¿Qué son los datos cuantitativos?

En estadística, los datos cuantitativos son numéricos y se obtienen mediante el conteo o la medición y se contrastan con   conjuntos de datos cualitativos , que describen los atributos de los objetos pero no contienen números. Hay una variedad de formas en que surgen los datos cuantitativos en las estadísticas. cada uno de los siguientes es un ejemplo de datos cuantitativos:

• las alturas de los jugadores en un equipo de fútbol
• la cantidad de autos en cada fila de un estacionamiento
• la calificación porcentual de estudiantes en un aula
• los valores de las casas en un barrio
• La vida útil de un lote de un determinado componente electrónico.
• El tiempo dedicado a hacer cola para los compradores en un supermercado.
• El número de años en la escuela para individuos en un lugar en particular.
• El peso de los huevos tomados de un gallinero en un determinado día de la semana.

Además, los datos cuantitativos pueden desglosarse y analizarse según el nivel de medición involucrado, incluidos los niveles de medición nominales, ordinales, de intervalo y de relación, o si los conjuntos de datos son continuos o discretos.

En estadística, hay una variedad de formas en que las cantidades o atributos de los objetos pueden medirse y calcularse, todo lo cual involucra números en conjuntos de datos cuantitativos. Estos conjuntos de datos no siempre involucran números que se puedan calcular, lo cual se determina por el nivel de medición de cada conjunto  de datos :

• nominal: cualquier valor numérico en el nivel nominal de medición no debe tratarse como una variable cuantitativa. Un ejemplo de esto sería un número de camiseta o un número de identificación de estudiante. no tiene sentido hacer ningún cálculo sobre este tipo de números.
• ordinal: los datos cuantitativos en el nivel ordinal de medición se pueden ordenar, sin embargo, las diferencias entre los valores no tienen sentido. Un ejemplo de datos en este nivel de medición es cualquier forma de clasificación.
• intervalo: los datos en el nivel de intervalo se pueden ordenar y las diferencias se pueden calcular de manera significativa. sin embargo, los datos en este nivel generalmente carecen de un punto de partida. Además, las relaciones entre los valores de los datos no tienen sentido. Por ejemplo, 90 grados Fahrenheit no es tres veces más caliente que cuando es 30 grados.
• cociente: los  datos en el nivel de cociente de medición no solo se pueden ordenar y restar, sino que también se pueden dividir. La razón de esto es que estos datos tienen un valor cero o punto de partida. Por ejemplo, la escala de temperatura Kelvin tiene un cero absoluto .

determinar a cuál de estos niveles de medición corresponde un conjunto de datos ayudará a los estadísticos a determinar si los datos son útiles o no para hacer cálculos u observar un conjunto de datos tal como está.

Otra forma de clasificar los datos cuantitativos es si los conjuntos de datos son discretos o continuos: cada uno de estos términos tiene subcampos enteros de matemáticas dedicados a estudiarlos; Es importante distinguir entre datos discretos y continuos porque se utilizan diferentes técnicas.

un conjunto de datos es discreto si los valores se pueden separar entre sí. El principal ejemplo de esto es el conjunto de números naturales . no hay forma de que un valor pueda ser una fracción o entre cualquiera de los números enteros. Este conjunto surge de forma muy natural cuando contamos objetos que solo son útiles mientras están completos como sillas o libros.

Los datos continuos surgen cuando las personas representadas en el conjunto de datos pueden tomar cualquier número real en un rango de valores. por ejemplo, los pesos pueden informarse no solo en kilogramos, sino también en gramos y miligramos, microgramos, etc. nuestros datos están limitados solo por la precisión de nuestros dispositivos de medición.