguntas respondidas correctamente) al puntaje de la sección. El punto de referencia no es un cero absoluto, por lo tanto, califica para ser datos de intervalo.
- La edad también es una variable que se puede medir en una escala de intervalo. Por ejemplo, si A tiene 15 años y B tiene 20 años, no solo está claro que B es mayor que A, sino que B es mayor que A por 5 años.
Esta clase de datos son uno de los tipos de datos más utilizados. Las herramientas de encuestas ofrecen varias formas de capturar este tipo de datos. Cuando se despliega una encuesta a un encuestado, con una cierta pregunta demográfica que le pide a los encuestados que indiquen sus ingresos, estas cifras pueden variar desde cero hasta el infinito.
Por ejemplo:
Por favor indique sus ingresos anuales:
- Menos de $40,000
- $40,000- $60,000
- $60,000- $80,000
- $80,000- $100,000
- Más de $100,000
Los datos numéricos recogidos de esta manera se pueden categorizar en grupos, en los ejemplos mencionados anteriormente, los grupos pueden basarse en los ingresos anuales de los encuestados. Personas que caen en la misma categoría de ingresos.
Existen múltiples tipos de preguntas de encuesta que se pueden usar para generar datos de intervalo. Estos datos obtenidos son ricos en perspectivas, pero un investigador debe pensar cuidadosamente antes de implementarlos en una encuesta.
Conclusión
En conclusión, el dominio de los datos de intervalo y su análisis es fundamental para cualquier profesional involucrado en la investigación cuantitativa. Al reconocer y abordar las particularidades de estos datos, se potencia la capacidad de generar conclusiones robustas y de alta calidad, fortaleciendo así la base de la ciencia y la toma de decisiones informadas.
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