1. Datos cuantitativos:
* Datos numéricos: Este tipo de datos representa cantidades, mediciones o recuentos. Se puede clasificar más en:
* Datos continuos: Datos que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango (por ejemplo, altura, peso, temperatura).
* Datos discretos: Datos que solo pueden tomar valores específicos y separados (por ejemplo, número de estudiantes en una clase, número de automóviles que pasan un punto).
* Ejemplos:
* Tiempo de reacción en milisegundos
* Crecimiento de las plantas en centímetros
* Número de colonias de bacterias en una placa de Petri
* Concentración de una sustancia en una solución
* Puntaje en una prueba
2. Datos cualitativos:
* Datos descriptivos: Este tipo de datos describe cualidades, características u observaciones. No es numérico y se basa en palabras, imágenes o símbolos.
* Ejemplos:
* Color de una flor
* Textura de un material
* Descripción de un comportamiento
* Respuestas de la entrevista
* Observaciones de interacciones sociales
Consideraciones adicionales:
* Datos primarios: Datos recopilados directamente del experimento (por ejemplo, mediciones, observaciones).
* Datos secundarios: Datos obtenidos de fuentes existentes (por ejemplo, literatura, bases de datos).
* Datos de series temporales: Datos recopilados durante un período de tiempo (por ejemplo, lecturas de temperatura a intervalos regulares).
* Datos espaciales: Datos asociados con ubicaciones geográficas (por ejemplo, coordenadas GPS, mapas).
Es importante tener en cuenta que muchos experimentos pueden recopilar datos cuantitativos y cualitativos. Por ejemplo, en un estudio sobre la efectividad de un nuevo medicamento, puede recopilar datos cuantitativos sobre las mediciones de la presión arterial y los datos cualitativos sobre los informes de los pacientes de los efectos secundarios.
En última instancia, los tipos de datos recopilados en un experimento deben ser relevantes para la pregunta de investigación y ayudar a proporcionar información sobre los fenómenos que se están investigando.
