1:04 Entonces, ¿cómo podemos interpretar los resultados numéricos de las variables categóricas? Supongamos que mido la preferencia por los animales en un grupo de mis amigos asignando los números 1,2 y 3 , respectivamente, a los amigos que prefieren los perros, los gatos o los hámsteres. 1;19 No tiene sentido analizar la preferencia media por los animales, por ejemplo 1,2,y decir que mis amigos tienen una baja preferencia por los animales. Podría haber asignado los números en un orden inverso, lo que dio como resultado una media alta de 2.8. Para una variable nominal, como la preferencia por los animales, solo tiene sentido observar las frecuencias, el número de personas que hay en cada categoría.

1. Para una variable nominal, como la preferencia por los animales, solo tiene sentido observar las frecuencias. 2. El número de personas que hay en cada categoría.

1. La pregunta aborda cómo interpretar los resultados numéricos de las variables categóricas, especialmente en el contexto de una situación hipotética donde se mide la preferencia por animales entre un grupo de amigos. Al asignar números a preferencias, como en este caso, con los números 1, 2, y 3 para perros, gatos y hámsteres respectivamente, es esencial entender que estos números no representan un valor inherente o una jerarquía. Por lo tanto, tomar un promedio de estos números no proporcionaría una interpretación significativa. 2. Lo más relevante para las variables nominales, como la preferencia animal en este caso, es observar las frecuencias, es decir, cuántas personas prefieren cada categoría. Las frecuencias proporcionan una representación más exacta de las preferencias del grupo, mientras que un promedio basado en asignaciones numéricas arbitrarias podría ser engañoso.