La definición de dato nominal

El campo de la estadística reconoce diferentes tipos de datos, incluyendo nominal, ordinal, intervalo y proporción. De estos tipos, nominal es el menos numérico y el más parecido a la categorización. De hecho, un sinónimo de "nominal" en este contexto es "categórico".

Según el "Diccionario de Estadística y Metodología", de W. Paul Vogt, una variable nominal es aquella que "distingue entre los sujetos ordenándolos en un número limitado de categorías, incluyendo el tipo o clase". Cuando una variable nominal es un rasgo o característica inmutable de un participante de investigación, el término "atributo variable" es también aplicable.

Imagina una tabla de datos con resultados de pruebas en una columna. Las dos columnas restantes indican el género de cada tomador de prueba y el tipo de ensayo administrado. Los resultados de las pruebas no son datos nominales, ya que dan números específicos que se pueden agregar, promediar o colocar en orden numérico. El género es una variable nominal, ya que simplemente categoriza los tomadores de la prueba en un número finito de grupos: masculino y femenino. La última columna podría ser nominal o no. Un ejemplo nominal sería simplemente la etiqueta de cada tipo de prueba, tales como la Forma A y Forma B. Sin embargo, si los diferentes tipos de pruebas varían sistemáticamente en dificultad, la tercera columna puede contener datos clasificados, como niveles de lectura Grado 8, Grado 9 y Grado 10. Esto no es considerado datos nominales ya que la variable puede ser significativamente clasificada en orden numérico.

Una variable nominal es un tipo de variable cualitativa, que se limita a describir datos en lugar de medirlos cuantitativamente. Otro tipo de variable cualitativa es la variable ordinal o variable de rango. Una variable ordinal, tal como un nivel de lectura basada en el grado, coloca los datos en un orden significativo, pero la distancia rangos no es cuantitativo. Por ejemplo, el nivel de lectura de grado 8 no es necesariamente dos veces más difícil que el grado 4.

En contraste, las variables cuantitativas miden en lugar de describir los datos. Las variables de intervalo son variables cuantitativas que carecen de un punto cero lógico. Las escalas de temperatura son un buen ejemplo, donde las escalas Fahrenheit y Celsius tienen puntos cero diferentes y arbitrarios. Por último, las variables de proporción son variables cuantitativas con un punto inherente cero que indica la ausencia total de la propiedad dada.

Los datos nominales tienen limitaciones con respecto a los tipos de pruebas estadísticas que se pueden aplicar a ellos. No tiene sentido, por ejemplo, promediar una variable nominal. Este es un punto pertinente porque los datos nominales pueden ser codificados usando números. Por ejemplo, "1" en una tabla de datos podría significar "hombre", mientras que "2" significa "mujer". Ten en cuenta que este esquema de codificación no significa que dos hombres equivalen a una mujer. Usar tal esquema de codificación, es posible inadvertidamente someter los datos nominales a una prueba estadística no apropiada. Hacerlo devuelve resultados sin sentido. Hay ciertas pruebas estadísticas que se pueden utilizar con los datos nominales. Estos incluyen tablas de frecuencia, prueba Chi-Cuadrada y análisis de varianza, entre otros.

La palabra "nominal" viene del Latín nominalis, "de o perteneciente a un nombre". En este sentido, una variable nominal es, literalmente, una que nombra o etiqueta. Dado que la palabra latina de "nombre", también se utiliza para referirse a los sustantivos, los lingüistas utilizan el término "nominal" como el adjetivo de la palabra "nombre", así como "verbal" es la forma adjetiva de "verbo". El término también se utiliza comúnmente para indicar algo que es mínimo, insignificante o "sólo de nombre".