En las estadísticas, los términos "nominal" y "ordinal" se refieren a diferentes tipos de datos categorizables. Al entender qué significa cada uno de estos términos y a qué tipo de datos se refiere cada uno, piense en la raíz de cada palabra y permita que sea una pista sobre el tipo de datos que describe. Los datos nominales implican nombrar o identificar datos; porque la palabra "nominal" comparte una raíz latina con la palabra "nombre" y tiene un sonido similar, la función de datos nominales es fácil de recordar. Los datos ordinales implican colocar información en un orden, y el sonido "ordinal" y "ordenar" por igual, haciendo que la función de los datos ordinales también sea fácil de recordar.
TL; DR (Demasiado tiempo; No lo leí)
Los datos nominales asignan nombres a cada punto de datos sin colocarlo en algún tipo de orden. Por ejemplo, los resultados de una prueba podrían clasificarse nominalmente como un "pase" o "error".
Los datos ordinarios agrupan los datos de acuerdo con algún tipo de sistema de clasificación: ordena los datos. Por ejemplo, los resultados de las pruebas se pueden agrupar 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 numerados o pedazos de datos. Un ejemplo de datos nominales podría ser una clasificación de "aprobado" o "reprobado" para el resultado de la prueba de cada alumno. Los datos nominales proporcionan cierta información sobre un grupo o conjunto de eventos, incluso si dicha información se limita a meras cuentas.
Por ejemplo, si desea saber cuántas personas nacieron en Florida cada año durante los últimos cinco años, encuentra esas cifras y traza tus resultados en un gráfico de barras. Los datos representados en el gráfico no tienen 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 ordinarios, a diferencia de los datos nominales, implican cierto orden; los números ordinales están en relación entre sí de una manera clasificada. Por ejemplo, supongamos 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 pobres, "2" para debajo del promedio, "3" para el promedio, "4" para muy bueno y "5" para excelente. Los datos recopilados por esta encuesta son ejemplos de datos ordinales. Aquí los números asignados tienen una 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 una medida cuantitativa: aunque una clasificación de "4" es claramente mejor que un ranking de "2", no es necesariamente el doble de bueno. Los números no se miden matemáticamente ni se determinan, sino que simplemente se asignan como etiquetas de opiniones.
¿Por qué conocer la diferencia? Critical
Al trabajar con estadísticas, debe saber si los datos que está viendo son nominales u ordinales, ya que esta información lo ayuda a decidir cómo usar los datos. Un estadístico entiende cómo determinar qué análisis estadístico aplicar a un conjunto de datos basado en si es nominal u ordinal. Las formas de etiquetar los datos en las estadísticas se denominan "escalas"; junto con las escalas nominal y ordinal son escalas de intervalos y proporciones.
¿Cómo son los datos nominales y ordinales similares?
Los datos pueden ser numéricos o categóricos, y ambos son nominales y los datos ordinales se clasifican como categóricos. Los datos categóricos se pueden contar, agrupar y, a veces, clasificar por orden de importancia. Los datos numéricos se pueden medir. Con los datos categóricos, los eventos o la información se pueden ubicar en grupos para dar un sentido de orden o entendimiento.
