Descripción: Los datos ordinales son un tipo de datos que permiten clasificar y ordenar elementos en una secuencia, pero carecen de una diferencia consistente entre los valores. Esto significa que, aunque se puede establecer un orden jerárquico, no se puede determinar la magnitud de la diferencia entre las categorías. Por ejemplo, en una encuesta de satisfacción, las respuestas pueden clasificarse como ‘muy insatisfecho’, ‘insatisfecho’, ‘neutral’, ‘satisfecho’ y ‘muy satisfecho’. En este caso, se puede ordenar la satisfacción de menor a mayor, pero no se puede cuantificar cuánto más satisfecho está un individuo en comparación con otro. Los datos ordinales son fundamentales en la minería de datos y la visualización de datos, ya que permiten a los analistas identificar patrones y tendencias en conjuntos de datos que no son numéricos. Su naturaleza jerárquica facilita la creación de gráficos y representaciones visuales que ayudan a interpretar la información de manera más efectiva. En resumen, los datos ordinales son esenciales para la clasificación y el análisis de información cualitativa, proporcionando un marco para entender relaciones y preferencias en diversas áreas, desde la investigación de mercado hasta la evaluación de servicios.
Usos: Los datos ordinales se utilizan en diversas aplicaciones, como encuestas de satisfacción, escalas de calificación y estudios de opinión. En encuestas, permiten a los encuestados expresar su nivel de acuerdo o satisfacción en una escala, facilitando la recopilación de información cualitativa. En el ámbito académico, se emplean en evaluaciones donde se requiere clasificar el rendimiento de los estudiantes, como en las calificaciones de letras (A, B, C, etc.). También son útiles en la investigación de mercado para clasificar preferencias de productos o servicios, ayudando a las empresas a entender mejor las necesidades de sus clientes.
Ejemplos: Un ejemplo de datos ordinales es la escala de Likert utilizada en encuestas, donde los encuestados pueden seleccionar opciones que van desde ‘totalmente en desacuerdo’ hasta ‘totalmente de acuerdo’. Otro ejemplo es la clasificación de películas en plataformas de streaming, donde se pueden clasificar como ‘muy recomendadas’, ‘recomendadas’ o ‘no recomendadas’.
