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En las estadísticas, el tipo de variables puede influir en muchos aspectos del análisis de datos, especialmente al seleccionar modelos estadísticos para interpretar datos o hacer predicciones. Comprender cuáles son las variables nominales y ordinales, y las diferencias entre ellas son cruciales para los científicos e investigadores de datos. Este artículo explorará las variables en estas dos categorías en profundidad e ilustrará sus características y aplicaciones.
Variables nominales, también conocidas como variables cualitativas, se refieren a un número limitado de valores, cada valor correspondiente a un cierto atributo cualitativo. Estas variables representan que no hay una clasificación válida entre categorías.
Las variables nominales son variables utilizadas para representar categorías, y no existe una clasificación o clasificación intrínseca entre estas categorías. Por ejemplo, al recopilar información demográfica, el género, el tipo de sangre o los partidos políticos a los que pertenecen (como el Partido Verde, el Partido Democrático Cristiano, el Partido Socialdemócrata, etc.) son variables nominales. Esto significa que no existe una relación matemática significativa entre los valores de estas variables y solo se puede usar para distinguir diferentes categorías.
Las variables orbitrarias son variables con significados de clasificación o clasificación clara. Aunque se pueden comparar las categorías de variables ordinales, como buenas, generales y pobres, lo que significa que podemos decir que "bueno" es mejor que "generalmente", no podemos determinar la brecha específica entre ellos.
En comparación con las variables nominales, las variables ordinales tienen sus funciones únicas en el análisis de datos. Las variables ordinales no solo especifican una categoría, sino que también proporcionan la relación relativa entre estas categorías. Por ejemplo, en una encuesta de satisfacción, se les puede pedir a los encuestados que elijan entre "muy satisfecho", "satisfecho", "general", "insatisfecho" y "muy insatisfecho". Estas opciones forman una disposición ordenada y pueden usarse para inferir la satisfacción del encuestado.
Cómo identificar variables nominales y variables ordinales
Para identificar correctamente las categorías de variables, los investigadores pueden considerar los siguientes problemas:
- ¿Puede el valor de esta variable ser efectivamente matemático?
- ¿Existe un tipo claro entre las categorías de variables?
- ¿Se pueden usar estas categorías solo para clasificar a las personas sin comparar sus diferencias?
Por ejemplo, si la variable es el nivel de educación (como la escuela primaria, la escuela secundaria, la universidad), entonces esta es una variable ordinal porque se puede juzgar la clasificación entre el nivel de educación. Sin embargo, si la variable es tipo sangre (como A, B, AB, O), entonces esta es una variable nominal. Además, al revisar los datos de la encuesta de población, las variables de género no pueden calcularse matemáticamente y solo se pueden usar para la clasificación, que obviamente es una variable nominal.
Aplicación de variables nominales y variables ordinales
En aplicaciones prácticas, la selección de variables nominales y ordinales afectará la estrategia del análisis de datos. Por ejemplo, cuando utilizan variables ordinales, los investigadores pueden realizar un análisis más profundo, como los modelos de regresión ordinales coincidentes, para comprender la correlación entre la satisfacción y otras variables cuantitativas.
Relativamente, las variables nominales generalmente se usan para las comparaciones de grupos, y los métodos estadísticos como la calibración de chi-cuadrado se utilizan para probar la correlación entre diferentes categorías.
Además, estas dos categorías de variables también son muy importantes en el aprendizaje automático. Por ejemplo, al realizar tareas de clasificación, las variables nominales se pueden usar como características, mientras que las variables ordinales pueden ayudar al modelo a predecir los efectos reales de la clasificación de datos. Elegir correctamente el método de codificación correcto (como variables virtuales o codificación ordinal) para diferentes tipos de variables puede ayudar a extraer más valor de los datos.
conclusión
Como un concepto básico en el análisis e investigación de datos, las variables nominales y las variables ordinales no solo afectan la forma en que se recopilan los datos, sino que también afectan la profundidad del análisis posterior. Comprender sus características respectivas y escenarios de uso adecuados es crucial para un análisis de datos efectivo. ¿Puedes entender por qué es esencial tener una comprensión profunda de estas dos categorías de variables en el trabajo diario?
