La forma en que clasificas la música que escuchas, los colores con los que te vistes o el sabor de tu malteada favorita también es información estadística. A eso se le llama datos cualitativos: cualidades que describen algo sin asignarle un número. Si trabajas con análisis, marketing o ciencia de datos, entender este tipo de variables es la base para interpretar comportamientos humanos.

¿Qué son los datos cualitativos en estadística?

Los datos cualitativos son atributos que no se pueden contar ni medir con cifras, pero sí describir. Tu horóscopo, tu color favorito o si eres team vainilla o chocolate son ejemplos cotidianos. Más que medir, lo que hacen es juzgar sin contar.

¿Qué es un dato cualitativo? Es una característica que describe una cualidad y no se expresa con números. Ejemplos: color de ojos, estado de ánimo, grado académico o sabor preferido.

La gracia está en que, aunque parezcan puro chisme, estos datos revelan patrones de comportamiento, preferencias y emociones que las marcas y los algoritmos usan todos los días.

¿Cómo se clasifican los datos cualitativos?

Las variables cualitativas se dividen en dos grandes grupos según si tienen o no un orden lógico. Esta distinción cambia la forma en que después se analizan e interpretan.

Datos nominales: cualidades sin orden

Los datos nominales son aquellos que no se pueden jerarquizar. No hay un “mejor” ni un “peor”, simplemente son distintos entre sí. Algunos ejemplos del transcript:

• El color de tus ojos. No puedes decir que un color sea superior a otro.
• Tu color favorito. Aquí cada quien defiende el suyo y no hay forma objetiva de ordenarlos.
• Tu sabor de malteada preferido, vainilla o chocolate.

Son etiquetas puras. Sirven para agrupar, no para rankear.

Datos ordinales: cualidades con orden

Los datos ordinales sí permiten establecer una jerarquía, aunque sigan siendo cualidades. El orden importa, pero la distancia entre niveles no es necesariamente exacta. Ejemplos claros:

• Tu grado académico: primaria, secundaria, preparatoria, universidad.
• Tu nivel socioeconómico: bajo, medio, alto.
• Niveles de satisfacción: malo, regular, bueno, excelente.

¿Cuál es la diferencia entre datos nominales y ordinales? Los nominales solo etiquetan sin orden (color de ojos), mientras que los ordinales sí siguen una jerarquía clara (nivel socioeconómico).

La diferencia parece sutil, pero define qué tipo de análisis puedes hacer después.

¿Cómo usa la inteligencia artificial los datos cualitativos?

Aquí viene lo interesante. Herramientas como ChatGPT ya clasifican emociones como triste, feliz o enojado a partir de lo que escribes. ¿Cómo lo logran? No es magia, es estadística pura aplicada a variables cualitativas.

Dependiendo del prompt que le envíes, la IA detecta el tono emocional del mensaje y responde en consecuencia. Por eso, cuando le cuentas algo difícil, te contesta con frases como “siento mucho lo que me estás escribiendo”. Está leyendo señales cualitativas en tu texto y clasificándolas.

¿Cómo detecta emociones una inteligencia artificial? Analiza patrones de palabras y los clasifica en categorías cualitativas (feliz, triste, enojado) usando modelos estadísticos entrenados con millones de ejemplos.

Y no solo pasa con la IA. En tu día a día generas muchísimas variables cualitativas sin notarlo. Un ejemplo rápido: tus emojis más utilizados. Solo con esa información se puede inferir si eres alguien enamorado, alguien que se enoja seguido o alguien medio picarón. Eso también es analizar datos cualitativos.

Déjame en los comentarios cuáles son tus emojis más usados o si eres team vainilla o chocolate. Vamos a ver qué tipo de datos cualitativos circulan por aquí.