Al trabajar con las ciencias de los datos, necesitamos comprender 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.
- ¿Qué son los datos nominales y cuáles 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 capacidad vital cuando trabaja en el campo de los datos.
Para decirlo 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 clasificar diferentes tipos de variables.
Primero, aclaremos que las escalas de datos nominales se utilizan simplemente para las variables de etiquetado, sin ningún tipo de valor cuantitativo. El nombre «nominal» proviene de la palabra latina «nomen» que significa «nombre».
Los datos nominales son aquellos elementos que se distinguen por un simple sistema de nombres. Son datos sin valor numérico, como la profesión. Los datos nominales simplemente nombran algo sin aplicarlo a un pedido relacionado con otros elementos numerados.
La forma más popular de pensar sobre datos y variables nominales es que se acaban de nombrar.
¿Qué es variable nominal y ejemplos?
Una variable nominal junto con una variable dicotómica y una variable ordinal forman los tres tipos de variables categóricas. Una variable dicotómica es un subtipo de una variable nominal que puede tener solo dos niveles o categorías. Una variable ordinal, por otro lado, puede tener dos o más categorías, sin embargo, estas pueden clasificarse u ordenarse. Además de las variables categóricas, también se utilizan otros tipos de variables como las variables de intervalos y de relación.
Una variable nominal se puede definir como una variable categórica en la que no se pueden ordenar las categorías. Una variable nominal puede ser de naturaleza numérica, pero no puede tener ninguna propiedad numérica. Este tipo de variable se asigna a datos nominales, ya que dicho tipo de datos no es numérico.
Un ejemplo de una variable nominal es el color del cabello. Esto se debe a que el cabello puede ser de diferentes colores como rubia, negro, marrón, rojo, etc. Estas categorías no se pueden pedir y tampoco se pueden realizar operaciones.
Un ejemplo de una variable nominal es una persona que se le pregunta si posee un MacBook. La respuesta puede ser sí o no. Por lo tanto, la propiedad de MacBook se puede clasificar como sí o no.
Una escala nominal es un nivel de medición donde solo se utilizan variables cualitativas. En tal escala, solo las etiquetas o etiquetas pueden clasificar objetos. Hay otras tres escalas que se utilizan para los niveles de medición: ordinal, intervalo y relación. Una variable nominal es parte de una escala nominal. En caso de que se asigne un número a un objeto a escala nominal, existe una correlación estricta uno a uno entre el objeto y el valor numérico correspondiente. Por lo tanto, las variables en tal escala no tienen propiedad numérica.
¿Cómo saber si mi variable es ordinal o nominal?
Ciertamente has escuchado y leído sobre variables métricas. Una variable se considera métrica si se mide en una escala del mismo tiempo.
Skala de la misma edad significa que los pasos son igualmente significativos en todas partes en esta escala. Así que en una regla. Medimos casi todo lo que medimos en una escala del mismo tiempo. Por ejemplo
- Peso,
- Longitud,
- Distancia,
- Duración,
- Años,
- Parámetros de laboratorio como el valor de pH
- etc.
Sin embargo, también hay casos en los que los parámetros que no se miden en una escala que no se miden de la misma manera todavía se usan en el uso estadístico, como las variables métricas. Este es el caso cuando el parámetro se escala y acepta muchos formularios. En la práctica, a menudo se usan datos de conteo y escalas Likert. Estrictamente hablando, estos datos son ordinarios, pero se utilizan principalmente como variables métricas.
Entonces, si tenemos una variable escala ordenada que asume más de cinco formularios, podemos usarla en nuestro análisis de datos como una variable métrica. Cuantos más formularios sean, más podemos suponer que podemos usar la variable como una variable métrica. Sin embargo, debemos prestar especial atención a los requisitos, como la distribución normal, si esperamos pruebas de significación. Si no se cumple el requisito previo, debemos usar procedimientos no paramétricos que también sean adecuados para datos ordinarios. Y con todos los análisis, debemos tener en cuenta que estrictamente hablando es una variable ordinal y, por supuesto, nuestro procedimiento siempre informa de manera transparente.
¿Cómo saber qué tipo de variable es?
- Cadena: es una secuencia de caracteres Unicode. Un unicode es un conjunto de caracteres que contiene personajes y símbolos de todos los idiomas del mundo.
- Boolean: Boolean representa verdadero o falso.
- Lista: es una recopilación ordenada de elementos de los diferentes tipos de datos. Las listas son mutables, lo que significa que los valores dentro de la lista se pueden cambiar después de que se haya creado.
- Tuple: También es una recopilación ordenada de elementos de los diferentes tipos de datos. La única diferencia entre una lista y una tupla es que las tuplas son inmutables, lo que significa que una vez que se crean, no pueden modificarse.
- Conjunto: un conjunto es una colección desordenada de elementos únicos.
- Diccionario: es una colección desordenada de pares de valor clave. La clave y el valor pueden ser de cualquier tipo.
Hay dos formas en que puede verificar el tipo de variable en Python.
Para verificar el tipo de variable, puede usar la función type (), que toma la variable como una entrada. Dentro de esta función, debe pasar el nombre de la variable o el valor en sí. Y devolverá el tipo de datos variables.
Otra función que se puede usar para verificar el tipo de variable se llama isInstance (). Necesita pasar dos parámetros; La primera es la variable (el valor cuyo tipo de datos desea encontrar), y el segundo parámetro es el tipo de variable. Si el tipo de variable es idéntico al tipo que ha especificado en el segundo parámetro, devolverá verdadero y falso de lo contrario.
# Una variable 'myvar' que tiene un valor 50 dentro
myvar = 50
# Impresión del valor devuelto por la función isinstance ()
Imprimir ("¿MyVar pertenece a int:", Isinstance (myvar, int))
# Esto devolverá falso
# Como el valor pasado es cadena y lo está comprobando con int
print ("Do String pertenece a int:", isInstance ("mi cadena", int))
complejo = 1 + 2J
Imprima ("Este complejo de este número:", Isinstance (complejo, complejo))
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