En statistique, les termes « nominal » et « ordinal » font référence à différents types de données catégorisables. Pour comprendre ce que signifient chacun de ces termes et à quel type de données chacun se réfère, pensez à la racine de chaque mot et laissez-le être un indice quant au type de données qu'il décrit. Les données nominatives impliquent des données de nommage ou d'identification; parce que le mot "nominal" partage une racine latine avec le mot "nom" et a un son similaire, la fonction des données nominales est facile à retenir. Les données ordinales impliquent de placer des informations dans un ordre, et « ordinal » et « ordre » se ressemblent, ce qui rend la fonction des données ordinales également facile à mémoriser.
TL; DR (trop long; n'a pas lu)
Les données nominales attribuent des noms à chaque point de données sans les placer dans un ordre quelconque. Par exemple, les résultats d'un test pourraient chacun être classés nominalement comme « réussite » ou « échec ».
Les données ordinales regroupent les données selon une sorte de système de classement: elles ordonnent les données. Par exemple, les résultats des tests pourraient être regroupés par ordre décroissant par niveau: A, B, C, D, E et F.
Données nominales
Les données nominales nomment simplement quelque chose sans l'assigner à un ordre par rapport à d'autres objets ou éléments de données numérotés. Un exemple de données nominales pourrait être une classification « réussite » ou « échec » pour le résultat du test de chaque élève. Les données nominales fournissent des informations sur un groupe ou un ensemble d'événements, même si ces informations se limitent à de simples décomptes.
Par exemple, si vous voulez savoir combien de personnes sont nées en Floride chaque année au cours des cinq dernières années, trouvez ces chiffres et tracez vos résultats sur un graphique à barres. Les données représentées sur le graphique n'ont pas de classement ou d'ordre naturel; les chiffres illustrent simplement un fait, pas nécessairement une préférence, et ne sont que des étiquettes qui répondent à la question « combien? » Ce sont des données nominales.
Données ordinales
Les données ordinales, contrairement aux données nominales, impliquent un certain ordre; les nombres ordinaux se tiennent les uns par rapport aux autres de manière ordonnée. Par exemple, supposons que vous receviez un sondage de votre restaurant préféré qui vous demande de donner votre avis sur le service que vous avez reçu. Vous pouvez classer la qualité du service comme « 1 » pour mauvais, « 2 » pour inférieur à la moyenne, « 3 » pour moyen, « 4 » pour très bon et « 5 » pour excellent. Les données recueillies par cette enquête sont des exemples de données ordinales. Ici, les numéros attribués ont un ordre ou un rang; c'est-à-dire qu'un classement de "4" est meilleur qu'un classement de "2".
Cependant, même si vous avez attribué un numéro à votre opinion, ce numéro n'est pas un chiffre quantitatif. mesure: Bien qu'un classement de « 4 » soit clairement meilleur qu'un classement de « 2 », ce n'est pas nécessairement deux fois aussi bien. Les nombres ne sont pas mesurés ou déterminés mathématiquement, mais sont simplement attribués comme étiquettes pour les opinions.
Pourquoi connaître la différence est essentiel
Lorsque vous travaillez avec des statistiques, vous devez savoir si les données que vous consultez sont nominales ou ordinales, car ces informations vous aident à décider comment utiliser les données. Un statisticien sait comment déterminer quelle analyse statistique appliquer à un ensemble de données selon qu'il est nominal ou ordinal. Les manières d'étiqueter les données dans les statistiques sont appelées « échelles »; ainsi que les échelles nominales et ordinales sont des échelles d'intervalle et de rapport.
Comment les données nominales et ordinales sont similaires
Les données peuvent être numériques ou catégorielles, et les données nominales et ordinales sont classées comme catégorielles. Les données catégorielles peuvent être comptées, regroupées et parfois classées par ordre d'importance. Les données numériques peuvent être mesurées. Avec des données catégoriques, des événements ou des informations peuvent être placés dans des groupes pour apporter un certain sens de l'ordre ou de la compréhension.