La estadística descriptiva empieza con dos preguntas simples: ¿a quién estudias y qué quieres medir de esa persona, objeto o fenómeno? Esa distinción entre individuo y variable es la base para ordenar datos, elegir gráficos y sacar conclusiones útiles, y aplica tanto si analizas amigos como ventas de maletas.

¿Qué es un individuo y qué es una variable en estadística?

Cuando recopilas datos, primero identificas a quién estás observando. Ese sujeto de estudio es el individuo, y no necesariamente es una persona.

Imagina que quieres saber la estatura de tus cinco amigos: Tania, Damián, Michelle, Gilberto y Laura. Si anotas los números sueltos en una hoja, el resultado se siente ruidoso. En cambio, una tabla de datos ordena esa información en filas y columnas, y de inmediato puedes leerla [01:00].

En ese ejemplo, tus amigos son los individuos y la estatura es la variable. Pero si cambias el contexto a una tienda de maletas con marcas como Samsonite o Chloe, los individuos pasan a ser las maletas, y las variables pueden ser color, si tiene rueditas y cantidad vendida [02:00].

¿Qué es un individuo en estadística? Es la unidad que estás estudiando. Puede ser una persona, una maleta, un sabor de helado, un equipo de fútbol o un medicamento. Lo define el contexto del análisis, no su naturaleza.

¿Cuáles son los tipos de variables cuantitativas y cualitativas?

Las variables se dividen en dos grandes familias según lo que describan del individuo. Esta clasificación define qué cálculos puedes hacer después.

Variables cuantitativas: discretas y continuas

Las variables cuantitativas o numéricas se escriben como números y permiten cálculos como promedio, máximo o mínimo. Dentro de ellas hay dos subtipos:

• Discretas: se cuentan en números enteros. No vendes media maleta, vendes 3 o 4 [03:30].
• Continuas: admiten decimales. Una estatura puede ser 1.68, 1.72 o 1.9999 metros.

Variables cualitativas: nominales y ordinales

Las variables cualitativas o categóricas describen al individuo sin un cálculo numérico detrás. También tienen dos formas:

• Nominales: no tienen orden. El color de cabello, si una maleta tiene rueditas o no [04:30].
• Ordinales: siguen una jerarquía. Frío, templado o caliente. Bajo, medio o alto.

Piensa en el piso de un departamento. Aunque uses números, edificios con planta baja, estacionamiento, penthouse o roof garden convierten esa variable en cualitativa ordinal, porque hay un nivel de jerarquía que incluso afecta el precio [09:00].

¿Qué son los niveles de medida en estadística?

Los niveles de medida clasifican el tipo de valores que toma cada variable. Son cuatro y vale la pena aprenderlos con ejemplos concretos.

El nivel nominal aplica cuando las respuestas no tienen orden, como contestar sí o no a si la maleta trae rueditas. El nivel ordinal aparece cuando hay jerarquía, como ganadores de una carrera o niveles de temperatura percibida [06:00].

Los niveles de intervalo y proporción trabajan con valores numéricos donde cada unidad equivale a otra: un grado es igual a otro grado, un centímetro es igual a otro centímetro. La diferencia clave está en el cero.

• Intervalo: admite valores negativos. La temperatura puede estar bajo cero y seguir teniendo sentido.
• Proporción: solo admite valores positivos. Una estatura, un peso o un ahorro menores a cero no tienen sentido [07:30].

¿Cuál es la diferencia entre escala de intervalo y de proporción? La de intervalo permite valores negativos porque su cero es arbitrario, como la temperatura. La de proporción tiene un cero absoluto que representa ausencia, como la estatura o el peso.

¿Cómo organizo una tabla cuando tengo muchas variables?

Existe una regla práctica para que tus tablas se lean mejor. Si tienes más variables que individuos, coloca las variables en filas y los individuos en columnas. Si tienes más individuos que variables, hazlo al revés [08:30].

Esta lógica funciona, por ejemplo, al comparar dos departamentos con muchas características: precio, metros cuadrados, número de habitaciones, piso, color de paredes. Listar todo en columnas vuelve la tabla ilegible.

¿Qué diferencia hay entre estadística descriptiva e inferencial?

Existen dos grandes tipos de estadística y cada una resuelve un problema distinto.

La estadística descriptiva recopila, ordena y representa datos con tablas y gráficos para identificar visualmente lo más importante de un conjunto. Es la que más usarás en análisis cotidianos.

La estadística inferencial toma una muestra representativa para hacer conclusiones sobre una población completa. Si quieres conocer un rasgo de un país entero, no encuestas a cada habitante: tomas una muestra y a partir de ella infieres [11:00].

Cuéntame en los comentarios un ejemplo propio de cada nivel de medida y qué variables identificarías en un dataset que estés analizando ahora.