Datos Nominales vs Ordinales: Definición y Ejemplos

Cuando trabajamos con ciencias de datos, necesitamos entender cuál es la diferencia entre los datos ordinales y nominales, ya que esta información nos ayuda a elegir cómo usar los datos de la manera correcta.
Un científico de datos decide cómo determinar qué tipos de análisis de datos aplicar en función de si el conjunto de datos es nominal u ordinal.

En esta página aprenderás:

• ¿Qué son los datos nominales y qué son los datos ordinales?
  Definición y ejemplos
• Datos nominales VS Ordinales: diferencias clave
• Una tabla de comparación: infografía en PDF.

Nominal y ordinal son dos niveles diferentes de medición de datos. Comprender el nivel de medición de sus variables es una habilidad vital cuando trabaja en el campo de los datos.

En otras palabras, las formas de etiquetar los datos se conocen como “escalas”. En realidad, hay cuatro escalas de medición: nominal, ordinal, intervalo y relación. Estos simplemente representan métodos para categorizar diferentes tipos de variables.

Datos Nominales: Definición, Ejemplos, Características clave

En primer lugar, aclaremos que las escalas de datos nominales se utilizan simplemente para etiquetar variables, sin ningún tipo de valor cuantitativo. El nombre “Nominal” proviene de la palabra latina “nomen” que significa “nombre”.

Definámoslo:

Los datos nominales son aquellos elementos que se distinguen por un sistema de nomenclatura simple. Son datos sin valor numérico, como profesión. Los datos nominales solo nombran una cosa sin aplicarla a una orden relacionada con otros artículos numerados.

La forma más popular de pensar en los datos nominales y las variables es que se acaban de nombrar.

Los datos nominales también se denominan datos categóricos. En la escala nominal, las asignaturas solo se asignan a diferentes categorías. Los valores agrupados en estas categorías no tienen un orden significativo. No hay jerarquía. Por ejemplo, el género y la ocupación son valores nominales.

Así que sumemos las características clave de los datos nominales y las variables:

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• Los datos nominales no se pueden cuantificar.
• Tampoco se puede asignar a ningún tipo de pedido.
• Los valores solo se asignan a categorías distintas.
• Esas categorías no tienen un orden significativo.

La Escala nominal

La escala nominal pone los datos no numéricos en categorías. En realidad, las escalas nominales podrían llamarse simplemente “etiquetas”.”Las escalas nominales son mutuamente excluyentes (no se superponen) y no tienen ninguna cuestión numérica.

Por ejemplo: Poner países en continentes. Ejemplo: Bulgaria es un país de Europa.

Nota interesante: una escala nominal con solo dos categorías (por ejemplo, mujer/hombre) se llama “dicotómica.”

Ejemplos de Datos Nominales:

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• Género (Mujeres, Hombres)
• Religión (Muselina, Budista, Cristiana)
• Color de cabello (Rubio, Marrón, Morena, Rojo, etc.)
• Estilo de vivienda (Rancho, Modernista, Art Deco)
• Estado civil (Casado, Soltero, Viudo)
• Origen Étnico (Hispano, Asiático)
• Color de ojos (Azul, Verde, Marrón).

Como puede ver en los ejemplos anteriores, no hay un orden intrínseco de las categorías. El color de ojos es una variable categórica que tiene algunas categorías (Azul, Verde, Marrón) y no hay forma de ordenarlas de mayor a menor.

De hecho, muchos ejemplos de segmentación de mercado son una base para crear escalas y mediciones nominales.

Datos ordinales: Definición, Ejemplos, Características clave

Si necesitamos definir datos ordinales, debemos decir que el número ordinal muestra dónde está en orden un número. Esta es la diferencia crucial con los datos nominales.

Los datos ordinales son datos que se colocan en algún tipo de orden por su posición en la escala. Por ejemplo, pueden indicar superioridad. Sin embargo, no se puede hacer aritmética con números ordinales porque solo muestran secuencia.

Los datos ordinales y las variables se consideran variables categóricas y cuantitativas “intermedias”. En otras palabras, los datos ordinales son datos categóricos para los que se ordenan los valores.
En comparación con los datos nominales, el segundo es un dato categórico para el que los valores no se pueden colocar en un orden.

Los números y valores ordinales indican una dirección, además de proporcionar información nominal.

También podemos asignar números a datos ordinales para mostrar su posición relativa. Pero no podemos hacer matemáticas con esos números. Por ejemplo: “primero, segundo, tercero etc etc.”Con esto en mente, no podemos tratar las variables ordinales como variables cuantitativas.

Utilizamos variables ordinales para describir datos que tienen algún tipo de sentido del orden. Sin embargo, no puede estar seguro de que los intervalos entre los valores secuenciales sean iguales.

Así que sumemos las características clave de los datos ordinales:

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• Los datos ordinales se colocan en algún tipo de orden.
• Los números ordinales solo muestran la secuencia.
• podemos asignar números a los datos ordinales.
• No podemos hacer aritmética con números ordinales.
• no sabemos si las diferencias entre los valores son iguales.

Escalas ordinales

Como usted adivina, las escalas ordinales son una acumulación de datos ordinales. En escalas ordinales, el orden del valor es importante. Las diferencias entre cada valor no son realmente conocidas y no son importantes.

Ayuda a definir si el elemento tiene más o menos un rasgo en comparación con otro elemento.

Algunos de los ejemplos más populares de la escala ordinal son el estado ocupacional, la clasificación de los participantes en competiciones y torneos, las clasificaciones de las clases escolares: 1ª, 2ª, 3ª y etc.

En los métodos de recopilación de datos y en la investigación de mercado, las escalas ordinales se utilizan ampliamente para medir percepciones, preferencias y opiniones relativas.

Ejemplos de Datos Ordinales:

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• La primera, segunda y tercera persona en una competición.
• Nivel de educación con valores de educación primaria, graduado de escuela secundaria,
  graduado universitario.
• Cuando una empresa le pide a un cliente que califique la experiencia de ventas en una escala de 1 a 10.
• Cuando los clientes clasifican las marcas en función de sus preferencias.
• Bandas de pago en una empresa, como se indica en A, B, C y D.
• Calificaciones de letras: A, B, C, etc.
• Situación económica: baja, media y alta.
• Cuando realizas una encuesta y pides a los encuestados que expresen su nivel de satisfacción con la elección de esas palabras: muy satisfecho, satisfecho, neutral, insatisfecho, muy insatisfecho.
• Cuando un encuestado debe poner un valor de 1 a 3 a una declaración. A menudo se usan las palabras “de acuerdo, neutral, en desacuerdo”.

Como puede ver en los ejemplos anteriores, la escala ordinal muestra la posición relativa de los elementos, pero no las diferencias entre los elementos.

Tabla de comparación: Datos nominales vs Ordinales

Los datos nominales y ordinales tienen un papel importante en las ciencias estadísticas y de datos.

Debe saber lo que puede hacer con los datos ordinales y nominales. Deberías saber cómo medirlos. Las dos escalas de medición (ordinal y nominal) dependen de la variable en sí.
Conocer el nivel de medición de las variables es importante en muchas situaciones de negocio. Cada una de las escalas de medición proporciona un nivel de detalle diferente. Las escalas nominales proporcionan la menor cantidad de detalles. Por otro lado, las escalas ordinales proporcionan una mayor cantidad de detalles.

Comprender la diferencia entre datos nominales y ordinales tiene muchas influencias, como: influye en la forma en que puede analizar sus datos o en los métodos de análisis de mercado que debe realizar.

Descargue el siguiente gráfico de comparación/infografía en PDF de forma gratuita: Datos nominales vs Datos ordinales