Comprender estos tipos de datos es fundamental para realizar análisis estadísticos precisos y seleccionar las visualizaciones correctas que nos permitan tomar mejores decisiones empresariales.
Bien, una vez que tenemos claro cuál es el objetivo de la sesión, vamos a explorar por qué es crucial entender los tipos de datos.
Imagínate que estás trabajando en un análisis para determinar la efectividad de una nueva estrategia de inversión.
Cómo decides qué métodos estadísticos utilizar?
Todo comienza con la clasificación correcta de los datos.
Si no tienes claro el tipo de datos con los que vas a trabajar, podrías elegir mal las herramientas y técnicas y esto llevaría a resultados engañosos en el análisis financiero y en el análisis de negocios.
Trabajar con datos incorrectamente clasificados puede resultar en errores significativos, en modelos predictivos, en la interpretación de métricas clave o incluso en la evaluación de riesgos.
Por eso, antes de aplicar cualquier análisis, es vital que entiendas qué tipos de datos tenés en tus manos.
Esta comprensión será la base para tomar decisiones más acertadas.
Ahora pasemos a entender cómo se clasifican los datos.
Hay dos grandes categorías que debemos conocer.
Categoricos vs Numericos(discretos-Continuos).
Para ayudarte a visualizar esto, podemos pensar en la clasificación de datos como un árbol de clasificación,.
En un alto nivel tenemos los datos categóricos que agrupan información en categorías y los datos numéricos que incluyen cifras y medidas.
Los datos categóricos y los datos numéricos.
Dentro de los datos numéricos, además encontramos una subdivisión entre discretos y continuos.
Esta distinción es crucial cuando tratamos de modelar o analizar tendencias, por ejemplo en el comportamiento de los clientes o en los movimientos del mercado financiero.
Vamos a profundizar en cada uno de estos tipos para que comprendas cómo puedes aplicar este conocimiento en tus análisis.
Primero hablemos de los datos categóricos.
Como su nombre lo indica, este tipo de datos nos ayuda a clasificar o agrupar información. Por ejemplo, en una empresa financiera podrías querer analizar a tus clientes en función de su perfil de riesgo, siendo más específico, bajo, medio o alto.
Otro ejemplo sería evaluar el tipo de transacción como compra venta o retiro de fondos. Estos datos no tienen un valor numérico en sí mismo, sino que representan categorías o grupos(categóricos).
La correcta identificación de los datos categóricos te permitirá, por ejemplo, segmentar mejor a tus clientes, diseñar campañas de marketing más efectivas o personalizar productos financieros para visualizar datos categóricos.
Suelen ser muy útiles los gráficos de barras(categóricos) o gráficos de sectores, los gráficos de pastel o anillo que nos muestran claramente cómo se distribuyen las categorías.
A continuación vamos a profundizar en los datos numéricos. Empecemos con los datos discretos.
Los datos discretos son aquellos que pueden ser contados. Estos valores son enteros y no pueden tener decimales. Un ejemplo clásico en el ámbito financiero es el número de transacciones realizadas por un cliente en un mes o la cantidad de acciones que una empresa emite durante un periodo determinado.
Este tipo de datos es ideal para situaciones donde estás haciendo un conteo(discretos), como el número de clientes que compraron un producto durante una promoción específica o el número de quejas recibidas en un trimestre.
Cuando trabajas con datos discretos, puedes utilizar gráficos de columna o tablas para mostrar de manera efectiva como se distribuyen estos conteos y cómo evolucionan con el tiempo.
Ahora pasemos a los datos continuos,
Son los que encontramos con mayor frecuencia en el análisis financiero avanzado.
Los datos continuos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango, incluyendo cifras decimales extremadamente precisas. Un buen ejemplo sería el precio de una acción que fluctúa durante el día de negociación.
Aquí no podemos limitar los valores a enteros, ya que los precios pueden tener varios decimales.
Otro ejemplo sería la rentabilidad de un portafolio de inversión que puede cambiar con precisión decimal. Estos datos son muy útiles para analizar tendencias a lo largo del tiempo o para realizar modelos de regresión que predigan el comportamiento de un mercado.
Cuando visualices datos continuos, los gráficos de líneas y los histogramas son tus mejores aliados, ya que te permiten ver la distribución y las tendencias de forma clara.
Ahora entremos en el análisis comparativo entre datos discretos y continuos utilizando ejemplos relevantes en el ámbito financiero.
Primero hablemos de los datos discretos.
Como mencionamos antes, estos datos son contables y finitos, es decir, se pueden contar y siempre resultan en un número entero.
Por ejemplo, si estamos analizando el número de operaciones bursátiles realizadas por un cliente en un mes, este será siempre un valor entero.
Podrían ser uno o cinco o quizás 20 transacciones.
Otro ejemplo típico sería el número de productos vendidos en un trimestre, ya que no podemos vender una fracción de un producto. Sin embargo, aquí surge una duda bastante válida Qué pasa con un número decimal exacto como 100.50?
No debería considerarse también discreto ya que tiene un valor exacto?
Esta es una pregunta muy válida y vale la pena aclarar este punto.
Aunque un valor como 100,50 $ parece exacto, en realidad pertenece a la categoría de datos continuos. La razón es que los datos continuos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango y permiten una precisión infinita después del punto decimal.
Aunque redondeamos y esta es la palabra clave, estamos redondeando para facilitar su uso, por ejemplo, en dólares y centavos.
En su naturaleza, el valor puede tener más dígitos decimales si se mide con mayor precisión. Y el ejemplo típico, por ejemplo, saliéndose del ámbito financiero, sería la estatura o el peso.
A lo mejor a la hora de medir usted mide uno 75 centímetros, pero esa es una medición redondeada. A lo mejor usted realmente mide 1.7545789 y un número infinito de decimales que usted está redondeando a uno 75.
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Son los que encontramos con mayor frecuencia en el análisis de datos clínicos y epidemiológicos avanzados.
Los datos continuos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango, incluyendo cifras decimales extremadamente precisas. Un buen ejemplo sería la presión arterial sistólica de un paciente, que puede variar minuto a minuto durante una medición continua.
Aquí no podemos limitar los valores a enteros, ya que las mediciones clínicas pueden tener múltiples decimales dependiendo de la precisión del instrumento de medición.
Otro ejemplo sería el nivel de glucosa en sangre de un paciente diabético, que puede cambiar con precisión decimal a lo largo del día. Estos datos son muy útiles para analizar tendencias evolutivas de una enfermedad o para realizar modelos de regresión que predigan la progresión de una patología o la respuesta a un tratamiento.
Cuando visualices datos continuos en bioestadística, los gráficos de líneas (para series temporales) y los histogramas (para distribuciones) son tus mejores aliados, ya que te permiten ver la distribución y las tendencias de forma clara en poblaciones de pacientes.
Ahora entremos en el análisis comparativo entre datos discretos y continuos utilizando ejemplos relevantes en el ámbito sanitario y hospitalario.
Primero hablemos de los datos discretos.
Como mencionamos antes, estos datos son contables y finitos, es decir, se pueden contar y siempre resultan en un número entero.
Por ejemplo, si estamos analizando el número de ingresos hospitalarios de un paciente en un año, este será siempre un valor entero. Podrían ser uno, o cinco, o quizás 20 ingresos.
Otro ejemplo típico sería el número de sesiones de quimioterapia recibidas por un paciente oncológico, o el número de fármacos prescritos en una consulta, ya que no podemos administrar una fracción de una sesión o de un medicamento completo.
Sin embargo, aquí surge una duda bastante válida: ¿Qué pasa con un número decimal exacto como 36.5 °C de temperatura corporal? ¿No debería considerarse también discreto ya que tiene un valor exacto?
Esta es una pregunta muy válida y vale la pena aclarar este punto.
Aunque un valor como 36.5 °C parece exacto, en realidad pertenece a la categoría de datos continuos. La razón es que los datos continuos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango y permiten una precisión infinita después del punto decimal.
Aunque redondeamos —y esta es la palabra clave—, estamos redondeando para facilitar su uso en la práctica clínica. Por ejemplo, en termómetros digitales que muestran solo un decimal.
En su naturaleza, el valor puede tener más dígitos decimales si se mide con mayor precisión. Un termómetro más sensible podría registrar 36.5238 °C, pero nosotros redondeamos a 36.5 °C por razones prácticas.
Ejemplo clásico en bioestadística: estatura y peso
Cuando decimos que un paciente mide 1.75 metros, esa es una medición redondeada. En realidad, su estatura exacta podría ser 1.7545789 metros y un número infinito de decimales que estamos redondeando a 1.75 metros por conveniencia clínica.
Lo mismo ocurre con el peso corporal (75.3 kg), la concentración de colesterol (189.5 mg/dL) o el volumen espiratorio forzado en espirometrías (2.45 litros).
Tabla comparativa en contexto sanitario:
Conclusión práctica en bioestadística:
Los datos discretos nos ayudan a contar eventos clínicos (frecuencias)
Los datos continuos nos ayudan a medir variables fisiológicas con precisión
Ambos son fundamentales para el análisis estadístico en investigación clínica y la toma de decisiones basadas en evidencia
En resumen, los datos discretos son ideales para contar eventos concretos como el número de clientes que adquieren un producto.
Y los datos continuos, en cambio, capturan variaciones precisas y nos permiten hacer análisis más detallados como la proyección de rentabilidades o el seguimiento de precios de acciones en tiempo real.
Entender esta distinción es clave para seleccionar las herramientas estadísticas y visualizaciones correctas, optimizando así la precisión de tu análisis y la toma de decisiones en finanzas y analítica de negocios.
Hemos cubierto bastante terreno en esta sesión y para resumir, los datos categóricos nos ayudan a clasificar información en grupos.
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RESUMEN: Tipos de datos en bioestadística clínica
En resumen:
Los datos discretos son ideales para contar eventos clínicos concretos, como el número de pacientes que presentan una complicación postoperatoria, la cantidad de ingresos hospitalarios en un servicio durante un mes, o el número de dosis de medicamento administradas a un paciente.
Los datos continuos, en cambio, capturan variaciones precisas en las mediciones fisiológicas y nos permiten hacer análisis más detallados, como el seguimiento de la evolución de la presión arterial en pacientes hipertensos, la variación de la glucemia a lo largo del día, o la proyección de la función pulmonar en pacientes con EPOC.
Entender esta distinción es clave para seleccionar las herramientas estadísticas y visualizaciones correctas, optimizando así la precisión de tu análisis y la toma de decisiones clínicas basadas en evidencia.
Hemos cubierto bastante terreno en esta sesión y para resumir:
Aplicación práctica en el entorno hospitalario:
Los datos categóricos te ayudan a segmentar poblaciones de pacientes para análisis comparativos
Los datos discretos te permiten cuantificar la carga asistencial y los recursos utilizados
Los datos continuos son esenciales para el monitoreo de la evolución clínica y la detección temprana de deterioro en los pacientes
Dominar esta clasificación te permitirá:
Diseñar mejores estudios de investigación clínica
Seleccionar las pruebas estadísticas adecuadas (t-student, Chi-cuadrado, ANOVA, etc.)
Interpretar correctamente los resultados de artículos científicos
Comunicar hallazgos de manera efectiva al equipo multidisciplinario
Contribuir a la medicina basada en evidencia y a la mejora continua de la calidad asistencial
Los datos numéricos se subclasifican en discretos y continuos.
Los datos numéricos discretos nos permiten contar elementos, mientras que los datos numéricos continuos nos brindan un nivel de precisión que es invaluable en análisis detallados.
La correcta clasificación de los datos nos permitirá seleccionar las herramientas estadísticas adecuadas y, en última instancia, tomar decisiones informadas basadas en su análisis.
Con esto estaría finalizando la sesión.
Muchas gracias.
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