Datos cuantitativos: qué son, tipos, ejemplos y cómo analizarlos

Cada vez que una investigación mide algo con un número, produce datos cuantitativos: la edad de los participantes, las horas de sueño, el promedio del semestre, el número de visitas a una página. Saber qué tipo de dato tienes es lo que te permite elegir el análisis correcto, y es donde muchas tesis se equivocan.

Aquí verás qué son los datos cuantitativos, cómo se clasifican, cómo se recogen y cómo se analizan.

Qué son los datos cuantitativos

Son datos numéricos que resultan de medir o contar una característica de personas, objetos o fenómenos. Permiten operaciones matemáticas (sumar, promediar, comparar magnitudes) y son la base de la investigación cuantitativa.

Tipos de datos cuantitativos

Según los valores que toman

• Discretos: solo valores enteros, que resultan de contar. Ejemplos: número de hijos, cantidad de materias reprobadas, número de empleados.
• Continuos: cualquier valor dentro de un rango, que resultan de medir. Ejemplos: estatura, peso, tiempo, temperatura.

Según la escala de medición

• De intervalo: distancias iguales entre valores, pero el cero es arbitrario. Ejemplo: temperatura en grados Celsius.
• De razón: tienen un cero absoluto, por lo que se pueden calcular proporciones. Ejemplos: ingreso, edad, peso.

Las escalas nominal y ordinal corresponden a datos cualitativos o categóricos. La clasificación completa está en escalas de medición, y la comparación entre variables en variables categóricas y numéricas.

Ejemplos de datos cuantitativos en una tesis

Variable	Tipo	Cómo se obtiene
Edad	Continua, razón	Pregunta en cuestionario
Horas de uso del celular al día	Continua, razón	Autorreporte o registro de la app
Promedio del semestre	Continua, razón	Registros escolares
Número de ausencias	Discreta, razón	Listas de asistencia
Puntaje en una escala de estrés	Tratado como continuo	Instrumento validado

Cómo se recogen

• Cuestionarios y encuestas con preguntas cerradas.
• Pruebas y escalas estandarizadas.
• Mediciones directas: peso, tiempo, presión arterial.
• Registros administrativos: calificaciones, ventas, asistencias.
• Fuentes oficiales como las encuestas y censos del INEGI.

Tienes el detalle en instrumentos de recolección de datos.

Cómo se analizan

Estadística descriptiva

Resume los datos: media, mediana, moda, desviación estándar, rango, percentiles. Los cuartiles son útiles para describir la distribución.

Estadística inferencial

Permite generalizar y contrastar hipótesis: pruebas t, ANOVA, correlaciones, regresiones. La prueba adecuada depende del tipo de variable, del número de grupos y de la distribución de los datos.

Representación gráfica

Histogramas, diagramas de caja, gráficos de dispersión y de líneas. Revisa qué tipo de gráfico conviene en cada caso.

Errores frecuentes

• Tratar como cuantitativos códigos numéricos de categorías (1 = hombre, 2 = mujer).
• Calcular medias de variables ordinales sin justificarlo.
• Elegir la prueba estadística sin revisar la distribución.
• Reportar demasiados decimales.

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Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre datos cuantitativos y cualitativos?

Los cuantitativos se expresan en números que permiten operaciones matemáticas, como la edad o el peso. Los cualitativos describen cualidades o categorías, como el estado civil o la opinión expresada en una entrevista. Algunas categorías se codifican con números, pero eso no las vuelve cuantitativas.

¿Una escala de Likert produce datos cuantitativos?

Cada ítem de Likert es ordinal. Cuando se suman varios ítems en un puntaje total, en la práctica ese puntaje suele tratarse como cuantitativo y se analiza con estadística paramétrica si cumple ciertos supuestos, aunque hay debate metodológico al respecto.

¿Qué gráfico conviene para datos cuantitativos?

Para una variable continua, el histograma o el diagrama de caja; para comparar grupos, gráficos de barras con medias; para relacionar dos variables, el diagrama de dispersión. La elección depende del mensaje que quieres transmitir.

Referencias bibliográficas

• Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Interamericana.
• Instituto Nacional de Estadística y Geografía (s.f.). Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). INEGI.

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