Tipos de variables nominales

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Las variables nominales, a veces llamadas variables categóricas, contienen dos o más categorías que no están intrínsecamente ordenadas, de acuerdo con la Universidad de California en Servicios de Tecnología Académica Los Ángeles. Al asignar números a las variables nominales, no tienen significado. Simplemente sirven para organizar la recogida de datos y análisis. Los investigadores suelen utilizar varios tipos de variables nominales.

Cuando se crea o llenar un formulario de encuesta, es probable que lidiar con varios conjuntos de variables nominales. Muchas encuestas incluyen preguntas que piden su sexo o género. Ambos se consideran las variables nominales, como se ha señalado en el Departamento de Virginia Tech de Geografía y Ciencias de la Computación sitio web. Otros ejemplos de variables nominales incluyen el color del cabello (por ejemplo, negro, marrón, rubio) o el lugar de residencia (por ejemplo, urbano, suburbano, rural). Afiliación a un partido político es otro ejemplo de una variable nominal. En este caso, no hay orden natural entre un republicano y un demócrata. Sólo tiene que asignar un declarante a una u otra categoría.

Una delgada línea que existe entre variables nominales y variables ordinales. Como ATS UCLA explica, variables ordinales poseer todas las cualidades de las variables nominales, excepto las variables ordinales están claramente ordenados. Por ejemplo, si le preguntas a una pregunta de encuesta relativa a los ingresos que ofrece tres opciones – bajo, medio y alto – se utiliza un nivel ordinal de medición. Si bien no es una orden para las tres opciones de respuesta, no se puede probar la misma distancia entre las opciones. Si la misma distancia entre las opciones existe, tiene una variable de intervalo en sus manos. Las variables de intervalo también poseen todas las cualidades del valor nominal (y ordinal) variables, aunque también contienen valores iguales de tiempo entre los intervalos. Por lo tanto, las variables ordinales y de intervalo son los dos tipos de variables nominales, sólo que con más funcionalidades.

Los investigadores suelen construir variables ficticias de las variables nominales para fines de análisis de datos. Datos de la Universidad de Princeton y el Departamento de Servicios de Estadística utiliza afiliación política como un ejemplo de una variable nominal que los investigadores a veces se convierten en una variable dummy. Si tiene tres categorías – Republicano, Demócrata Independiente – y usted puede codificar republicano como 1 en un paquete de software estadístico mientras que la codificación demócratas e independientes junto con un 0. En este caso, todos los 1 son republicanos y todos 0 no son. Ciertas operaciones estadísticas avanzadas permiten el análisis con variables dicotómicas. Este tipo de trabajo no es posible con las variables categóricas en su estado original.

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