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Introducción a las variables nominales: Comprender los tipos de datos

El artículo ofrece una visión general de las características, tipos y métodos para analizar variables nominales.
Actualizado 29 jul 2024  · 13 min de lectura

Los distintos tipos de datos requieren métodos específicos de recogida y análisis, y comprender las características de los datos es esencial para explorar distribuciones, tendencias y relaciones. Los datos se clasifican en cuatro tipos: variables nominales, ordinales, de intervalo y de razón.

Este artículo presenta las variables nominales, abarcando la definición de variables nominales, los niveles de medición de datos, los tipos de variables nominales, los métodos para analizar variables nominales y ejemplos de variables nominales en el análisis estadístico.

¿Qué son las variables nominales?

La variable nominal es un tipo de dato categórico que no posee ningún valor cuantitativo ni ordenación o jerarquía inherente. Las categorías de las variables nominales son mutuamente excluyentes y pueden identificarse como etiquetas únicas. Este tipo de datos se utiliza principalmente en el análisis estadístico con el objetivo de proporcionar agrupación y clasificación.

En pocas palabras, una variable nominal es un tipo de dato utilizado para etiquetar o categorizar cosas sin asignarles ningún valor numérico ni orden. Por ejemplo, si ves una lista de frutas diferentes (como manzanas, naranjas y plátanos), cada fruta es una categoría y no se les asigna una clasificación ni un valor.

Los datos nominales se recogen mediante encuestas, cuestionarios, observaciones o formularios y registros existentes. Las preguntas suelen ser de opción múltiple, sí/no, cerradas o abiertas.

Ejemplos de variables nominales

A continuación, hemos incluido algunos ejemplos de cómo se recogen las variables nominales:

Pregunta de opción múltiple

¿Qué marca de coche prefieres?

a) Toyota

b) BMW

c) Ford

d) Tesla

e)Honda

Preguntas sí/no

¿Tienes carné de conducir?

Preguntas cerradas

¿Recomendarías tu marca de coche actual a otras personas?

a) Muy probable

b) Probable

c) Neutral

d) Improbable

e) Extremadamente improbable

Preguntas abiertas

¿Cuáles son las mejores características de tu coche?

Como se ha visto anteriormente, las respuestas a los distintos tipos de preguntas tendrán forma de palabras o etiquetas. Analizar estos datos puede ser un reto cuando se recogen respuestas de una gran muestra de individuos. Sin embargo, sus aplicaciones se extienden a diversos ámbitos, permitiendo a los investigadores y a las partes interesadas tomar decisiones específicas.

Niveles de medición de las variables

El análisis de datos puede incluir dos tipos de enfoques:

Análisis de datos cuantitativos

El análisis cuantitativo de datos implica el examen de datos de naturaleza numérica y tangible. Este tipo de datos puede analizarse mediante métodos matemáticos sencillos y visualizaciones. Por ejemplo, obtener lecturas de temperatura durante una semana entra dentro del análisis cuantitativo de datos.

Análisis de datos cualitativos

El análisis cualitativo de datos se centra en los datos expresados como etiquetas y descripciones de características. En este enfoque, se analizan los patrones y las relaciones entre las variables de datos para obtener perspectivas significativas. Por ejemplo, analizar el comportamiento de compra de un cliente a lo largo de un mes es un ejemplo de análisis cualitativo de datos.

Los datos nominales y ordinales se clasifican como datos cualitativos, mientras que el intervalo y la razón se clasifican como datos cuantitativos. Nominal proporciona el menor nivel de detalle, mientras que intervalo y relación proporcionan el mayor nivel de detalle.

Otros tipos de variables

Veamos brevemente las características de los otros tipos de datos.

Variables ordinales

Son datos cualitativos descriptivos que incluyen cierta ordenación entre etiquetas. La principal diferencia entre los datos nominales y los ordinales es la presencia de jerarquía, que hace que los datos ordinales sean más fáciles de interpretar.

Ejemplos:

  • El nivel de ingresos puede ser bajo, moderado y alto, entendiéndose que bajo<moderado<alto.
  • La opinión del cliente puede ser excelente, buena, satisfactoria o deficiente, con una ordenación incremental de deficiente=1 a excelente=4.

Variables de intervalo

Los datos de intervalo son cuantificables con intervalos iguales entre los puntos de datos.

Una característica importante es la ausencia de un verdadero punto cero, lo que implica que el cero se trata como un punto de referencia válido.

Ejemplos:

  • La medición de la temperatura registrada como 0C es una temperatura real, que puede estar a medio camino en una escala, ya que las temperaturas pueden bajar a valores negativos.
  • La diferencia entre dos puntuaciones cualesquiera de una prueba académica es significativa, pero el valor cero no implica falta de capacidad académica.

Variables de relación

Los datos de razón son similares a los datos de intervalo en cuanto a la igualdad de distancia entre los valores. Sin embargo, difiere por el hecho de que el valor cero se considera absoluto, por debajo del cual no se pueden obtener mediciones significativas. Debido a la ausencia de valores negativos, los datos de razón son los más adecuados para las operaciones matemáticas (suma, resta, división y multiplicación) y los análisis estadísticos precisos.

Ejemplos:

  • La edad de un individuo, que no puede ser cero.
  • Los ingresos se miden como un valor de ratio y los ingresos cero representan la ausencia de ingresos. Las relaciones entre los ingresos de dos individuos también pueden ser significativas (los ingresos de uno son el doble que los del otro)

A continuación se muestra una tabla que resume los cuatro tipos de variables de datos:

Nominal

Ordinal

Intervalo

Ratio

Clasificado

🗸

🗸

🗸

🗸

Pedidos

🗸

🗸

🗸

Intervalos uniformes

🗸

🗸

Valor cero verdadero

🗸

Diferentes tipos de variables nominales

Las variables nominales se clasifican a su vez en los siguientes tipos:

Variables binarias

Las variables binarias suelen tener sólo dos categorías posibles, lo que implica que el resultado o la respuesta sólo puede ser de un tipo.

Ejemplo

Respuesta

¿Tienes carné de conducir?

Sí/no

Resultado de una investigación médica sobre una enfermedad

Positivo/negativo

Variables de categorías múltiples

Estas variables pueden tener más de dos categorías. No existe un orden fijo entre las categorías y cada tipo tiene la misma probabilidad de aparecer.

Ejemplo

Respuesta

Selecciona tu etnia

Británico, Asiático, Africano, Americano

Especifica tu estado civil

Casado, soltero, divorciado, viudo

Variables nominales ordenadas

Representa un tipo de variable nominal con categorías que tienen un orden de clasificación. Sin embargo, la diferencia entre categorías puede no ser uniforme o no medirse con precisión.

Ejemplo

Respuesta

¿Recomendarías nuestro producto a otras personas?

Extremadamente probable, probable, ni probable ni improbable, improbable, extremadamente improbable

(Extremadamente probable podría tener la puntuación más alta, mientras que improbable tendría la más baja)

¿Cuál es tu nivel más alto de cualificación?

Menos de bachillerato, bachillerato, licenciatura, máster, doctorado

(Aquí, menos de bachillerato podría tener el rango más bajo, mientras que un doctorado tendría el rango más alto)

Variables nominales desordenadas

Estas variables representan categorías sin orden ni jerarquía inherentes. Cada tipo tiene el mismo peso y no existe una secuencia específica.

Ejemplo

Respuesta

Selecciona el modo de pago que prefieras

Efectivo, tarjeta de crédito, tarjeta de débito, transferencia bancaria en línea, PayPal

¿Cómo te enteraste de esta oportunidad laboral?

LinkedIn, Indeed, Sitio web de la empresa, agencia de contratación, otros

Estos ejemplos permiten comprender claramente el tipo de variables nominales.

Se puede realizar un análisis detallado de los datos categóricos utilizando varias funciones de biblioteca disponibles en Python.

Formas de analizar variables nominales

El tipo de técnicas de investigación de datos empleadas depende del problema de investigación, la calidad de los datos, el tamaño del conjunto de datos y otros factores.

A continuación se enumeran algunos métodos estadísticos de análisis de variables nominales:

Distribución de frecuencias

La distribución de frecuencias consiste en identificar varias categorías y calcular el número de ocurrencias de cada categoría. Este recuento de frecuencias puede utilizarse para comprender las tendencias y pautas de los datos.

Tendencia central

La tendencia central calcula la moda, que identifica la categoría más frecuente en el conjunto de datos. Este valor puede destacar la opción más preferida o puede utilizarse para revelar diferencias o similitudes en la distribución de las categorías.

Prueba Chi-cuadrado

Las pruebas de Chi-cuadrado son pruebas estadísticas que determinan la asociación entre dos variables categóricas. Se calcula la frecuencia observada de las categorías y se compara con la frecuencia esperada de las categorías obtenida bajo el supuesto de independencia.

Análisis de tablas de contingencia

Se trata de un método de tabulación cruzada para construir una tabla con variables que representan filas y columnas. Para cada combinación de categorías, se obtiene un recuento de frecuencia de aparición que pone de manifiesto la relación entre las dos categorías. Puedes obtener más información en nuestro curso Análisis de contingencias con R.

Gráficos de visualización

Los gráficos de barras y circulares son muy eficaces para comunicar la distribución nominal de los datos de forma visualmente atractiva. Consulta nuestra hoja de trucos sobre visualización de datos para descubrir más.

Estos métodos pueden aplicarse aprendiendo enfoques detallados de la estadística para el análisis de datos.

Herramientas para analizar variables nominales

Al analizar variables nominales, varias potentes herramientas y bibliotecas de Python pueden ayudar en la manipulación de datos, la visualización y el análisis estadístico:

  • Pandas: Ideal para manejar y manipular conjuntos de datos. Utiliza groupby() y value_counts() para resumir y analizar datos categóricos.
  • NumPy: Proporciona operaciones de matriz y funciones matemáticas fundamentales para apoyar el análisis de datos.
  • Matplotlib: Útil para crear gráficos de barras y circulares para visualizar la distribución de variables nominales.
  • Seaborn: Mejora la visualización de datos con interfaces de alto nivel, facilitando la creación de gráficos de recuento informativos y gráficos categóricos.
  • SciPy: Ofrece funciones estadísticas como chi2_contingency() para realizar pruebas chi-cuadrado y evaluar las relaciones entre variables categóricas.
  • Modelos estadísticos: Facilita la modelización estadística detallada y la comprobación de hipótesis, útil para analizar relaciones en datos categóricos.
  • Scikit-learn: Contiene herramientas para preprocesar datos, como LabelEncoder(), y para realizar análisis de aprendizaje automático sobre datos categóricos.

Ejemplos de variables nominales utilizadas en el análisis estadístico

Los datos nominales se utilizan ampliamente en la investigación y la empresa para descubrir relaciones y patrones útiles a partir de la colosal cantidad de datos que se generan rápidamente.

A continuación se exponen algunos ejemplos útiles de variables nominales utilizadas en estadística:

Encuestas demográficas

Los datos nominales recogidos mediante formularios de encuesta son muy útiles para comprender la composición de la población. Agrupando a los individuos en función de estas categorías definidas, se pueden identificar diferentes necesidades y preferencias que pueden ayudar a elaborar estrategias de marketing eficaces para el lanzamiento de nuevos productos.

Ejemplo

Opciones

Edad

menores de 18, 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65 y más

Modo preferido de recibir información comercial

correo electrónico, llamada telefónica, sms, anuncios promocionales

Género

hombre, mujer, no binario, prefiero no decirlo

Niveles de renta

menos de 35.000 £, 35.000- 54.999 £, 55.000- 74.999 £

más de 75.000

Técnica de análisis de datos relevante: Prueba Chi-cuadrado

La prueba Chi-cuadrado puede utilizarse para determinar si existe una asociación significativa entre dos variables categóricas.

Comprender las opiniones de los clientes

Las variables nominales pueden ayudar a las empresas a identificar las cuestiones clave relacionadas con la satisfacción del cliente y propiciar mejoras en los servicios prestados.

Basándose en las distintas categorías de datos, puede establecerse una comunicación eficaz mediante contenidos personalizados compartidos específicos para grupos de clientes.

Esta encuesta cualitativa a los clientes es una herramienta eficaz para controlar los cambios de tendencias, pautas y preferencias hacia los productos y servicios, mejorando así las relaciones con los clientes.

Ejemplo

Opciones

Valoración de la satisfacción de utilizar el producto

excelente, muy bueno, bueno, regular, deficiente

Usabilidad

muy fácil, algo fácil, neutro, algo difícil, muy difícil

Recomendar el producto a un amigo

muy probable, probable, neutro, improbable, muy improbable

Técnica de análisis de datos relevante: Análisis de Sentimiento

El análisis de sentimientos ayuda a clasificar las respuestas textuales en varios sentimientos, como positivo, negativo o neutro.

Evaluación de una empresa

Las métricas de rendimiento pueden clasificarse por categorías de productos, regiones y periodos de tiempo para proporcionar un enfoque estructurado que permita analizar el rendimiento de la empresa frente a los competidores o los puntos de referencia del sector. La asignación de recursos basada en datos nominales ayuda a las empresas a invertir eficazmente en áreas de alto rendimiento o llama la atención sobre sectores de bajo rendimiento.

Ejemplo

Opciones

Calificación de los márgenes de beneficio

muy bajo, bajo, medio, alto, muy alto

Preferencias para la asignación de recursos

ventas, marketing, investigación, operaciones, atención al cliente, RRHH

Selecciona el crecimiento de los ingresos

superó las expectativas, cumplió las expectativas, por debajo de las expectativas

Técnica de análisis de datos relevante: ANOVA (Análisis de la Varianza)

El ANOVA puede utilizarse para comparar las medias de tres o más grupos a partir de variables nominales.

Gestión de recursos humanos

Los datos pueden analizarse para predecir las necesidades futuras de mano de obra en función del crecimiento de la empresa e identificar los modelos de contratación más eficaces.

El rendimiento de los empleados puede evaluarse para recompensar a los que más rinden, así como para proporcionar formación adicional a los que rinden menos.

La analítica del talento también depende en gran medida de los datos para identificar los puestos críticos que hay que cubrir.

Ejemplo

Opciones

Tipos de prestaciones para los trabajadores

seguro médico, planes de jubilación, primas

¿En qué medida percibes que el entorno de trabajo es integrador?

muy inclusivo, parcialmente inclusivo, poco inclusivo, nada inclusivo

Técnica de análisis de datos relevante: Regresión logística

La regresión logística puede utilizarse para modelizar la relación entre una variable dependiente binaria y una o más variables independientes nominales.

Investigación médica

Las variables nominales se utilizan en la investigación médica para ayudar a identificar los factores relacionados con la aparición de una enfermedad, analizar la información de los pacientes y estudiar el sistema sanitario en general con el objetivo de mejorar las prácticas existentes o proporcionar nuevas instalaciones de tratamiento.

Los datos de los sistemas sanitarios pueden clasificarse en función de los detalles del paciente, la información sobre la enfermedad, los métodos de diagnóstico, los tratamientos y los resultados.

Ejemplo

Opciones

Categorizar a los pacientes en función del seguro médico

seguro a cargo de la empresa, plan de salud individual, medicare, medi-aid, otros

Clasificación de las enfermedades basada en los síntomas

fiebre, resfriado, secreción nasal, dolor de cabeza, fatiga, diarrea

Evaluar si los profesionales sanitarios han prestado una atención adecuada a los pacientes

siempre, a veces, rara vez, nunca

Técnica de análisis de datos relevante: Análisis cruzado

El análisis de tabulación cruzada se utiliza para examinar las relaciones dentro de los datos que son categóricos.

Empieza con el análisis de datos

Las variables nominales son muy significativas en casi todo tipo de aplicaciones basadas en datos relacionados con operaciones empresariales, marketing, investigación médica y muchas otras.

Este artículo ofrece una comprensión general de las variables nominales, sus características, tipos y ejemplos de uso en distintos ámbitos de aplicación. Cada tipo ofrece perspectivas diferentes que determinan los métodos estadísticos adecuados que deben emplearse.

A continuación, sería ideal aprender más sobre estadística y sus usos en el mundo real a través de casos prácticos y proyectos proporcionados por el curso de Introducción a la Estadística. El curso puede dotarte de las habilidades necesarias para analizar grandes conjuntos de datos y extraer conclusiones útiles.

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencian las variables nominales de otros tipos de datos?

Una variable nominal es un tipo de dato categórico que no posee ningún valor cuantitativo ni ordenación o jerarquía inherente. Las categorías de las variables nominales son mutuamente excluyentes y pueden identificarse como etiquetas únicas.

¿Cuáles son los distintos métodos de recogida de datos nominales?

Los datos nominales se recogen mediante encuestas, cuestionarios, observaciones o formularios y registros existentes. Las preguntas suelen ser de opción múltiple, sí/no, cerradas o abiertas .

¿Cómo se pueden analizar las variables nominales?

Para analizar las variables nominales se utilizan la distribución de frecuencias, la tendencia central, las tablas de contingencia, la prueba de chi cuadrado y los gráficos de visualización.

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