¿Alguna vez te has preguntado cómo categorizamos los datos en su forma más básica? Ingrese a la escala nominal, un concepto fundamental en estadística que sienta las bases para comprender los datos categóricos.
En esta publicación de blog, profundicemos en este concepto con ejemplo de escala nominal comprender su importancia a la hora de organizar e interpretar la información de forma eficaz.
Tabla de contenido
Consejos para una encuesta eficaz
¿Qué es la escala nominal?
Definición de escala nominal
Una escala nominal es un tipo de escala de medición en la que se utilizan números o etiquetas para clasificar o identificar objetos., pero los números en sí no tienen ningún orden o significado inherente. En otras palabras, son simplemente etiquetas o etiquetas que categorizan los datos en distintos grupos.
- Por ejemplo, al clasificar frutas, simplemente puedes etiquetarlas como “manzana”, “plátano”, “naranja” or "pomelo." El orden en que aparecen no importa.
Características de la escala nominal
Estas son algunas de las características clave de las escalas nominales:
- Cualitativo: Los números no indican cantidad ni magnitud, simplemente actúan como etiquetas. En lugar de medir la cantidad, priorizan identificar la calidad de la cosa, "qué" en lugar de "cuánto cuesta".
- Categórico: Los datos se dividen en categorías distintas, mutuamente excluyentes y sin superposición. Cada artículo pertenece a una sola categoría.
- Desordenado: Las categorías no tienen ningún orden o clasificación inherente. Por ejemplo, los ojos “azules” y “verdes” no son intrínsecamente mejores o peores, sólo diferentes.
- Etiquetas arbitrarias: Los números o etiquetas asignados a las categorías son sólo nombres y se pueden cambiar sin afectar el significado de los datos. Recodificar “1” como “manzana” en una clasificación de frutas no cambia la esencia.
- Operaciones matemáticas limitadas: Sólo puede realizar operaciones matemáticas como suma o resta con datos nominales si los números tienen un significado cuantitativo. Sólo puedes contar cuántos elementos pertenecen a cada categoría.
- Descriptivo, no comparativo: Describen la distribución de datos dentro de categorías, pero no la magnitud u orden entre ellas. Puedes decir a cuántas personas les gusta cada aderezo de pizza, pero no decir definitivamente a alguien "le gusta" el pepperoni más que otro aderezo.
Las escalas nominales son la base para comprender los patrones y categorías de datos básicos. Si bien tienen limitaciones en un análisis más profundo, desempeñan un papel crucial en la recopilación de datos y la exploración inicial.
Diferenciar la escala nominal de otros tipos de escalas
Comprender la diferencia entre escalas de medición nominales y de otro tipo es crucial para analizar datos de manera efectiva.
Nominal versus ordinal:
- Nominal: No hay un orden inherente, solo categorías (por ejemplo, color de ojos: azul, marrón, verde). No se puede decir "el marrón es mejor que el azul".
- Ordinal: Las categorías tienen un orden, pero no se conoce la diferencia entre ellas (por ejemplo, índice de satisfacción: muy satisfecho, algo satisfecho, insatisfecho). Se puede decir que “muy satisfecho” es mejor que “satisfecho”, pero no se sabe cuánto mejor.
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Nominal versus intervalo:
- Nominal: Sin orden, solo categorías.
- Intervalo: Las categorías tienen un orden y la diferencia entre ellas es consistente (por ejemplo, temperatura en Celsius/Fahrenheit). Se puede decir que 20°C es 10° más caliente que 10°C.
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Nominal versus relación:
- Nominal: Sin orden, solo categorías.
- Ratio: Las categorías tienen un orden y un punto cero verdadero (por ejemplo, altura en metros/pies). Se puede decir que 1.8 m es el doble de alto que 0.9 m.
Recuerde:
- Puede convertir datos nominales a otras escalas sólo si pierde información (por ejemplo, de nominal a ordinal, pierde información de orden).
- Cuanta más información transmita una escala (ordinal, intervalo, relación), más complejos y potentes serán los análisis que podrá realizar.
- La elección de la escala correcta depende de la pregunta de investigación y de los métodos de recopilación de datos.
He aquí una analogía:
- Imagínese clasificar las frutas. Nominal: solo los clasificas (manzana, plátano). Ordinal: los clasificas según su dulzura (1: menos, 5: más). Intervalo: mide el contenido de azúcar (0-10 gramos). Proporción: compara el contenido de azúcar y representa el cero verdadero (sin azúcar).
Ejemplos de escala nominal
A continuación se muestran algunos ejemplos comunes de escalas nominales, que cubren varios aspectos de nuestras vidas:
Características personales: ejemplo de escala nominal
- Género: Masculino, femenino, no binario, otro
- Estado civil: Soltero, casado, divorciado, viudo, separado
- Color de cabello: Rubia, morena, pelirroja, negra, gris, etc.
- Nacionalidad: Americano, francés, japonés, indio, etc.
- Color de los ojos: Azul, marrón, verde, avellana, etc.
- Ocupación: Médico, profesor, ingeniero, artista, etc.
Productos y servicios: ejemplo de escala nominal
- Marca de auto: Toyota, Honda, Ford, Tesla, etc.
- Tipo de restaurante: Italiano, mexicano, chino, tailandés, etc.
- Modo de transporte: Autobús, tren, avión, bicicleta, etc.
- Categoría del sitio web: Noticias, redes sociales, compras, entretenimiento, etc.
- Género de película: Comedia, drama, acción, suspense, etc.
Encuestas y Cuestionarios – Ejemplo de Escala Nominal
- Si no respuestas
- Preguntas de opción múltiple con opciones no ordenadas: (p. ej., color preferido, deporte favorito)
Otros ejemplos: ejemplo de escala nominal
- Afiliación a partidos políticos: Partido Demócrata, Republicano, Independiente, Verde, etc.
- Denominación religiosa: Católico, musulmán, hindú, budista, etc.
- Talla de ropa: S, M, L, XL, etc.
- Día de la semana: Lunes, martes, miércoles, etc.
- Tipo de sangre: A, B, AB, O
Bonificación: ejemplo de escala nominal
- Lanzamiento de la moneda: Cara, cruz
- Palo de naipes: Espadas, corazones, diamantes, tréboles.
- Semáforo: rojo, amarillo, verde
Ejemplo de escala nominal: tenga en cuenta que las escalas nominales consisten simplemente en clasificar datos en grupos sin ningún orden especial. Conocer estos ejemplos puede ayudarle a elegir las formas correctas de recopilar datos y analizarlos para sus proyectos o investigaciones.
Aplicaciones de escalas nominales
Las escalas nominales tienen varias aplicaciones prácticas en diferentes campos.
- Demografía: ayudan a clasificar información como género, edad, origen étnico y nivel educativo. Esto ayuda a personas como investigadores y formuladores de políticas a comprender quiénes componen un grupo y tomar decisiones inteligentes.
- Investigación de mercado: Las empresas los utilizan para organizar detalles sobre lo que a la gente le gusta comprar, lo que piensan sobre las marcas y cómo compran. Esto ayuda a las empresas a determinar a quién vender y cómo publicitar.
- Encuestas y Cuestionarios: ¿Alguna vez llenó un formulario en el que tenía que elegir entre algunas opciones? Detrás de esto están las escalas nominales. Ayudan a organizar respuestas a preguntas como qué marca de refresco prefiere la gente o qué partido político apoya.
- Ciencias Médicas y de la Salud: Los médicos y científicos los utilizan para clasificar cosas como enfermedades, síntomas y resultados de pruebas. Esto facilita el diagnóstico de problemas y la planificación de tratamientos.
- Ciencias Sociales: Los investigadores en campos como la sociología, la psicología y la antropología utilizan escalas nominales para agrupar aspectos como rasgos de personalidad, prácticas culturales y tendencias sociales. Esto les ayuda a comprender cómo actúan las personas y por qué.
- Segmentación de clientes: Las empresas los utilizan para agrupar a los clientes según aspectos como la edad, los intereses y los hábitos de compra. Esto les ayuda a crear productos y anuncios que atraigan a grupos específicos de personas.
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Conclusión
Las escalas nominales sirven como herramientas fundamentales para categorizar datos sin que implique ningún orden inherente. A través de ejemplos de escalas nominales, como género, estado civil y origen étnico, vemos cuán importantes son para organizar la información en diferentes áreas. Saber cómo utilizar escalas nominales nos ayuda a comprender mejor los datos complejos, para que podamos tomar decisiones más inteligentes y comprender las cosas con mayor claridad.
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