Fundamentos de Ciencia de Datos · Análisis de Datos

Tipos de datos y niveles de medición

Clasifica variables según su naturaleza y su nivel de medición (nominal, ordinal, de intervalo y de razón) y justifica la técnica estadística que cada nivel permite.

Tipos de datos y niveles de medición

Ilustracion de ciencia de datos: pipeline de datos crudos a insights con herramientas.
El ecosistema de la ciencia de datos: desde los datos hasta la etica.

Mapa conceptual

La idea que governa todo el análisis Antes de calcular nada, pregunta: ¿qué información codifica realmente este número? La misma cifra, en un nivel de medición distinto, autoriza operaciones completamente diferentes.

Decir «esta columna es numérica» es una respuesta incompleta y a veces peligrosa. Un semáforo codificado como 1=rojo, 2=amarillo, 3=verde es numérico, pero su promedio no significa nada. La temperatura en Celsius sí admite sumar grados, pero su «cero» no indica ausencia de calor, así que decir «el doble de calor» está prohibido. El nivel de medición es lo que fija la diferencia.

Primero, la naturaleza: ¿cualidad o cantidad?

La clasificación no siempre cae del cielo: depende de cómo recojas el dato. La edad es cuantitativa si la guardas en años, pero se vuelve ordinal si la registras como «joven / adulto / mayor».

La escala NOIR: cuatro niveles, de menos a más informativo

Cada nivel hereda las operaciones del anterior y agrega una. Subir de nivel da más licencia estadística; bajarla se paga con conclusiones inválidas.
NivelQué permiteEjemplo«Cero» significaNo permite
Nominaligual / distintogénero, marca, paísnada especial (etiqueta)ordenar, promediar
Ordinalademás, ordeneducación, satisfacción, rangoposición mínima relativadiferencias exactas, media
Intervaloademás, distancias igualestemperatura en °C, añocero arbitrariorazones («el doble»)
Razónademás, proporcionesingresos, peso, edad, ventasausencia real de la magnitudcasi nada: es el más rico

Regla práctica: pregúntate dos cosas. «¿Puedo ordenar sin mentir?» separa nominal de ordinal. «¿Me dicen algo las restas?» separa ordinal de intervalo. «¿Me dicen algo los cocientes y hay un cero real?» separa intervalo de razón.

El resultado de una encuesta se registra como «muy insatisfecho (1), insatisfecho (2), satisfecho (3), muy satisfecho (4)». ¿Qué nivel de medición es?

Calcular la media tiene sentido para una variable de razón pero no para una nominal.

Une cada variable con el nivel de medición que mejor la describe.

Esto decide tu estadístico, y es más importante de lo que parece

Muchos errores «avanzados» nacen aquí: promediar una ordinal, estandarizar una nominal, o graficar una razón con una escala que exagera diferencias. Elegir la técnica apropiada no es un formalismo del examen: es lo que separa un análisis defendible de uno que se cae en la primera pregunta de un reviewer.

Clasifica cada operación según el nivel mínimo de medición que requiere para ser válida.

Nominal o más
Ordinal o más
Intervalo o más
Razón

En el nivel , sólo se puede afirmar igualdad o diferencia. En el , además, importa el orden. En el de , las distancias entre valores son comparables, y en el de , existe un cero absoluto que hace legítimas las proporciones.

Una base de datos guarda «código postal». ¿Cómo conviene tratarlo en un análisis?

Niveles de medición de memoria

Nominal
solo igual / distinto; se usa moda
Ordinal
hay orden, no distancias iguales; mediana
Intervalo
distancias iguales, cero arbitrario; media sí, «el doble» no
Razón
cero absoluto; proporciones y porcentajes válidos
Discreta vs continua
se cuenta (enteros) vs se mide (decimales)
Código postal
nominal aunque tenga dígitos

Para seguir practicando

Escalas de medición (NOIR)
La clasificación de Stevens con ejemplos y discusiones de cada nivel.

Toma un conjunto de datos que uses (una hoja de cálculo de clase, tus gastos, tus pasos diarios). Clasifica cada variable en su nivel de medición y anota qué operación estadística quedaría PROHIBIDA con ese nivel. Justifica una de ellas en una frase.

PistaPregúntate, por cada columna: ¿ordeno? ¿resto con sentido? ¿hay un cero real?

UC Berkeley Data Science
Recursos y definiciones de ciencia de datos.