Datos continuos vs. datos discretos, una cuestión que requieren saber las personas que se adentran en la ingeniería de los datos o la estadística. Pero, incluso para las personas ajenas a estas profesiones, entender el significado y las diferencias de ambas es esencial en muchos aspectos.

Apreciaciones generales sobre datos continuos vs. datos discretos

En el área de la estadística, los datos representan la base de todo análisis, y un elemento indispensable para entender el entorno, situaciones o panoramas y tomar decisiones acertadas. Por su parte, estos datos pueden considerarse como valores o un conjunto de ellos, que son recolectados, clasificados y distribuidos en diferentes grupos, poblaciones o eventos.

Asimismo, los valores pueden dividirse en diferentes tipos, como numéricos o categóricos. Pero, en su principal distinción se denominan como datos continuos y datos discretos, que se determinará a partir de su naturaleza y la forma en la que estos se miden o se contabilizan. Es a partir de este entendimiento que las personas que se dedican a las estadísticas pueden elegir las herramientas adecuadas para ofrecer resultados confiables.

También es preciso mencionar que los datos continuos vs datos pueden distinguirse según sus aplicaciones en el campo real. Este es un tema que profundizaremos más adelante, pero antes, se debe explorar el principal medio para distinguir ambas categorías: Cómo se define cada uno.

¿Qué son datos continuos?

Se les conoce como los datos que pueden tener un rango infinito dentro de sus valores en un intervalo concreto. Su principal diferencia con respecto a los datos discretos es que estos no pueden expresarse con números enteros o con valores específicos, en cambio, son representados por fracciones o por decimales.

Son esenciales en ámbitos donde los datos deben ser precisos, en donde existen pequeños cambios en las variables estudiadas. Asimismo, estos se pueden obtener por medio de herramientas de medición y son representados con gráficas histogramas o en diagramas de dispersión.

Características de los datos continuos

  • Tienen valores infinitos, por lo que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango. Por ejemplo, en un intervalo de 1.20 a 1.30, puede existir el número 1,255501. Esto dependerá del nivel de precisión del estudio.
  • Son valores que se miden y se expresan en escalas numéricas, así como en otras unidades de medida como tiempo, temperatura, longitud, peso, entre otros.

Ejemplos de datos continuos

  • Medir condiciones climáticas puede expresarse en datos continuos. Por ejemplo, en México, se emplea para registrar los niveles de precipitación, la velocidad del viendo o de la misma temperatura.
  • Otro ejemplo cotidiano donde están presente una variable continua es en el consumo de electricidad expresando en kilowatt por hora.

¿Qué son datos discretos?

Estos son expresados como datos finitos y contables, por lo que generalmente se presentan en números enteros. A diferencia de los continuos, los datos discretos no pueden tener decimales o estar fraccionados, ya que suelen estar relacionados con conteos o cantidades concretas. En la estadística, son esenciales para analizar cuestiones categóricas, por ejemplo, la cantidad de elementos de un conjunto.

Asimismo, son datos clave durante la toma de decisiones en organizaciones, empresas, entidades educativas y sociales. Especialmente, cuando se busca tener un conteo de las cantidades exactas.

Características de los datos discretos

  • Estos valores se ven como finitos, por lo que no admiten valores dentro de un intervalo como otros números entre el 1 y el 2. De esta manera, los datos discretos pueden contarse tal y como se muestran.
  • Asimismo, son elementos enteros, nunca se presentarán con decimales o fracciones. Como contar a las personas dentro de una sala, puesto que no podrías decir que hay 5,5 personas dentro del lugar.

Ejemplos de datos discretos

  • Cada cierto tiempo se realizan censos poblacionales en las ciudades, pueblos o municipios. Estas encuestas registran la cantidad de personas que habitan en cada lugar, y el número se debe presentar de forma exacta y entera. Por ejemplo, se registró un total de 1500 personas.
  • La cantidad de autos fabricados en un año dentro de una planta automotriz. En México, se suele contar la cantidad de modelos creados en este tipo de industria, y para ello se necesita un número entero, puedo que cada ejemplar representa una unidad dentro de la medida.

Diferencias entre datos continuos vs datos discretos

Existen muchas maneras de diferencias los datos continuos vs datos discretos. Uno de los principales aspectos es su conceptualización, ya que nos permite entender las características que ocupa cada clasificación. No obstante, existen otros dos factores a considerar, y que nos permiten identificar estos valores en la práctica.

Forma en la que se miden

Cuando se miden los datos continuos, se utilizan instrumentos que permiten arrojar resultados que gozan de valores intermedios, por ejemplo, una regla o un cronómetro. En contraparte, los datos discretos se consiguen por medio del conteo directo sin la necesidad de utilizar artilugios complejos.

La precisión

En el caso de los datos continuos, se puede lograr una precisión mucho mayor, ya que puedes explorar valores infinitos dentro de un rango determinado. Por su parte, los discretos, suelen ser exactos y redondos, y aunque sirven para casos prácticos en la que se contabilizan elementos, no pueden emplearse para lograr la precisión en ciertos campos.

Ejemplos combinados para resaltar diferencias

Tomando nuevamente el ejemplo de la data poblacional, esta se debe presentar estrictamente con datos discretos, ya que solo se trata de contar los habitantes de una ciudad o municipio. No pueden ser datos continuos, porque una persona equivale a 1, y no a 1,5 o a 0,5. En este sentido, no puede entregar información poblacional con números decimales.

Ahora bien, los datos demográficos o personales de estos individuos sí se pueden mostrar como datos continuos. Por ejemplo, la estatura de cada uno no puede mostrarse en números enteros, sino en decimales.

¿En qué áreas se aplican los datos continuos y los datos discretos?

Una pregunta clave para este tema sería, ¿En qué áreas son aplicables estos tipos de datos? Y la respuesta es, en todas y cada una de ellas, puestos que los datos son la base de todo estudio, ciencia, análisis, y otros. Pero, para que lo entiendas a partir de casos específicos, mencionaremos tres áreas en la que estos datos están presentes.

En la educación

Estos datos son esenciales en esta área porque están ligados a disciplinas como las matemáticas y las ciencias. Por supuesto, será normal encontrarse con estos elementos durante la mayoría de las materias, pero siempre serán una constante en la física, la química, ciencias biológicas y, por supuesto, en las matemáticas estadísticas.

En los negocios

En el ámbito empresarial, los datos continuos vs datos discretos ofrecen un entorno mucho más profundo. Están presentes en circunstancias como el conteo de productos en inventario, los balances de ganancias, que muestras ingresos y egresos con precisión usando números decimales, entre otros aspectos.

En la salud

Pueden verse en los análisis integrales de los pacientes de un hospital. Por ejemplo, la mayoría de los valores de un examen de sangre se muestran en decimales, puesto que son valores precisos. Por su parte, desde el punto de vista administrativo, se suele llevar una medida exacta del número de pacientes visto en un día, una semana, mes o año (datos discretos).

Errores frecuentes en la interpretación de datos continuos vs datos discretos

Cuando se comparan datos continuos vs datos discretos, es normal cometer errores al momento de interpretarlos para hacer un análisis y obtener una conclusión. Permitirte conocer estos fallos te ayudará a mejorar tu interpretación de la información.

Confundir los tipos de datos en las investigaciones

Puedes que sea el principal y único error que se suele cometer con estos elementos. Y es que, muchas veces, no sabemos cómo identificar la data que tenemos a disposición, lo que nos lleva a sacar conclusiones erróneas y aportar soluciones poco eficientes. Por ejemplo, un fallo muy frecuente es el considerar la “edad” como un elemento discreto o precio, en lugar de como un valor continuo, que es lo que es.

Lo mismo sucede con algunos factores dentro de la venta de productos. Es decir, no es lo mismo la cantidad de unidades totales vendidas (dato discreto), con el promedio de productos vendidos (continuo).

Preguntas frecuentes

¿Cómo se puede saber con rapidez cuándo un dato es continuo o discreto?

Para saber casi de inmediato qué tipo de datos es, debes preguntarte, ¿cómo se mide? Si el dato es continuo, se presentará en forma de escalas infinitas, y necesitarás un instrumento para obtenerlo. Mira el caso del tiempo, para saber cuánto te tomó llegar de un punto A hacia un punto B, necesitarías un cronómetro. Por el contrario, si quieres saber cuántos vehículos hay en un estacionamiento, solo requieres contarlos.

¿Existe algo como un dato discreto y continuo a la vez?

No, las variables discretas y continuas solo pueden ser una u otra, pero no ambas cosas. Esto debido a que su naturaleza dependerá exclusivamente de cómo se mide. Aunque, existe la posibilidad de usar un dato continuo como discreto cuando este se redondea o se simplifica.

¿Qué herramientas son usadas para el análisis de estos datos?

En el caso de los datos continuos, se suelen emplear herramientas como SPSS, R o Python, así como gráficos histogramas y líneas de tendencia. Para los discretos, se utilizan las llamadas tablas de frecuencia, las hojas de cálculo, o los gráficos circulares o en barra.