Que es la variable nominal

En el ámbito de la estadística y el análisis de datos, entender qué tipo de variable estamos manejando es fundamental para aplicar los métodos adecuados de análisis. Una de las categorías más básicas y esenciales es la variable nominal, un tipo de variable que permite clasificar datos sin establecer un orden jerárquico o numérico entre ellos. Este tipo de variable es clave en investigaciones de ciencias sociales, estudios de mercado, encuestas y muchos otros campos que requieren la categorización de información cualitativa.

¿Qué es la variable nominal?

La variable nominal es una categoría de variable cualitativa que se utiliza para clasificar datos en grupos o categorías que no tienen un orden intrínseco. Esto significa que los valores de una variable nominal no pueden ser ordenados de menor a mayor ni tienen un significado numérico. Por ejemplo, si clasificamos a las personas según su género, los valores posibles podrían ser masculino y femenino, y no tiene sentido decir que uno es mayor o menor que el otro.

Otro ejemplo podría ser la variable color de ojos, cuyos valores podrían ser marrón, azul, verde, etc. Estas categorías no tienen un orden inherente, ni una jerarquía, ni una magnitud numérica. Por lo tanto, no se pueden realizar operaciones matemáticas con ellas, como sumar o promediar.

Curiosidad histórica: Las variables nominales son una de las bases de la estadística descriptiva y fueron formalizadas dentro de la teoría de escalas de medida propuesta por el psicólogo Stanley Smith Stevens en 1946. Stevens clasificó las variables en cuatro escalas: nominal, ordinal, intervalo y razón, cada una con diferentes niveles de información y operaciones permitidas.

Tipos de variables y su importancia en el análisis de datos

En estadística, las variables se clasifican en cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas, a su vez, se dividen en nominales y ordinales, mientras que las cuantitativas se dividen en discretas y continuas. Entender esta clasificación permite a los investigadores elegir los métodos estadísticos adecuados para cada tipo de datos.

Las variables nominales son especialmente útiles cuando se quiere describir atributos o características que no pueden ser medidos numéricamente. Por ejemplo, en una encuesta de preferencias políticas, las opciones de partido político son variables nominales, ya que no tienen un orden ni una jerarquía. De igual manera, en estudios médicos, la variable tipo de sangre es nominal, ya que A, B, AB y O no tienen un orden inherente.

El uso correcto de variables nominales en un análisis ayuda a evitar errores metodológicos. Si se intenta aplicar técnicas estadísticas diseñadas para variables ordinales o cuantitativas a datos nominales, los resultados podrían ser engañosos o incluso incorrectos. Por eso, es fundamental identificar correctamente el tipo de variable antes de realizar cualquier análisis.

Diferencias entre variables nominales y ordinales

Aunque a menudo se confunden, las variables nominales y ordinales tienen diferencias clave que deben ser comprendidas para un análisis correcto. Mientras que las variables nominales no tienen un orden, las variables ordinales sí lo tienen, aunque no necesariamente con intervalos iguales entre las categorías.

Un ejemplo clásico de variable ordinal es el nivel de satisfacción en una encuesta: muy insatisfecho, insatisfecho, neutro, satisfecho, muy satisfecho. Aquí, existe un orden lógico, pero no se puede medir con precisión la diferencia entre cada nivel. Por el contrario, una variable nominal como color de pelo no puede ser ordenada.

Esta distinción es crucial para decidir qué técnicas estadísticas usar. Para variables nominales, se emplean frecuencias, tablas de contingencia o pruebas como el chi-cuadrado. Para variables ordinales, además de estas técnicas, se pueden aplicar métodos como el coeficiente de correlación de Spearman o análisis no paramétricos.

Ejemplos de variables nominales en la vida real

Las variables nominales están presentes en casi cualquier investigación que implique categorías sin orden. Algunos ejemplos comunes incluyen:

• Género: hombre, mujer, otro.
• Color de ojos: marrón, azul, verde, gris.
• Profesión: ingeniero, médico, profesor, artesano.
• Tipo de sangre: A, B, AB, O.
• Idioma materno: español, inglés, francés, etc.
• Estado civil: soltero, casado, viudo, divorciado.

También son comunes en estudios de mercado, donde se clasifican variables como:

• Preferencia de marca: marca A, marca B, marca C.
• Tipo de producto consumido: lácteos, carnes, vegetales.
• Forma de pago: tarjeta de crédito, efectivo, transferencia.

Estos ejemplos muestran cómo las variables nominales permiten organizar y analizar datos cualitativos, lo que es fundamental en estudios donde no se pueden cuantificar directamente los fenómenos analizados.

El concepto de variable nominal en estadística

El concepto de variable nominal está profundamente arraigado en la teoría estadística y en la metodología científica. Es parte de una escala de medida que define qué operaciones son válidas sobre un conjunto de datos. En este sentido, la variable nominal representa el nivel más básico de medición.

En términos más técnicos, una variable nominal puede tomar valores que son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos. Esto significa que cada observación pertenece a una sola categoría, y todas las categorías posibles están representadas. Por ejemplo, en una variable nominal como color de pelo, cada persona solo puede pertenecer a una categoría (como castaño), y todas las categorías posibles deben estar incluidas para que el análisis sea completo.

Además, en la práctica estadística, las variables nominales son la base para construir tablas de frecuencias, grupos de comparación y tablas de contingencia. Estas herramientas son esenciales para visualizar y analizar datos cualitativos, especialmente en encuestas y estudios descriptivos.

Recopilación de ejemplos de variables nominales

A continuación, presentamos una lista de ejemplos de variables nominales organizados por contexto para facilitar su comprensión:

En estudios demográficos:

• Género
• Nacionalidad
• Estado civil
• Ocupación
• Nivel educativo (si se presenta como categorías sin orden)

En estudios médicos:

• Grupo sanguíneo
• Tipo de enfermedad (en ciertos contextos)
• Tratamiento recibido (si no se ordena)

En estudios de mercado:

• Marca preferida
• Tipo de producto consumido
• Forma de pago
• Canales de adquisición (tienda física, online, etc.)

En estudios educativos:

• Nivel educativo (en categorías no ordenadas)
• Idioma materno
• Forma de acceso al curso (examen, beca, etc.)

En estudios sociales:

• Religión
• Opción política
• Tipo de residencia (urbana, rural)

Estos ejemplos muestran la versatilidad de las variables nominales en diferentes contextos, donde la información no se puede cuantificar directamente, pero sí clasificar y analizar.

Aplicaciones prácticas de las variables nominales

Las variables nominales no solo son teóricas; tienen aplicaciones prácticas en diversos campos. En estadística descriptiva, por ejemplo, se usan para crear tablas de frecuencias, que permiten visualizar cómo se distribuyen los datos en cada categoría. Esto es especialmente útil en encuestas, donde se recopilan datos sobre preferencias, hábitos o características de la población.

En investigación de mercado, las variables nominales ayudan a segmentar a los consumidores. Por ejemplo, al analizar la preferencia de marca, una empresa puede identificar qué segmentos de la población prefieren sus productos y ajustar su estrategia de marketing en consecuencia. En investigación social, se utilizan para medir variables como religión, nivel educativo o tipo de empleo, lo que permite identificar patrones de comportamiento o desigualdades.

Otra área donde son fundamentales es la investigación científica, especialmente en ciencias sociales y humanidades, donde la medición cuantitativa no siempre es posible. En estos casos, las variables nominales permiten estructurar los datos de manera coherente y aplicar técnicas estadísticas no paramétricas para analizarlos.

¿Para qué sirve una variable nominal?

Una variable nominal sirve principalmente para clasificar datos cualitativos en categorías que no tienen orden ni jerarquía. Esta clasificación permite organizar la información y aplicar técnicas estadísticas adecuadas para su análisis. Por ejemplo, en una encuesta sobre hábitos alimenticios, la variable tipo de alimento preferido puede clasificarse como frutas, carnes, verduras, etc., permitiendo al investigador analizar las preferencias de la población estudiada.

Además, las variables nominales son esenciales para construir tablas de contingencia, que muestran la relación entre dos o más variables. Por ejemplo, se puede analizar si hay una relación entre el género (variable nominal) y el tipo de deporte preferido (también nominal), mediante una tabla de frecuencias cruzadas.

También son útiles para aplicar pruebas estadísticas no paramétricas, como la prueba chi-cuadrado, que evalúa si hay una asociación significativa entre dos variables nominales. Esto es especialmente relevante en estudios donde no se puede asumir una distribución normal de los datos.

Categorías y subtipos de variables nominales

Aunque todas las variables nominales comparten la característica de no tener un orden inherente, pueden clasificarse en subtipos según el número de categorías que contienen o según el contexto en que se usan. Por ejemplo:

• Variables binarias: Solo tienen dos categorías. Ejemplo: Sí/No, Vivo/Muerto, Hombre/Mujer.
• Variables categóricas múltiples: Tienen tres o más categorías. Ejemplo: Nivel educativo (si no se ordena), Tipo de sangre, Religión.

Otra clasificación útil es por su uso en análisis:

• Variables independientes nominales: Se usan para definir grupos en un estudio. Ejemplo: Tratamiento recibido en un estudio clínico.
• Variables dependientes nominales: Son el resultado que se quiere analizar. Ejemplo: Resultado de la encuesta en un estudio de satisfacción.

También se pueden clasificar por su naturaleza:

• Variables nominales cualitativas: Describen atributos no numéricos. Ejemplo: Color de ojos, Tipo de vehículo.
• Variables nominales cuantitativas: Aunque rara vez se aplican en este contexto, en ciertos casos se usan para representar categorías que, aunque no ordenadas, pueden tener un valor asociado. Ejemplo: Código postal como variable nominal, aunque cada código puede tener un valor numérico, no representa una cantidad.

Uso de variables nominales en investigación social

En el ámbito de la investigación social, las variables nominales son fundamentales para describir y analizar fenómenos que no se pueden cuantificar directamente. Por ejemplo, en estudios sobre inequidad social, se usan variables nominales para categorizar a las personas según su nivel socioeconómico, educación, ocupación o estado civil.

Una de las ventajas de las variables nominales es que permiten segmentar la población en grupos homogéneos para realizar comparaciones. Por ejemplo, al analizar la tasa de desempleo, se puede dividir a la población por género, nivel educativo o región, lo que facilita identificar patrones y diseñar políticas públicas más efectivas.

También son clave en estudios cualitativos, donde se busca entender las motivaciones, actitudes o creencias de los participantes. Aunque en estos estudios se recopila información abierta, al momento de analizar los datos, se suele codificar las respuestas en categorías nominales para facilitar su análisis.

El significado de la variable nominal en estadística

La variable nominal tiene un significado fundamental en la estadística, ya que representa una de las formas más básicas de clasificar información. Su principal función es etiquetar o categorizar elementos sin asignarles un valor numérico ni un orden. Esto permite organizar datos de manera coherente, lo que es esencial para cualquier análisis.

Desde un punto de vista técnico, una variable nominal puede definirse como una variable categórica en la que las categorías son mutuamente excluyentes y no tienen un orden inherente. Esto significa que cada observación pertenece a una única categoría, y no se puede decir que una categoría sea mayor que otra. Por ejemplo, en una variable nominal como color de pelo, no tiene sentido decir que castaño es mayor que negro.

En términos de análisis estadístico, las variables nominales son compatibles con técnicas como:

• Tablas de frecuencia: Para ver la distribución de cada categoría.
• Gráficos de barras o pastel: Para visualizar proporciones.
• Prueba chi-cuadrado: Para analizar asociaciones entre variables nominales.
• Análisis de correspondencias múltiples: Para identificar patrones en datos categóricos.

¿De dónde proviene el término variable nominal?

El término variable nominal proviene del latín *nomen*, que significa nombre, y se refiere a la idea de que estas variables nombran o etiquetan categorías sin asignarles un valor cuantitativo. Este concepto fue formalizado por el psicólogo y estadístico Stanley Smith Stevens en 1946, quien estableció las cuatro escalas de medida que se usan en estadística: nominal, ordinal, intervalo y razón.

Stevens propuso que cada escala permitía un nivel diferente de análisis. Mientras que las escalas de intervalo y razón permiten operaciones matemáticas como sumar y multiplicar, la escala nominal solo permite contar y clasificar. Esto significa que, en una variable nominal, no tiene sentido hablar de promedios, diferencias ni magnitudes relativas.

El uso del término nominal se ha mantenido en el campo de la estadística y la metodología científica, especialmente en investigaciones donde se manejan datos cualitativos o categóricos. Hoy en día, es un concepto esencial en la formación de estudiantes de estadística, investigación social, y ciencias de datos.

Variables nominales y su relación con otras escalas de medida

Las variables nominales son solo una de las cuatro escalas de medida propuestas por Stanley Smith Stevens, y están relacionadas con las demás en una jerarquía de complejidad. A continuación, se explica brevemente cómo se relacionan:

• Nominal: Solo permite clasificar. No hay orden ni distancia entre categorías. Ejemplo: género.
• Ordinal: Permite clasificar y ordenar, pero no se pueden medir las diferencias entre categorías. Ejemplo: nivel de satisfacción.
• Intervalo: Permite clasificar, ordenar y medir diferencias, pero no hay un cero absoluto. Ejemplo: temperatura en grados Celsius.
• Razón: La escala más completa, permite todas las operaciones anteriores y tiene un cero absoluto. Ejemplo: altura, peso.

Esta jerarquía es importante porque no todas las técnicas estadísticas son aplicables a cada escala. Por ejemplo, no se puede calcular un promedio en una variable nominal, pero sí se puede hacer en una de razón. Por eso, es crucial identificar correctamente la escala de medida antes de aplicar cualquier análisis estadístico.

¿Cómo distinguir una variable nominal de otras variables?

Distinguir una variable nominal de otras escalas de medida puede parecer sencillo, pero requiere entender las características clave de cada una. Una variable nominal se identifica por no tener un orden y no permitir operaciones matemáticas. Si los datos que estás analizando pueden ser ordenados, como en una escala de satisfacción (1 = insatisfecho, 5 = muy satisfecho), entonces no es una variable nominal, sino ordinal.

Otra forma de distinguirlas es preguntarse si tiene sentido calcular un promedio o una diferencia entre categorías. En una variable nominal, como color de pelo, no tiene sentido promediar castaño y negro. Si, por el contrario, estás analizando nivel de ingresos y puedes calcular un promedio, entonces se trata de una variable de intervalo o razón.

Un método práctico para identificar variables nominales es analizar si las categorías son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas, y si no existe un orden entre ellas. Si esto se cumple, entonces es probable que estés manejando una variable nominal.

Cómo usar variables nominales en el análisis de datos

El uso de variables nominales en el análisis de datos implica seguir una serie de pasos que garantizan que se interpreten correctamente. A continuación, se presentan algunos de los pasos clave:

• Identificación: Determinar si la variable en estudio es nominal. Esto implica revisar si las categorías no tienen orden y si no se pueden aplicar operaciones matemáticas.
• Codificación: En muchos casos, es útil codificar las categorías en números para facilitar el análisis. Por ejemplo, género puede codificarse como 1 = hombre, 2 = mujer.
• Visualización: Usar gráficos como barras o pastel para mostrar la distribución de frecuencias de cada categoría.
• Análisis estadístico: Aplicar técnicas como frecuencias, tablas de contingencia, o la prueba chi-cuadrado para analizar relaciones entre variables nominales.
• Interpretación: Finalmente, interpretar los resultados con cuidado, evitando asignar un orden o una magnitud a las categorías.

Un ejemplo práctico sería analizar los datos de una encuesta sobre preferencias de marca. Si la variable marca preferida es nominal, se pueden calcular las frecuencias de cada marca y compararlas entre diferentes grupos demográficos.

Variables nominales en investigación de mercado

En la investigación de mercado, las variables nominales son esenciales para segmentar a los consumidores y entender sus preferencias. Por ejemplo, al analizar el comportamiento de compra de un producto, se pueden usar variables nominales como:

• Género (hombre, mujer, otro)
• Edad (si se presenta como categorías sin orden)
• Tipo de producto consumido
• Forma de pago
• Canal de adquisición (tienda física, online, etc.)

Estas variables permiten dividir a los consumidores en grupos para analizar patrones de comportamiento. Por ejemplo, una empresa puede identificar que un determinado segmento de la población prefiere comprar en línea, mientras que otro segmento prefiere las tiendas físicas.

También son útiles para diseñar campañas de marketing personalizadas. Si una empresa sabe que un grupo específico de clientes prefiere una marca en particular, puede ajustar sus estrategias de comunicación para impactar a ese grupo de manera más efectiva.

Variables nominales en ciencias sociales

En las ciencias sociales, las variables nominales son herramientas clave para describir y analizar fenómenos sociales complejos. Por ejemplo, en sociología, se usan variables nominales para categorizar a las personas según su nivel socioeconómico, educación, ocupación o estado civil, lo que permite analizar desigualdades y patrones de comportamiento.

En antropología, las variables nominales ayudan a categorizar culturas, lenguas o prácticas sociales para comparar entre grupos. En psicología, se usan para clasificar personalidades, preferencias o actitudes sin imponer un orden.

Un ejemplo práctico es el uso de variables nominales en estudios sobre movilidad social, donde se analiza si una persona ha ascendido, descendido o mantenido su posición socioeconómica. Aunque se puede codificar numéricamente, la interpretación sigue siendo cualitativa, por lo que se trata de una variable nominal.