Los pros y los contras de la dicotomización en el análisis de datos

La dicotomización es un proceso de dividir una variable continua en dos categorías o grupos distintos, a menudo basándose en criterios arbitrarios. Esto puede ser útil para simplificar datos complejos y hacerlos más fáciles de analizar, pero también puede llevar a una simplificación excesiva y a la pérdida de información importante. Por ejemplo, digamos que tenemos una variable continua llamada "ingreso" que oscila entre $10 000 y $100 000. Podríamos dicotomizar esta variable en dos categorías: "ingresos bajos" (definidos como entre 10.000 y 30.000 dólares) y "ingresos altos" (entre 30.000 y 100.000 dólares). Esto puede resultar útil para simplificar los datos y hacerlos más fáciles de analizar, pero también puede conducir a una simplificación excesiva y a la pérdida de información importante. Por ejemplo, alguien con unos ingresos de 25.000 dólares podría considerarse de "bajos ingresos" aunque en realidad le vaya bastante bien económicamente. La dicotomización también se puede utilizar para agrupar a las personas en categorías según sus características o comportamientos. Por ejemplo, podríamos dicotomizar a las personas en dos grupos según sus creencias políticas: "conservadores" y "liberales". Esto puede resultar útil para simplificar cuestiones complejas y facilitar la comprensión de diferentes perspectivas, pero también puede conducir a una simplificación excesiva y a la pérdida de matices importantes. En resumen, la dicotomización es un proceso de dividir una variable continua en dos categorías o grupos distintos, a menudo basándose en criterios arbitrarios. Si bien puede resultar útil para simplificar datos complejos y hacerlos más fáciles de analizar, también puede conducir a una simplificación excesiva y a la pérdida de información importante.