Datos nominales: Definición, usos y un ejemplo

En estadística, hay diferentes tipos de datos que los investigadores utilizan para hacer análisis y aprender nueva información. Los datos nominales son un tipo de datos común que se utiliza en varios sectores para recopilar información que ayude a mejorar los lugares de trabajo y a tomar decisiones. Si usted es un investigador interesado en cómo utilizar los datos nominales en su carrera, es útil entender las aplicaciones de este tipo de datos.

En este artículo, definimos los datos nominales, describimos sus usos en el lugar de trabajo y ofrecemos un ejemplo de datos nominales para ayudarle a comprender mejor este concepto estadístico.

¿Qué son los datos nominales?

Los datos nominales son una de las cuatro formas de medir los datos en estadística. Este tipo de datos utiliza variables no ordenadas y con nombre en lugar de ordenadas o estrictamente numéricas para recoger y visualizar la información. Se diferencia de los otros tipos de medición de datos en estadística, que son los datos ordinales, los datos de intervalo y los datos de razón, porque estos tipos utilizan variables cuantitativas o numéricas para el análisis. Con los datos nominales, las variables que se miden son simplemente categorías dentro de un grupo mayor que no tienen valor entre sí.

Por ejemplo, los datos ordinales pueden organizar la información que detalla el rango de visión de varios individuos de un grupo. La variable es el nivel de su vista, y se pueden ordenar los resultados del más fuerte al más débil. Sin embargo, un conjunto de datos nominales puede organizar la información sobre el color de los ojos de las distintas personas. La categoría variable es cada color de ojos, como el azul, el verde o el marrón, que no tienen ningún valor cuantitativo, por lo que no se pueden poner en un orden específico.

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Usos de los datos nominales en el lugar de trabajo

Hay muchas formas de utilizar los datos nominales en el lugar de trabajo para mejorar los procesos, realizar investigaciones y analizar datos. Considera estas situaciones en las que podrías recoger y utilizar datos nominales en tu carrera:

Datos sobre los clientes

Los datos nominales son útiles cuando se trata de averiguar la satisfacción de los clientes de un producto o una empresa, o incluso para algo tan sencillo como conocer el nombre de un cliente. Los datos nominales de los clientes pueden ayudar a una empresa a conocer mejor a sus clientes y hacer que éstos sientan que pueden expresar sus opiniones abiertamente. Algunos usos específicos de los datos nominales de los clientes son:

  • Información sobre la compra: Dado que los datos nominales son sólo variables con nombre, casi todos los datos categóricos no numéricos y no ordenados que usted recoge de los clientes con el fin de enviar los pedidos, servir la comida u otras actividades de cumplimiento de la compra son datos nominales. Ejemplos de esto pueden ser el nombre del cliente, su dirección o su edad, que usted no utiliza para clasificar o poner en orden a los clientes.
  • Experiencia del cliente: También puede utilizar los datos nominales para conocer la experiencia de compra de un cliente y sus sentimientos sobre una empresa, sus ofertas y sus empleados. Normalmente, puede recopilar este tipo de datos nominales a partir de encuestas con preguntas abiertas en lugar de las que tienen preguntas definidas sobre el nivel de satisfacción que tuvo un cliente, ya que puede ordenar esos niveles.

Datos sobre los empleados

También es útil recoger datos nominales sobre los empleados de un lugar de trabajo para comprender mejor sus deseos, necesidades y capacidad de rendimiento en el trabajo. Los centros de trabajo pueden utilizar este tipo de datos para mejorar la felicidad y la productividad de sus empleados, al tiempo que les dan la oportunidad de expresar su opinión sobre decisiones importantes relativas a mejoras en la oficina, nuevos procedimientos y otros cambios en el entorno de trabajo. He aquí algunos datos nominales que puede recopilar de los empleados:

  • La satisfacción de los empleados: Muchos centros de trabajo realizan periódicamente encuestas de satisfacción de los empleados para conocer su opinión sobre las misiones de la empresa, el trabajo que realizan y el entorno laboral. Las encuestas abiertas o con preguntas sobre variables nominales, como las que piden a los empleados que voten sobre una nueva característica de la oficina o unas vacaciones pagadas, ofrecen datos nominales útiles.
  • Autoevaluación del rendimiento: Cuando los empleados responden a preguntas sobre su propio rendimiento durante las autoevaluaciones de su trabajo, muchas de estas evaluaciones incluyen preguntas abiertas para recopilar datos nominales sobre los empleados individuales y su progreso en el trabajo. Las preguntas relativas a sus objetivos y a su satisfacción con el trabajo que realizan y recogen datos nominales para que los directivos los tengan en cuenta.

Datos sobre el público

Otro uso de los datos nominales es en la investigación científica, donde se puede utilizar este tipo de datos del público para realizar estudios o investigaciones. Los datos nominales sobre el público pueden implicar menos preguntas abiertas con respuestas flexibles porque los investigadores tienen que leer cada una de ellas. Sin embargo, pueden seguir recogiendo datos nominales sobre características cualitativas no ordenadas del público por razones como éstas:

  • Comparación de variables: Una forma de utilizar los datos nominales sobre las personas es comparando diferentes variables para probar hipótesis que puedan afectar a determinadas industrias y poblaciones mediante la innovación o la legislación. Por ejemplo, puede comparar dos variables nominales como el número de diferentes tipos de agricultores en una zona frente a la variedad de alimentos locales disponibles para establecer conexiones.
  • Distribución de artículos e ideas: Los investigadores también pueden recopilar datos nominales para informar de cómo aparecen ciertos rasgos o características en las poblaciones y dónde se dan con más frecuencia determinadas ideologías. Un ejemplo de ello son los datos del censo que determinan el número de personas que viven en zonas de Estados Unidos y sus nombres, edades y ocupaciones, todos ellos datos nominales.

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Cómo analizar los datos nominales

Siga estos pasos para saber cómo analizar los datos nominales en su carrera:

1. Reconocer la categoría y las variables

El primer paso para analizar los datos nominales es reconocer qué partes de los datos son sus categorías y cuáles son las variables dentro de las categorías. Por ejemplo, sus datos nominales pueden tener categorías de tipos de mascotas que tienen los empleados de una oficina, y las variables serían cuántas de cada mascota hay. Reconocer la diferencia entre estos términos puede ayudarle a analizar y comprender mejor los datos nominales que ha recogido y a aplicarlos para diversos fines.

2. Observar los datos de las encuestas, cuestionarios y formularios

Si ha recogido datos nominales a través de preguntas abiertas en encuestas, cuestionarios y formularios, es posible que no pueda clasificar esa información hasta que haya observado los datos por sí mismo. Un ejemplo de esto sería si recibiera las respuestas de preguntas abiertas de los estudiantes universitarios sobre su satisfacción con una clase, que luego podría leer y separar en categorías de sugerencias y comentarios para que el profesor las tenga en cuenta. La observación de estos datos muestra lo que sienten los estudiantes y permite al profesor hacer cambios en su clase.

3. Decida su objetivo para los datos

Tanto si los datos nominales que ha recogido están en categorías como si son abiertos, es importante decidir cuál es su objetivo al recoger y analizar los datos. Cuando entienda el objetivo de los datos, podrá crear más fácilmente preguntas orientativas y encontrar respuestas a través de su análisis para aprender algo nuevo o confirmar una hipótesis. Una vez que entienda su objetivo, puede ser más fácil decidir de qué manera quiere medir los datos nominales y aplicarlos en su carrera.

4. Medir los datos

Con sus datos nominales clasificados en categorías, puede utilizar diferentes tipos de medidas estadísticas para encontrar información sobre el número de veces que ciertas variables aparecen en cada categoría de su grupo de datos. Normalmente puede medir los datos nominales de una de las siguientes maneras:

  • Frecuencias: La frecuencia de aparición se refiere a la frecuencia con la que aparece una categoría variable en su grupo de muestra. Por ejemplo, si está midiendo las personas que tienen diferentes carreras universitarias en un curso específico, puede haber cinco carreras de inglés, tres carreras de comunicación y una carrera de negocios, siendo la frecuencia el número de personas con cada carrera.

  • Proporciones: Las proporciones en estadística son las frecuencias, o el número de veces que aparece algo, divididas por el número total de variables. En el caso de las carreras universitarias de un curso, sería el número específico de las carreras de inglés, comunicación y negocios dividido por el número de personas encuestadas, que es nueve en este caso.

  • Porcentajes: Los porcentajes le permiten ver la proporción de las variables como piezas de un todo, que normalmente se fija en 100. Para calcular los porcentajes, puede multiplicar las proporciones por 100 y definir qué porcentaje de cada tipo de especialidad compone el curso universitario del ejemplo.

  • Modo: La moda es una medida útil para determinar qué categoría variable aparece más en el grupo total de la muestra. Para encontrar la moda de la especialidad que siguen la mayoría de los estudiantes en un curso, simplemente encuentre el mayor número de frecuencias, que serían los cinco estudiantes que se especializan en inglés.

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5. Crear un gráfico circular o de barras

Utilizando tus mediciones de datos nominales, puedes poner tus datos en un gráfico circular o en un gráfico de barras para visualizar los patrones y las distribuciones de las variables para facilitar el análisis. Un gráfico circular suele utilizar porcentajes o proporciones para organizar los datos, mientras que un gráfico de barras simplemente muestra la cantidad de cada variable como una barra en un gráfico numerado. Analiza estos cuadros y gráficos terminados para ayudarte a entender qué categorías de tus datos nominales tienen mayor o menor frecuencia y cómo puedes aplicar eso en tu carrera para mejorar tu lugar de trabajo o la sociedad.

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Ejemplo de datos nominales

Hay muchas categorías a tener en cuenta a la hora de decidir cómo recopilar datos nominales, pero su elección depende de su sector y del objetivo de su investigación. Considere el siguiente ejemplo de datos nominales en el que la categoría variable es la opinión de los profesores y las variables nominales son las respuestas a una encuesta:

Trabaja con una empresa de marketing para determinar el rango de edad del público objetivo de una tienda para poder crear mejores anuncios y campañas de marketing. Proporcionas una encuesta a cada cliente después de que haga una compra y le preguntas si tiene entre 18 y 25 años,26 y 40 años o 41 y 60 años.Recoge las respuestas por edad, que es tu categoría de datos nominal, y determina cuántos clientes hay en cada grupo de edad, que se convierte en tu variable nominal.

Tras medir la frecuencia de los compradores de cada grupo de edad que realizan una compra, usted determina que el grupo de edad más común de los compradores de esta tienda son los compradores de entre 26 y 40 años. La empresa de marketing con la que trabajas utiliza estos datos nominales para dirigirse a las personas de este rango de edad en los anuncios online y para crear campañas en las que aparezcan adultos de este grupo de edad para atraer a los compradores interesados y aumentar sus ingresos.