Datos cualitativos y cuantitativos: ¿cuál es la diferencia?
El análisis de datos es amplio, exploratorio y francamente complejo.
Pero cuando damos un paso atrás e intentamos simplificar el análisis de datos, podemos ver rápidamente que se reduce a dos metodologías: Los datos cualitativos y los datos cuantitativos. Estos dos tipos de datos son muy diferentes y, sin embargo, constituyen todos los datos que se analizarán.
Antes de sumergirse en el análisis de datos, es importante entender las diferencias clave entre los datos cualitativos y cuantitativos.
¿Cuál es la diferencia entre los datos cuantitativos y cualitativos?
Los datos cuantitativos pueden contarse, medirse y expresarse mediante números. Los datos cualitativos son descriptivos y conceptuales. Los datos cualitativos pueden clasificarse en función de sus rasgos y características.
Un tipo de datos es objetivo, directo y concluyente. El otro tipo es subjetivo, interpretativo y exploratorio. Así que, ¿cuál es cuál?
Ahora que tenemos las diferencias fuera del camino vamos a sumergirnos en cada tipo de datos utilizando ejemplos del mundo real.
¿Qué son los datos cualitativos?
Los datos cualitativos no son estadísticos y suelen ser no estructurados o semiestructurados. Estos datos no se miden necesariamente con números duros que se utilizan para elaborar gráficos y diagramas. En su lugar, se clasifican en base a propiedades, atributos, etiquetas y otros identificadores.
Los datos cualitativos pueden utilizarse para formular la pregunta «por qué». Se trata de una investigación y a menudo está abierta hasta que se lleve a cabo una investigación posterior. La generación de estos datos de la investigación cualitativa se utiliza para teorizaciones, interpretaciones, desarrollo de hipótesis y comprensiones iniciales.
Los datos cualitativos pueden generarse a través de:
- Textos y documentos
- Grabaciones de audio y vídeo
- Transcripciones de entrevistas y grupos focales
- Observaciones y notas
Sorprendentemente, los números de identificación como el número de la seguridad social (SSN) o la licencia de conducir también se consideran cualitativos porque son categóricos y únicos para una persona.
Ejemplos de datos cualitativos
Para entender mejor los datos cualitativos, tomemos el ejemplo de una librería. Las siguientes características de esta librería determinan la calidad de la información que disponemos sobre ella:
- Fabricada en madera
- Construida en Italia
- De color marrón oscuro
- Pomos dorados
- Acabado liso
- Fabricada en roble
Cuando hablamos de datos cualitativos, hablamos de las características de un objeto específico. Los datos cualitativos se obtienen mediante el análisis cualitativo de la información detallada sobre el asunto en cuestión.
Con una estantería, hay muchas formas de obtener información cualitativa de diferentes observadores. Si alguien no tiene detalles específicos sobre la librería, puede suponer que está hecha de teca, no de roble, y que tiene una superficie rugosa, no lisa. Del mismo modo, también podemos discutir de qué tipo de roble está hecho o de qué parte de Italia procede.
Así pues, los identificadores de los datos cualitativos pueden ser subjetivos, lo que convierte el análisis de los datos cualitativos en un proceso complejo con numerosas posibilidades y estructuras.
¿Qué son los datos cuantitativos?
A diferencia de los datos cualitativos, los datos cuantitativos son estadísticos y suelen ser de naturaleza estructurada, es decir, más rígidos y definidos. Este tipo de datos se mide mediante números y valores, lo que los convierte en un candidato más adecuado para el análisis de datos.
Mientras que los datos cualitativos están abiertos a la exploración, los cuantitativos son mucho más concisos y cerrados. Puede utilizarse para formular las preguntas «cuánto» o «cuántos», seguidas de información concluyente.
Los datos cuantitativos pueden generarse a través de:
- Tests
- Experimentos
- Encuestas
- Informes de mercado
- Métricas
Tipos de datos cuantitativos y ejemplos
Los datos cuantitativos pueden dividirse en otras subcategorías. Estas categorías se denominan datos discretos y continuos.
Datos discretos
Los datos discretos son simplemente datos que no se pueden dividir en partes más pequeñas. Este tipo de datos se compone de números enteros (números positivos y negativos, por ejemplo, -100, 10, 100, y así sucesivamente) y es finito (lo que significa que llega a un límite).
Unos pocos ejemplos de datos discretos serían la cantidad de cambio que tiene en su bolsillo, cuántos iPhones se vendieron el año pasado y cuánto tráfico llegó a su sitio web hoy.
Otra nota importante es que los datos discretos pueden ser técnicamente categóricos. Por ejemplo, el número de jugadores de béisbol de un equipo nacidos en México es entero y discreto.
Datos continuos
Los datos continuos son datos que pueden dividirse infinitamente en partes más pequeñas o datos que fluctúan continuamente.
Algunos ejemplos de datos continuos serían la velocidad de tu tren durante el trayecto matutino, el tiempo que tardas en escribir un artículo, tu peso y tu edad.
¿Qué tipo de datos es mejor para el análisis de datos?
Ahora que hemos desglosado el pan y la mantequilla de los datos cualitativos y cuantitativos, es el momento de considerar qué tipo es mejor para el análisis de datos.
Los datos cualitativos casi siempre se considerarán datos no estructurados o semiestructurados. Este tipo de datos tiene un formato poco preciso y muy poco estructurado. Debido a esto, los datos cualitativos no pueden ser recogidos y analizados utilizando métodos convencionales.
Dar sentido a los datos cualitativos puede llevar mucho tiempo y ser costoso, aunque existen algunos métodos para «estructurar» estos datos.
Por ejemplo, uno podría aplicar metadatos para describir un archivo de datos no estructurados. El texto alternativo es un tipo de metadatos que se aplica a los archivos de imágenes para ayudar a los motores de búsqueda como Google, Bing y Yahoo a indexar las imágenes relevantes.
El auge de las bases de datos NoSQL ha hecho que la recopilación y el almacenamiento de datos cualitativos sea mucho más manejable. Sin embargo, aún queda un camino por recorrer antes de poder aprovechar estos datos por completo.
Los datos cuantitativos se considerarán casi siempre datos estructurados. Este tipo de datos se formatean de manera que puedan organizarse y buscarse rápidamente en bases de datos relacionales. Quizás el ejemplo más común de datos estructurados son los números y valores que se encuentran en las hojas de cálculo.
Debido a que los datos cuantitativos y los datos estructurados van de la mano, generalmente se prefieren los datos cuantitativos para el análisis de datos.
Investigación cuantitativa vs. cualitativa
La investigación cuantitativa es un análisis numérico y estadístico de datos estadísticos y numéricos (números y estadísticas). Por otro lado, la investigación cualitativa se ocupa de datos abiertos y no numéricos (conceptos, descripciones, significados, palabras y más).
Tipos de métodos de investigación cualitativa
Los métodos de investigación cualitativa se centran en los métodos de recopilación de datos cualitativos para estudiar y observar a un público objetivo y sacar conclusiones de los datos recopilados. Este método de investigación se basa más en las características subjetivas que determinan los enfoques cualitativos. Estos son algunos de los métodos de investigación cualitativa más utilizados.
Grupos de discusión
El método de investigación de grupos de discusión es uno de los métodos de investigación cualitativa más utilizados en la recogida de datos. Un grupo focal está formado por un número determinado de encuestados (entre 5 y 10) que actúan como un conglomerado. Se puede enviar una encuesta o un cuestionario en línea a un grupo focal para obtener sus comentarios u opiniones sobre un tema específico y registrar sus respuestas para un rápido análisis de datos.
Formar y gestionar grupos focales puede ser un proceso complejo y costoso. Lo utilizan las empresas que quieren lanzar un nuevo producto para estudiar el mercado y obtener información sobre las necesidades, las preferencias y los rasgos de comportamiento de su público objetivo.
Investigación etnográfica
La investigación etnográfica consiste en observar y estudiar temas de investigación en una ubicación geográfica específica. Esta ubicación geográfica puede ir desde una pequeña entidad hasta un gran país del mundo. La investigación etnográfica ayuda a estudiar las culturas, los comportamientos, las tendencias y los puntos de dolor en un entorno natural. De nuevo, se trata de un método de investigación que requiere mucho tiempo y que no puede limitarse a un periodo concreto.
Estudio de casos
Un estudio de casos es un análisis en profundidad utilizado principalmente en las ciencias sociales y educativas. Puede ser realizado por cualquier organización, grande o pequeña, para hacer una inferencia detallada sobre un tema. Un estudio de caso es también uno de los métodos de investigación más sencillos pero que más tiempo consumen y que implican la recopilación de datos de múltiples fuentes.
Narrativa
El método de investigación narrativa se basa en desarrollar o crear una historia. Se reúne una serie de acontecimientos y se crea una narración en torno a un tema observado. Este método de investigación muestra cómo una pequeña entidad puede afectar a un evento significativo y determinar su relación.
Fenomenología
La fenomenología es otro método de investigación que tiene en cuenta un evento o fenómeno específico para la recogida de datos cualitativos. Ayuda a un observador a entender cómo, por qué y qué fenómeno ocurre y su impacto en el tema en cuestión. La fenomenología utiliza varios métodos de recogida de datos, desde documentos, vídeos y entrevistas hasta la visita a un lugar, la experiencia del fenómeno y la descripción de cómo ha evolucionado y se ha desarrollado a lo largo del tiempo.
Teoría fundamentada
La teoría fundamentada se centra en explicar el razonamiento que hay detrás de la ocurrencia de un evento. El tamaño de la muestra utilizada para la teoría fundamentada suele ser inferior a cien sujetos y evalúa cómo ocurre algo en un momento determinado.
Tipos de métodos de investigación cuantitativa
Los métodos de investigación cuantitativa, por su parte, utilizan enfoques cuantitativos para la recogida y el análisis de datos. Se trata de un método de investigación numérico y estadístico que utiliza números y estadísticas para obtener deducciones razonables y definitivas. Estos son algunos de los métodos de investigación cuantitativos más comunes.
Correlacional
Un método de investigación correlacional estudia la relación entre dos o más variables que son similares e interdependientes. Muestra cómo una variable afecta a la otra y viceversa. La investigación correlacional utiliza el análisis matemático para analizar los datos recogidos. Los resultados pueden presentarse en un diagrama o generarse en estadísticas para completar los resultados de la investigación.
Experimental
Un método de investigación experimental es un enfoque de investigación teórico. Se centra en una teoría para distinguir entre afirmaciones correctas y erróneas. Este método de investigación ayuda a verificar un argumento y se utiliza principalmente en las ciencias naturales.
Comparativa casual
La comparativa casual compara dos variables que no están relacionadas. Una es dependiente y la otra es independiente. También se conoce como investigación cuasi experimental y determina la relación causa-efecto entre estas variables.
Investigación por encuesta
La investigación por encuesta es uno de los métodos de investigación más utilizados en áreas que van desde la educación hasta la política, pasando por la economía y otras. Las organizaciones lo utilizan para recoger opiniones sobre sus productos de encuestados al azar a través de encuestas, cuestionarios y otros métodos de entrada. Los datos recogidos se analizan después para obtener resultados cuantitativos.
¿Cómo conoce la diferencia?
Para reforzar su comprensión de los datos cualitativos y cuantitativos, piense en algunas formas de su vida en las que puedan aplicarse ambos.
Empiece por usted mismo como ejemplo. Para obtener datos cualitativos, considere identificadores como el color de su ropa, el tipo de cabello y la forma de la nariz. Para los datos cuantitativos, considere medidas como la altura, el peso, la edad y la talla de los zapatos.
Con un firme conocimiento de los datos cualitativos y cuantitativos, puede empezar a dar sentido a la analítica de los grandes datos.