Variable ordinal
Gran parte de una investigación se basa en la observación de las características o atributos de un objeto de estudio, las cuales no se pueden cuantificar u operar con ellas matemáticamente. Sin embargo, en algunos casos, estos datos se pueden ordenar y analizar a partir de ciertos criterios preestablecidos. Es en este momento en el que aparece el concepto de variable ordinal.
En este artículo, te explicaremos de qué se trata este término, cuáles son sus características, mencionaremos algunos ejemplos y te enseñaremos qué tipo de gráficos puedes utilizar para realizar un análisis preciso de estos datos estadísticos.
¿Qué es una variable cualitativa ordinal?
Una variable ordinal es un tipo de variable cualitativa o categórica cuyos valores (características o atributos) se pueden ordenar ascendente o descendentemente. Esto se debe a que, de manera natural o de acuerdo a un criterio preestablecido, existe una jerarquía de los datos que se pueden almacenar.
Esta jerarquía permite observar una progresión en los valores que las variables ordinales pueden almacenar, de manera que se pueden identificar distintos niveles, estratos o clases ordenables.
Características de las variables categóricas ordinales
- Se utiliza una escala de medición ordinal, es decir, un criterio mediante el cual este tipo de variable estadística se puede medir y ordenar.
- Son mutuamente excluyentes, es decir, que dos situaciones contrarias o diferentes no pueden existir simultáneamente, por lo que solo se puede aceptar uno de los posibles valores.
- Durante el análisis estadístico de este tipo de variables, se puede aplicar las diversas operaciones de comparación, como la igualdad, la desigualdad, mayor que o menor que.
- Se pueden ordenar de menor a mayor o viceversa.
- Generalmente, existe un sistema, creado por un grupo de expertos o de manera natural, que establece el criterio mediante el cual se pueden ordenar.
- En algunas ocasiones, los valores que puede aceptar una variable ordinal, en realidad son diversos conjuntos de características observables a los cual se les asigna un nombre o cualidad específica. Por ejemplo, diversas escalas de alerta meteorológica se basan en la observación de los fenómenos, notando así el aumento de las precipitaciones o de la emisión de gases en un volcán.
Diferencia entre variable cualitativa nominal y ordinal
Las variables cualitativas se clasifican, principalmente, en variables ordinales y variables nominales y, aunque son similares en cuanto a que sus valores son mutuamente excluyentes, es importante tener en cuenta algunas de sus diferencias al momento de trabajar con una u otra en una investigación. A continuación, veremos algunas de ellas:
- Las variables ordinales se pueden organizar, ya sea de manera ascendente o descendente, mientras que las variables nominales no se pueden ordenar, pues no existe ningún criterio que permita hacerlo.
- Mientras que la escala de medición utilizada para organizar y medir las variables ordinales se conoce como escala ordinal, las variables nominales utilizan una escala nominal, de manera que el investigador puede ordenarlas de acuerdo a su criterio o necesidades.
- Las variables ordinales se pueden comparar mediante cualquiera de las operaciones básicas de comparación. Por otra parte, las variables nominales sólo permiten la aplicación de la igualdad o la desigualdad.
Ejemplos de variables cualitativas ordinales
A continuación, mencionaremos algunos breves ejemplos de variables cualitativas ordinales con sus respectivos posibles valores:
- Grado de satisfacción de un grupo de clientes respecto a un producto o servicio (Absolutamente insatisfecho – Un poco insatisfecho – Neutral – Bastante satisfecho – Totalmente satisfecho).
- Escala de alerta por fenómenos meteorológicos o climáticos (Verde o riesgo bajo – Amarillo o riesgo moderado – Naranja o riesgo considerable – Rojo o riesgo alto).
- Sistema de calificación alfabético (A – B – C – D – F).
- Niveles de tráfico de una vía (Estable – Moderado – Congestionado).
- Calificación escolar (Bajo o suspensión – Básico o satisfactorio – Alto o sobresaliente – Superior o excepcional).
- Clasificación ESRB para videojuegos (E o para todas las edades – E+10 o para mayores de 10 años – T o para adolescentes – M o para mayores de 17 años – A o únicamente para adultos).
- Niveles de dificultad de un videojuego (Fácil – Normal – Difícil).
- Estrato social (Clase baja – Clase media – Clase alta).
- Gama de celulares (Gama baja – Gama media – Gama alta).
- Estado de conservación de especies (Bajo riesgo – Amenazada – Extinta)
Tipos de gráficas para el análisis de datos con variables ordinales
La implementación de gráficos estadísticos que permitan visualizar, analizar y comprender, de mejor manera, un conjunto de datos, es una etapa fundamental dentro del método estadístico. En el caso de las variables ordinales, y debido a que el estudio de estas se centra en la distribución de frecuencias, es decir, la cantidad de veces que se repite un valor, se utilizan los siguientes gráficos:
- Diagrama de barras o diagrama de columnas: es un gráfico en el que la frecuencia de cada una de las variables está representada por una barra o columna, cuya altura equivale al número de veces que se repite un evento.
- Gráfico de pastel o gráfico circular: se utiliza, principalmente, para representar la proporción de cada una de las variables respecto a las demás. Así, este tipo de gráfico se trata de un círculo dividido en diversas porciones, cada una de las cuales representa el porcentaje que ocupan los datos de las variables.
Un caso especial es el uso de variables ordinales para el estudio de percepción de los clientes respecto a un producto o servicio, pues se utilizan gráficos específicos que permiten observar el grado de satisfacción de las personas fácilmente. Entre ellos se encuentran la escala de Likert y la escala de diferencial semántico o max diff.
Conclusiones y recomendaciones
La estadística es una de los campos del conocimiento más amplios, pues existen una gran cantidad de términos y conceptos que permiten realizar un estudio riguroso de un conjunto de datos. Sin embargo, una correcta aplicación de las técnicas de esta rama se basa en un pleno conocimiento de los distintos tipos de variables estadísticas.
En especial, las variables ordinales permiten realizar un análisis más exhaustivo de los datos cualitativos, a través de los operadores de comparación y las escalas de medición de cada sistema o criterio.
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