Dos números del mismo conjunto de datos: el código postal 28001 y la edad 27. La diferencia entre ambos se llama escala nominal.
Los dos se pueden sumar, solo que la suma de todos los códigos postales no significa nada y la de todas las edades sí. La escala nominal es el nivel de medición más bajo: asigna cada respuesta a una única categoría y entre esas categorías no hay ni orden ni distancia medible. Por eso solo puedes informar de frecuencias y de la categoría más repetida, nunca de la media ni de la mediana. Al final de este artículo sabrás reconocer, en cada pregunta de tu cuestionario, si produce datos nominales y qué análisis sigue siendo válido.
📌 Lo más importante de un vistazo
- La escala nominal distingue categorías sin ordenarlas.
- Sexo, titulación, grupo sanguíneo y código postal son nominales.
- Se permiten frecuencias, moda, tabla de contingencia y chi-cuadrado.
- Media, mediana y desviación típica aquí no tienen sentido.
- En una escala nominal, un número es solo una etiqueta.
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¿Qué es una escala nominal?
Una escala nominal es un nivel de medición en el que las modalidades de una variable solo pueden distinguirse y nombrarse. Entre las categorías no hay jerarquía ni distancia, de modo que sobre dos respuestas solo cabe una afirmación: son iguales o son distintas.
El nombre viene del latín nomen, que significa nombre, y eso es justo lo que hace este nivel: reparte nombres para clases. En español se habla también de variable cualitativa nominal, y sus valores se llaman modalidades o categorías. Cuando una variable nominal tiene solo dos modalidades se denomina dicotómica, y cuando tiene tres o más, politómica.
Los cuatro niveles de medición se remontan al psicólogo S. S. Stevens, que los describió en 1946 en la revista Science. Sobre la escala nominal escribe que las cifras actúan solo como etiquetas y que palabras o letras cumplirían la misma función (Stevens 1946). Su regla de asignación cabe en una frase: ninguna clase recibe dos cifras distintas y ninguna cifra designa dos clases distintas.
En una escala nominal, un número designa un nombre y no una cantidad.
Dos condiciones que toda pregunta nominal debe cumplir
De esa regla se derivan dos exigencias para las categorías de respuesta, y los cuestionarios incumplen las dos con frecuencia. Las categorías tienen que ser mutuamente excluyentes, para que cada persona encaje en una sola casilla. Y tienen que ser exhaustivas, para que cada persona encuentre alguna casilla.
La exclusividad se rompe antes que nada en los tramos numéricos. Ofrecer grupos de edad de «18 a 25» y «25 a 35» permite que una persona de 25 años entre en dos casillas y el recuento pasa a depender del azar. La exhaustividad se rompe en listas pensadas desde el propio entorno: una pregunta por los estudios que solo ofrece grado y máster deja fuera la formación profesional de grado superior, el doctorado y a quien terminó el bachillerato y ahí se quedó.
Dónde se sitúa la escala nominal entre los demás niveles y cómo determinar el de una variable lo explica nuestro artículo sobre el nivel de medición.
Ejemplos de variables nominales
Son nominales todas las variables cuyas modalidades solo se dejan nombrar: sexo, titulación, grupo sanguíneo, comunidad autónoma, estado civil, nacionalidad, lengua materna o la marca del móvil. La tabla muestra para cada ejemplo las modalidades y la frase que justamente no se deduce de ellas.
| Variable | Modalidades posibles | Lo que no se deduce |
|---|---|---|
| Grupo sanguíneo | O, A, B, AB | «AB es más que A» |
| Comunidad autónoma | Madrid, Galicia, Andalucía | «la comunidad media» |
| Línea de autobús | 27, 45, 150 | «la 150 vale más que la 45» |
La línea de autobús es el más instructivo de los tres ejemplos, porque es un número y aun así no cuenta nada. Entre la 45 y la 150 no hay 105 unidades de nada, y esos números podrían ser letras igual de bien. Con el grupo sanguíneo salta antes a la vista, porque ahí ya hay letras.
El caso especial con solo dos categorías
Una variable nominal con exactamente dos modalidades se llama dicotómica o binaria. Son ejemplos «ha participado» frente a «no ha participado», o «socio» frente a «no socio». Estas variables son un caso límite: como solo existe un paso entre las dos modalidades, un orden no puede afirmarse ni descartarse, y la distinción entre nominal y ordinal pierde su sentido.
Las variables dicotómicas se codifican normalmente con 0 y 1, y así pueden usarse incluso en procedimientos que en principio exigen un nivel de medición superior. La media es entonces la proporción de unos y tiene un significado claro como frecuencia relativa. Es un caso especial de la codificación, no un ascenso de la escala nominal.
Escala nominal u ordinal: cómo notar la diferencia
La escala nominal y la ordinal se diferencian en un solo punto, el orden. Una escala ordinal coloca las categorías en una jerarquía natural, una escala nominal no. Todo lo demás lo comparten, empezando por el reparto en categorías que se excluyen entre sí.
La prueba cabe en una pregunta: ¿hay alguna modalidad que sea en sí misma más alta o mejor que otra? Con las calificaciones de suspenso, aprobado, notable y sobresaliente la respuesta es sí, un notable está por encima de un aprobado, así que la variable es ordinal. Con la titulación la respuesta es no, porque Psicología no está por encima de Ingeniería. La delimitación completa con todas las reglas de cálculo está en nuestro artículo sobre la escala ordinal.
El nivel de estudios es ordinal, la titulación es nominal
El nivel de estudios y la titulación parecen lo mismo a primera vista, porque ambos son listas de nombres. El nivel de estudios lleva sin embargo una progresión reconocida, de la ESO al bachillerato y de ahí al grado y al máster, y esa progresión pertenece a la cosa misma. Registrar el nivel de estudios como nominal tira esa información y después ya no puedes informar de una mediana aunque los datos la permitieran.
El orden en pantalla no decide nada
Se lee a menudo que una pregunta es ordinal porque sus opciones de respuesta aparecen en un cierto orden. Eso solo vale si el orden viene de la variable misma y no de la presentación. Ordenar alfabéticamente las diecisiete comunidades autónomas no las vuelve ordinales, y ordenarlas por población tampoco: la variable ordenada sería entonces la población y no la comunidad.
Cuando los números son solo etiquetas
En una escala nominal los números son nombres y no cantidades. Entran aquí el código postal de cinco cifras, el número de expediente, el dorsal de una camiseta, el prefijo telefónico y los códigos 1, 2 y 3 con los que un programa estadístico guarda las categorías de respuesta. Cualquiera de esos números puede sustituirse por otro sin que se pierda información.
Stevens distinguió en 1946 dos usos, y la distinción sigue siendo útil. En el primero cada objeto recibe su propio número; su ejemplo son los dorsales en el fútbol americano. Ahí el único indicador con sentido es el número de casos. En el segundo, un número designa una clase entera con varios miembros, y solo entonces pueden determinarse la clase más frecuente y las asociaciones.
Para tu cuestionario se deduce una regla sencilla: un número de expediente es un identificador y no una variable. Tiene su sitio en el fichero para poder emparejar respuestas, pero en ningún análisis.
⚠️ Atención
Las hojas de cálculo y los programas estadísticos calculan sin rechistar la media de una variable nominal. No aparece ningún aviso, el resultado parece un número y acaba tal cual en el trabajo. Fija el nivel de medición al crear la variable y anótalo en el libro de códigos.
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Qué puedes calcular con datos nominales
Con datos nominales se permiten todos los procedimientos que solo cuentan y se descartan todos los que presuponen un orden o una distancia. Stevens fijó ese reparto en una tabla en 1946 y previó para la escala nominal exactamente tres entradas: el número de casos, la moda y las medidas de asociación de una tabla de contingencia. El resumen traduce eso a los cálculos que de verdad te encuentras.
| Cálculo | Escala nominal | Motivo |
|---|---|---|
| Frecuencia absoluta y relativa | ✓ | contar no presupone orden |
| Moda | ✓ | la categoría con más casos |
| Tabla de contingencia | ✓ | cuenta dos variables a la vez |
| Prueba de chi-cuadrado | ✓ | compara frecuencias observadas y esperadas |
| V de Cramér | ✓ | mide la intensidad de la asociación |
| Mediana y cuartiles | ✕ | necesitan un orden de las categorías |
| Media y desviación típica | ✕ | necesitan distancias iguales |
| Correlación de Pearson | ✕ | trabaja con desviaciones respecto a la media |
La prueba de chi-cuadrado es por tanto el procedimiento estándar para variables nominales. La guía metodológica de Fisterra la describe como el método de referencia para grupos independientes y fija el requisito muestral de forma práctica: el 80 por ciento de las casillas de la tabla debe tener frecuencias esperadas superiores a 5, y en una tabla 2x2 deben cumplirlo todas (Fisterra, asociación de variables cualitativas). Cuando no se cumple, la alternativa es la prueba exacta de Fisher. Para dos grupos puedes comprobar la significación sin hacer la cuenta a mano.
Para gráficos sirven las barras y los sectores
Las frecuencias nominales se representan en un diagrama de barras o de sectores, porque ambas formas muestran solo proporciones y no afirman ningún orden. Un histograma no encaja, porque presupone clases contiguas y ordenadas. Un diagrama de caja tampoco, porque se apoya en la mediana y los cuartiles. El orden de las barras lo eliges tú, y lo habitual es de mayor a menor frecuencia.
En regresión, las variables nominales pasan a ser 0/1
Las variables nominales sí pueden usarse en una regresión, solo que no en su forma bruta. Para eso la variable se descompone en variables ficticias que toman únicamente 0 o 1. Cuatro categorías dan tres ficticias y la cuarta sirve de referencia con la que se comparan las demás. Cualquier programa estadístico lo hace con un clic en cuanto la variable está marcada como nominal. Las demás etapas del análisis están en nuestro artículo sobre estadística descriptiva e inferencial.
Escala nominal en el cuestionario: cinco puntos que conviene cerrar antes
Que acabes con datos nominales lo decide la formulación de la pregunta y no el análisis. Después solo se puede hacer una variable más gruesa, nunca más fina. Cierra por eso estos cinco puntos antes de enviar la encuesta.
- Enumerar las categorías al completo. Apunta todas las modalidades que pueden darse en tu público objetivo, no solo las evidentes.
- Descartar solapamientos. Comprueba cada categoría contra todas las demás, sobre todo en tramos numéricos y en listas con términos generales.
- Poner un campo de texto en la categoría residual. Un «otros» sin campo de entrada recoge justo las respuestas que luego no podrás reconstruir.
- Separar respuesta única de respuesta múltiple. Decide a conciencia si debe ser posible una sola respuesta y formula la pregunta en consecuencia.
- Recoger fino en vez de grueso. Pregunta la titulación en texto libre si luego puedes agrupar por ramas tú mismo.
El punto tres es el que más se subestima. Una categoría residual que acaba atrayendo una quinta parte de las respuestas deja la pregunta inservible, porque el bloque mayor se queda sin nombre. Con empirio.ai, una herramienta de encuestas en línea de Alemania, añades un campo de texto a una opción de respuesta y cambias la lista tras un pretest sin tener que crear el cuestionario de nuevo.
Una pregunta de respuesta múltiple no da una variable, sino varias
Una pregunta de respuesta múltiple no produce una sola variable nominal. Cada opción se convierte en una variable dicotómica propia, con los valores marcada y no marcada. Ocho opciones dan por tanto ocho variables y los porcentajes no suman 100. Quien lo pasa por alto informa después de proporciones que juntas dan 180 por ciento y tiene que rehacer la tabla. Qué tipo de pregunta da qué datos está en nuestro resumen de tipos de preguntas.
💡 Consejo
Pide a tres personas de tu público objetivo que lean la lista de categorías antes del envío, con una única pregunta: ¿te encuentras aquí dentro? Quien no se encuentre marcará después «otros» o abandonará.
Errores frecuentes con la escala nominal
La mayoría de los errores en torno a la escala nominal no surgen al calcular sino al clasificar. Una variable se registra en el nivel equivocado y todo lo demás hereda esa decisión. Tres casos aparecen con especial frecuencia.
Sacar la media de códigos numéricos
Si soltero se guarda como 1, casado como 2 y divorciado como 3, cualquier programa devuelve obedientemente una media de 1,9. Ese número no describe nada, porque los códigos podrían haber sido 7, 3 y 12 y la media sería otra completamente distinta. Informa mejor de la frecuencia por categoría y de la moda.
Registrar como nominal una variable ordenada
El nivel de estudios, la satisfacción y las frecuencias del tipo nunca, rara vez y a menudo llevan un orden dentro. Tratarlas como simples categorías regala la mediana y todos los procedimientos de rango. La comprobación dura un momento: si una modalidad puede describirse con sentido como más o menos que otra, la variable es al menos ordinal.
Dejar crecer la categoría residual
«Otros» es una salida de emergencia, no una categoría. En cuanto ese punto figura entre las tres respuestas más frecuentes, la lista estaba incompleta y el análisis no puede nombrar su mayor parte. Con un campo de texto el bloque aún se puede desglosar después; sin él, nadie vuelve a llegar a esa información.
Conclusión
La escala nominal es el nivel de medición más sencillo y aun así el que más se tuerce en los cuestionarios. El motivo rara vez está en la estadística, está en las categorías de respuesta: si las formulas completas y sin solapamiento, lo difícil ya está hecho, porque contar va rápido. Quédate con la pregunta que lo decide todo: ¿vale una modalidad más que otra? Si la respuesta es no, tienes delante una escala nominal.
Cómo seguir
- ¿Quieres ver cómo encajan los cuatro niveles? Determinar el nivel de medición
- ¿Te falta el nivel siguiente? Escala ordinal
- ¿Trabajas con distancias? Escala de intervalo
- ¿Estás montando tu cuestionario? Crear un cuestionario
¿Quieres probar ya tus categorías de respuesta?
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