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Tipo de modelado

¿Cómo saber cuándo utilizar un tipo de modelado ordinal frente a un tipo nominal? Por ejemplo, si uso números para etiquetar un producto, en JMP lo usaría como tipo nominal, ¿correcto?

Entonces, si tengo una secuencia determinada en la que se muestran estos productos, ¿cualquier secuencia (por ejemplo, 1, 2 o 3) sería el tipo de modelado ordinal correcto? ¿O ambos serían simplemente de tipo nominal?

¡Gracias por tu ayuda!

Análisis y modelado de datos básicosOrganización de contenidosRe: Tipo de modelado

Hola @lrovelo ,

¡Bienvenidos a la Comunidad!

La diferencia entre estos dos tipos es la noción de ordenamiento .

• En tipo nominal no existe relación entre diferentes números, pueden ser clases independientes.
• En tipo ordinal, existe una relación entre los números o categorías, se ordenan 1 < 2 < 3... o enero viene antes de febrero,...

Puede leer la ayuda de JMP dedicada a los tipos de modelado aquí: Comprender los tipos de modelado

Entonces, el tipo de modelado no está vinculado a los números/clases que escribes, sino a cómo se relacionan entre sí.

Espero que esta respuesta te ayude,

Re: Tipo de modelado

Vencedor

Es un buen comienzo, pero creo que la solicitud es algo más; al menos, me gustaría algo más. ¿Qué plataformas o métodos de modelado producirán resultados diferentes según si una variable es nominal u ordinal? Para muchos propósitos, los resultados son los mismos, con la única diferencia de si el orden es automático o el predeterminado para las variables nominales (que luego podría ajustarse manualmente mediante el ordenamiento por valores para que sea equivalente al ordenamiento ordinal). Sin embargo, sé que algunos análisis son realmente diferentes si una variable se designa como ordinal. Me gustaría saber cómo afecta esa designación al tipo de análisis que se realiza.

Re: Tipo de modelado

Hola @dlehman1 ,

Sin más información del autor original, esta es la respuesta que se me ocurrió. Puede que tu interés y familiaridad con el modelado no sean los mismos que los del autor.
Hay cambios más sutiles en las diferentes plataformas vinculadas a la elección de nominal vs. ordinal:

• En el modelado, la codificación puede ser diferente entre nominales categóricos y ordinales. La sección de Ayuda de JMP contiene varias páginas relacionadas con esta diferencia en el modelado: Modelos con efectos nominales y ordinales , Factores nominales , Factores ordinales, Detalles estadísticos para la codificación de efectos nominales ...
• En DoE, tener un factor numérico discreto ordinal es diferente a tener un factor nominal (numérico o no), ya que JMP puede usar la relación entre los niveles ordinales para reducir la cantidad de ejecuciones necesarias (puede ver esto como una especie de restricción "interna").

También hay que tener en cuenta la plataforma utilizada, ya que la codificación de los factores nominales puede ser diferente entre “Fit Least Squares” y “Fit Generalized Regression”...

https://community.jmp.com/t5/Discussions/Random-effect-test/mp/659523/highlight/true#M84878

https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-DOE-analysis-handle-categorical-factor-in-regression/mp/661599/highlight/true#M85031

Así que es difícil responder en general; depende del contexto del factor/variable y del objetivo del estudio, y de cómo el análisis puede interpretar la información. Como pueden ver, es fácil perderse en el tema, así que quería dar una respuesta breve. Si esta respuesta no es satisfactoria, otros miembros pueden intervenir y el autor original puede refinar la pregunta con más contexto e información para obtener respuestas más relevantes y precisas.

Espero que esta respuesta pueda aclararlo.