Concepto de datos variables y sin procesar

Los datos recopilados por un investigador están en bruto y no pueden ofrecer ninguna conclusión significativa; por lo tanto, debe organizarse adecuadamente. Por lo tanto, el proceso de organizar sistemáticamente los datos recopilados o los datos sin procesar para que puedan ser fáciles de entender se conoce como organización de datos. Con la ayuda de datos organizados, se vuelve conveniente para el investigador realizar tratamientos estadísticos adicionales. El investigador también puede comparar la masa de datos similares si los datos sin procesar recopilados se organizan sistemáticamente. 

Variable

Variable es un término derivado de la palabra ‘variar’, que significa ‘cambiar’ o ‘diferir’. Por lo tanto, las variables son las características que cambian o difieren. Una variable se refiere a la cantidad o característica cuyo valor varía de una investigación a otra. La diferencia en el valor de una variable puede ser con respecto a un lugar, elemento, individuo o tiempo, y cada valor dentro de este rango se conoce como Variación. 

Por ejemplo, Cantidad es una variable ya que diferentes productos tienen diferentes cantidades. Del mismo modo, el Precio, la Edad, el Peso, la Altura, los Ingresos, la Producción, etc., también son variables. Las diferentes variables se miden en diferentes unidades, como la cantidad se mide en unidades o toneladas, etc., la altura en centímetros o pulgadas, la edad en años, etc. 

Las variables son de dos tipos Variable discreta (Variable discontinua) y Variable continua. 

1. Variable discreta (Variable discontinua)

Las variables discretas son las variables que toman solo valores exactos y no valores fraccionarios. En términos simples, las variables que se expresan en términos de números completos se conocen como variables discretas. Por ejemplo, el número de maestros en una escuela es una variable discreta, ya que no se pueden expresar en fracciones. Los datos de las variables discretas se recopilan mediante conteo. 

Ejemplo

Los datos recogidos del número de trabajadores en diferentes equipos de una empresa en variables discretas se pueden mostrar como:

Equipo	Nº de trabajadores
Marketing	10
Ventas	15
Contabilidad	8
Proyecto	14
Técnico	20

2. Variable continua

Las variables continuas son las variables que pueden tomar todos los valores posibles, ya sea entero o fraccionario, en un rango dado especificado. Por ejemplo, la altura de un individuo puede estar en decimales o en números exactos dentro del rango especificado. Los datos de las variables continuas se recopilan a través de la medición. 

Ejemplo

Los datos recogidos sobre la altura de los alumnos de una clase en variables continuas se pueden representar como:

Peso (en kg)	Nº de Estudiantes
20-25	20
25-30	5
30-35	10
35-40	14
40-45	2

Variable Discreta vs Variable Continua

Base	Variable discreta	Variable continua
Sentido	Las variables discretas son las variables que toman solo valores exactos y no valores fraccionarios.	Las variables continuas son las variables que pueden tomar todos los valores posibles, ya sea integral o fraccionario en un rango dado especificado.
Cambio de valores	El valor de las variables discretas aumenta en números completos.	El valor de las variables continuas puede aumentar tanto en números completos como en fracciones.
Recopilación de datos	Los datos se recopilan contando en el caso de una variable discreta.	Los datos se recogen por medición en el caso de una variable continua.
Ejemplo	El número de estudiantes en una universidad es una variable discreta ya que no se puede expresar en fracciones.	La altura de los estudiantes en una clase es una variable continua ya que se puede medir tanto en números como en fracciones.

Datos sin procesar 

Los datos sin procesar son la masa de datos en su forma cruda. En otras palabras, la masa no organizada de diferentes elementos, que aún debe organizar un investigador, se conoce como datos sin procesar. Por ejemplo, los datos brutos del peso de 40 alumnos en una clase se pueden expresar de la siguiente manera:

25	38	30	55	32	32	47	30	58	44
40	55	35	63	25	55	38	70	43	69
26	sesenta y cinco	69	42	57	40	42	64	28	55
55	27	44	40	36	35	44	30	70	51

Los datos presentados en la tabla anterior son datos sin procesar. Un elemento (digamos 55, es decir, peso, en el ejemplo anterior) se conoce como valor, medida, observación, magnitud o elemento, etc. No se puede sacar ninguna conclusión significativa de estos datos, ya que están en forma cruda y no tienen No ha sido clasificado en diferentes categorías/clases. Como sólo son útiles para un investigador los datos que son homogéneos, los datos brutos no sirven en Estadística, a menos que se conviertan en algunas clases o series estadísticas. Para hacerlo, un investigador primero tiene que organizar los datos y clasificarlos en forma de series. 

Serie significa los datos que presenta el investigador al convertir los datos sin procesar en alguna secuencia u orden. En otras palabras, la disposición de datos en diferentes clases según un orden determinado se conoce como serie. Por ejemplo , si en el caso anterior se ordena el peso de los alumnos, según sus números de rol, en un orden determinado (ascendente o decreciente), entonces los datos ordenados se conocerán como Series Estadísticas. 

Según Horace Secrist, “ Una serie, tal como se usa estadísticamente, puede definirse como cosas o atributos de cosas dispuestas de acuerdo con algún orden lógico. “