Investigaciones con datos cualitativos y cuantitativos, ¿cuál es la diferencia?

Al realizar investigaciones de algún tema en particular, se pueden contar con todo tipo de variables que nos den resultados con toda clase de información. Algunas de estas variables son medibles y sus resultados son datos numéricos. Otras variables no se pueden medir pero son muy comunes en una gran variedad de estudios.

En esta publicación veremos cuáles son las diferencias entre las variables cuantitativas y cualitativas, qué tipo de variables existen de cada una y qué datos podemos obtener. Veremos además varios ejemplos de cada tipo de variable y de la clase de datos que se manejan, así como el uso que tienen en la investigación científica.

¿Qué son las variables cuantitativas y cualitativas?

 Cuando una variable puede medirse, se le denomina cuantitativa o numérica. Variables de este tipo pueden ser, por ejemplo, la edad de las personas, el tiempo de una reacción química, los ingresos de una compañía o la velocidad de transmisión de una señal a un dispositivo electrónico. Como resultado de estas variables se tienen resultados numéricos como los siguientes:

• Edad de una persona encuestada en su primer trabajo formal: 22 años
• Tiempo de cocción de un pavo grande: 5 horas
• Ingreso de Google, último trimestre de 2021: 74,900 000 dólares
• Velocidad de transmisión de la conexión LAN: 100 Megabytes por segundo.

En el caso en el que una variable no pueda medirse, se le denomina cualitativa o categórica. Ejemplos de variables cualitativas son el país de nacimiento de las personas, el sabor de los alimentos, el giro de negocio de una compañía o la marca de celular que usamos.

• País de nacimiento de un inmigrante en Alemania en una encuesta: Turquía
• Sabor de un postre por un panel catador: Dulce, un poco empalagoso
• Principal giro de la compañía mexicana Bimbo: Venta de pan empaquetado
• Marca de celular en Argentina que usa una persona encuestada: Moto G41

Datos cuantitativos vs. datos cualitativos

Los datos cuantitativos pueden ser continuos o discretos.

El tiempo, o la temperatura, por ejemplo, pueden tener todo tipo de valores posibles o dentro de algún intervalo por lo que se trata de datos cuantitativos continuos. Por ejemplo, si se miden los tiempos en los que una persona corre los 100 metros planos, este tiempo puede variar desde unos 9.58 m/s (tiempo del atleta Usain Bolt) hasta un tiempo bastante mayor, pero puede tener todos los valores numéricos que registre un cronómetro. En el caso de la temperatura, si se mide en grados Celsius, sabemos que en la Tierra, se pueden encontrar todos los valores posibles desde la región más fría del planeta, a casi 90°C hasta la máxima temperatura registrada, de poco más de 56°C.

Los datos cuantitativos discretos sólo pueden tener ciertos valores permitidos.

Ejemplos de este tipo de datos son el número de hijos de una pareja o el número de ventas que realiza una persona por internet. En nuestros días, una pareja suele tener uno, dos o tres hijos, comúnmente, y a principios del siglo pasado, solía tener doce, trece o catorce hijos. De hecho, puede tener un número entero de hijos, pero en ningún caso una fracción, como 2.5 hijos. Por otro lado, una persona que realiza ventas por internet, puede tener un número bajo de ventas al principio, digamos incluso, unas diez, pero conforme pasa el tiempo puede llegar a registras cientos de ventas. En este caso, no obstante, el número de ventas es un entero y no tiene sentido hablar de “5.8 ventas” sino de 5 o 6 ventas pues para que se registre una venta realizada, ninguna se puede quedar a medias.

Los datos cualitativos pueden ser ordinales o nominales.

Existen datos que pueden tener una categoría que puede ordenarse o clasificarse siguiendo un esquema lógico. Por ejemplo, las tallas de ropa pueden ser: chica, mediana o grande, o incluso, extra chica o extra grande. Una evaluación de satisfacción del cliente en una tienda de regalos puede ser: mala, regular, buena o excelente. Y en ambos casos se entiende el orden de la clasificación.

Los datos cualitativos nominales no pueden organizarse en una secuencia ordenada. Este tipo de datos son muy comunes y de inmediato puede pensarse en sexo (hombre, mujer), religión (católica, protestante, musulmán y otras), giro de negocio (tienda minorista, compañía productora de alimentos, empresa de comunicación y otros tipos de negocios).

Diferencia entre investigaciones con datos cualitativos y con datos cuantitativos

Con frecuencia, la naturaleza de la investigación determina el tipo de variables que se pueden utilizar y los datos que se pueden obtener.

Por ejemplo, si se analiza la ocurrencia de alguna enfermedad como cáncer en la población de alguna región, el estudio puede incluir datos cuantitativos como la edad, el peso y la altura de los pacientes pero también puede incluir datos cualitativos como el sexo y la ocupación de los pacientes. Si se realiza una investigación sobre el rendimiento de jugadores de futbol americano a lo largo del año, se pueden tener datos cuantitativos como el número de anotaciones y pases completados en la temporada, y también se pueden incluir datos cualitativos como el equipo al que pertenece y su estado de nacimiento. En general, muchos trabajos de investigación manejan datos cualitativos y cuantitativos que pueden arrojar resultados que deben interpretarse con cuidado.

Sin embargo, existen investigaciones que mayormente tratan con datos cuantitativos. Éstas se presentan de forma natural en áreas relacionadas con las ciencias naturales como física o medicina, las matemáticas y la ingeniería. Se pueden analizar variables como el tiempo, la distancia, la velocidad, la fuerza, la temperatura y todas aquéllas que arrojen datos medibles. En este tipo de trabajos, los datos son objetivos pues no se prestan a interpretaciones personales y a partir de los datos, se pueden obtener resultados gráficos y medibles que sean conclusivos y con los que se puede recomendar un curso de acción.

Las investigaciones de tipo exploratorio son las que suelen manejar datos cualitativos. En ciencias sociales o arte, no siempre es fácil definir variables cuantitativas pero es posible explorar hipótesis a partir de datos cualitativos. Por ejemplo, el fenómeno de migración puede explorarse estudiando el perfil de los migrantes que puede incluir su país de origen, su nivel de ingresos, su sexo y su rango de edad, además de preguntas que indaguen sobre las causas que los llevaron a tomar la decisión de mudarse de país. Por otro lado, la preferencia de ropa se puede explorar a partir de encuestas que pregunten sobre el color, el tipo de vestimenta y el estampado que prefiera un sector de la población. Se debe tener mucho cuidado en las conclusiones que se obtengan en este tipo de estudios pues la naturaleza de las variables hace que éstos sean susceptibles a opiniones y sentimientos, es decir, sean subjetivos.

Dependiendo con qué tipo de datos se trabaje, se pueden aplicar herramientas estadísticas de análisis y presentación de datos. Con variables cualitativas, por ejemplo, se pueden obtener gráficas de barras o de pastel que nos den la idea de la ocurrencia de un dato, digamos el estampado que más prefiere la gente en ropa. Pero con datos cualitativos no será posible obtener datos como promedio o desviación estándar que sí es posible con datos cuantitativos como la temperatura. Así pues, aunque por la mañana se registren 15°C y a medio día se mida una temperatura de 25°C, se puede decir que la temperatura promedio de la región fue de 20°C.

Al realizar una investigación, independientemente del área en la que se lleve a cabo, hay que analizar qué tipo de metodología se usará, incluyendo las variables podemos tener, ya sean cuantitativas o cualitativas, qué datos podemos registrar y a qué conclusiones nos pueden llevar. Quizá sean sólo conclusiones que nos den idea por dónde seguir y ese nuevo camino traiga consigo la posibilidad de estudiar más variables cualitativas o variables cuantitativas, o bien puedan ser resultados conclusivos si tratamos con datos numéricos.

Compártanos qué tipo de variables maneja en sus investigaciones y la experiencia que ha tenido con su análisis y la interpretación de resultados.