En estadística, los términos "nominal" y "ordinal" se refieren a diferentes tipos de datos categorizables. Para comprender qué significa cada uno de estos términos y a qué tipo de datos se refiere, piense en la raíz de cada palabra y deje que eso sea una pista sobre el tipo de datos que describe. Los datos nominales implican datos de nomenclatura o identificación; Debido a que la palabra "nominal" comparte una raíz latina con la palabra "nombre" y tiene un sonido similar, la función de los datos nominales es fácil de recordar. Los datos ordinales implican colocar la información en un orden, y "ordinal" y "orden" suenan igual, lo que hace que la función de los datos ordinales también sea fácil de recordar.
TL; DR (demasiado largo; No leí)
Los datos nominales asignan nombres a cada punto de datos sin colocarlos en algún tipo de orden. Por ejemplo, los resultados de una prueba podrían clasificarse nominalmente como "aprobado" o "reprobado".
Los datos ordinales agrupan los datos de acuerdo con algún tipo de sistema de clasificación: ordena los datos. Por ejemplo, los resultados de las pruebas pueden agruparse en orden descendente por grado: A, B, C, D, E y F.
Datos nominales
Los datos nominales simplemente nombran algo sin asignarlo a un orden en relación con otros objetos o datos numerados. Un ejemplo de datos nominales podría ser una clasificación de "aprobado" o "reprobado" para el resultado de la prueba de cada estudiante. Los datos nominales proporcionan alguna información sobre un grupo o conjunto de eventos, incluso si esa información se limita a simples recuentos.
Por ejemplo, si desea saber cuántas personas nacieron en Florida cada año durante los últimos cinco años, busque esas cifras y trace sus resultados en un gráfico de barras. Los datos representados en el gráfico no tienen una clasificación u orden natural; los números simplemente ilustran un hecho, no necesariamente una preferencia, y son solo etiquetas que responden a la pregunta "¿cuántos?" Estos son datos nominales.
Datos ordinales
Los datos ordinales, a diferencia de los nominales, implican cierto orden; los números ordinales se relacionan entre sí de forma ordenada. Por ejemplo, suponga que recibe una encuesta de su restaurante favorito que le pide que proporcione comentarios sobre el servicio que recibió. Puede clasificar la calidad del servicio como "1" para mala, "2" para debajo del promedio, "3" para promedio, "4" para muy buena y "5" para excelente. Los datos recopilados por esta encuesta son ejemplos de datos ordinales. Aquí los números asignados tienen un orden o rango; es decir, una clasificación de "4" es mejor que una clasificación de "2".
Sin embargo, aunque haya asignado un número a su opinión, este número no es cuantitativo. medida: aunque una clasificación de "4" es claramente mejor que una clasificación de "2", no es necesariamente dos veces tan bueno. Los números no se miden ni se determinan matemáticamente, sino que simplemente se asignan como etiquetas para las opiniones.
Por qué es fundamental conocer la diferencia
Cuando trabaje con estadísticas, debe saber si los datos que está mirando son nominales u ordinales, ya que esta información le ayuda a decidir cómo utilizar los datos. Un estadístico entiende cómo determinar qué análisis estadístico aplicar a un conjunto de datos en función de si es nominal u ordinal. Las formas de etiquetar los datos en las estadísticas se denominan "escalas"; junto con las escalas nominales y ordinales están las escalas de intervalo y de razón.
En qué se parecen los datos nominales y ordinales
Los datos pueden ser numéricos o categóricos, y tanto los datos nominales como los ordinales se clasifican como categóricos. Los datos categóricos se pueden contar, agrupar y, a veces, clasificar en orden de importancia. Se pueden medir datos numéricos. Con datos categóricos, los eventos o la información se pueden colocar en grupos para aportar algún sentido de orden o comprensión.