Contenuto
- TL; DR (Too Long; Didnt Read)
- Dati nominali
- Dati ordinali
- Perché conoscere la differenza è fondamentale
- Come i dati nominali e ordinali sono simili
In statistica, i termini "nominale" e "ordinale" si riferiscono a diversi tipi di dati classificabili. Nel comprendere il significato di ciascuno di questi termini e il tipo di dati a cui ciascuno si riferisce, pensa alla radice di ogni parola e lascia che sia un indizio sul tipo di dati che descrive. I dati nominali comportano la denominazione o l'identificazione dei dati; poiché la parola "nominale" condivide una radice latina con la parola "nome" e ha un suono simile, la funzione di dati nominali è facile da ricordare. I dati ordinali implicano l'inserimento di informazioni in un ordine e "ordinale" e "ordine" suonano allo stesso modo, rendendo anche la funzione dei dati ordinali facile da ricordare.
TL; DR (Too Long; Didnt Read)
I dati nominali assegnano i nomi a ciascun punto dati senza metterli in una sorta di ordine. Ad esempio, i risultati di un test potrebbero essere classificati ciascuno nominalmente come "superato" o "non riuscito".
I dati ordinali raggruppano i dati secondo una sorta di sistema di classificazione: ordina i dati. Ad esempio, i risultati dei test potrebbero essere raggruppati in ordine decrescente per grado: A, B, C, D, E e F.
Dati nominali
I dati nominali semplicemente nominano qualcosa senza assegnarlo a un ordine in relazione ad altri oggetti numerati o pezzi di dati. Un esempio di dati nominali potrebbe essere una classificazione "superata" o "non riuscita" per ciascun risultato del test degli studenti. I dati nominali forniscono alcune informazioni su un gruppo o un insieme di eventi, anche se tali informazioni sono limitate a semplici conteggi.
Ad esempio, se vuoi sapere quante persone sono nate in Florida ogni anno negli ultimi cinque anni, trova quelle cifre e traccia i risultati su un grafico a barre. I dati rappresentati nel grafico non hanno classificazione o ordinamento naturale; i numeri illustrano semplicemente un fatto, non necessariamente una preferenza, e sono solo etichette che rispondono alla domanda "quanti?" Questi sono dati nominali.
Dati ordinali
I dati ordinali, a differenza dei dati nominali, comportano un certo ordine; i numeri ordinali sono in relazione l'uno con l'altro in modo classificato. Ad esempio, supponiamo di ricevere un sondaggio dal tuo ristorante preferito che ti chiede di fornire un feedback sul servizio che hai ricevuto. Puoi classificare la qualità del servizio come "1" per poveri, "2" per sotto la media, "3" per media, "4" per molto bene e "5" per eccellente. I dati raccolti da questo sondaggio sono esempi di dati ordinali. Qui i numeri assegnati hanno un ordine o un rango; cioè una classifica di "4" è meglio di una classifica di "2."
Tuttavia, anche se hai assegnato un numero alla tua opinione, questo numero non è una misura quantitativa: sebbene una classifica di “4” sia chiaramente migliore di una classifica di “2”, non è necessariamente doppia. I numeri non sono misurati o determinati matematicamente, ma sono semplicemente assegnati come etichette per le opinioni.
Perché conoscere la differenza è fondamentale
Quando lavori con le statistiche, dovresti sapere se i dati che stai guardando sono nominali o ordinali, poiché queste informazioni ti aiutano a decidere come utilizzare i dati. Uno statistico capisce come determinare quale analisi statistica applicare a un set di dati in base al fatto che sia nominale o ordinale. I modi di etichettare i dati nelle statistiche sono chiamati "scale"; insieme alle scale nominali e ordinali vi sono le scale di intervallo e di rapporto.
Come i dati nominali e ordinali sono simili
I dati possono essere numerici o categorici e sia i dati nominali che quelli ordinali sono classificati come categorici. I dati categorici possono essere contati, raggruppati e talvolta classificati in ordine di importanza. I dati numerici possono essere misurati. Con dati categorici, eventi o informazioni possono essere inseriti in gruppi per dare un senso di ordine o comprensione.