Jaka jest różnica między danymi nominalnymi a porządkowymi?

W statystyce terminy „nominalny” i „porządkowy” odnoszą się do różnych typów danych, które można kategoryzować. Aby zrozumieć, co oznacza każdy z tych terminów i do jakiego rodzaju danych się odnosi, pomyśl o korzeniu każdego słowa i niech to będzie wskazówka co do rodzaju danych, które opisuje. Dane nominalne obejmują nazywanie lub identyfikowanie danych; ponieważ słowo „nominal” ma wspólny łaciński rdzeń ze słowem „name” i ma podobny dźwięk, funkcja danych nominalnych jest łatwa do zapamiętania. Dane porządkowe polegają na umieszczeniu informacji w zamówieniu, a „porządek” i „zamówienie” brzmią podobnie, dzięki czemu funkcja danych porządkowych również jest łatwa do zapamiętania.

TL; DR (zbyt długi; Nie czytałem)

Dane nominalne przypisują nazwy do każdego punktu danych bez umieszczania ich w jakiejś kolejności. Na przykład wyniki testu mogą być nominalnie sklasyfikowane jako „zaliczone” lub „niezaliczone”.

Dane porządkowe grupują dane według pewnego rodzaju systemu rankingowego: porządkują dane. Na przykład wyniki testów można pogrupować w porządku malejącym według ocen: A, B, C, D, E i F.

Dane nominalne po prostu nazywają coś, nie przypisując tego do kolejności w odniesieniu do innych ponumerowanych obiektów lub fragmentów danych. Przykładem danych nominalnych może być klasyfikacja „zaliczony” lub „niezaliczony” dla wyniku testu każdego ucznia. Dane nominalne dostarczają pewnych informacji o grupie lub zestawie zdarzeń, nawet jeśli informacje te są ograniczone do samych liczb.

Na przykład, jeśli chcesz wiedzieć, ile osób urodziło się na Florydzie każdego roku w ciągu ostatnich pięciu lat, znajdź te liczby i wykreśl swoje wyniki na wykresie słupkowym. Dane przedstawione na wykresie nie mają naturalnego rankingu ani kolejności; liczby po prostu ilustrują fakt, niekoniecznie preferencję, i są tylko etykietami, które odpowiadają na pytanie „ile?” Są to dane nominalne.

Dane porządkowe, w przeciwieństwie do danych nominalnych, zawierają pewien porządek; liczebniki porządkowe stoją w stosunku do siebie w kolejności. Załóżmy na przykład, że otrzymujesz ankietę od swojej ulubionej restauracji, w której prosi się o przekazanie opinii na temat otrzymanej usługi. Możesz ocenić jakość usług jako „1” dla słabej, „2” dla poniżej średniej, „3” dla średniej, „4” dla bardzo dobrej i „5” dla doskonałej. Dane zebrane w tej ankiecie są przykładami danych porządkowych. Tutaj przypisane liczby mają kolejność lub rangę; oznacza to, że pozycja „4” jest lepsza niż pozycja „2”.

Jednak nawet jeśli przypisałeś swojej opinii liczbę, ta liczba nie jest ilościowa a miara: Chociaż ranking „4” jest wyraźnie lepszy niż ranking „2”, niekoniecznie jest dwukrotnie tak dobry. Liczby nie są mierzone ani określane matematycznie, lecz są jedynie przypisywane jako etykiety opinii.

Pracując ze statystykami, powinieneś wiedzieć, czy dane, na które patrzysz, są nominalne, czy porządkowe, ponieważ informacje te pomagają zdecydować, jak je wykorzystać. Statystyk wie, jak określić, jaką analizę statystyczną zastosować do zbioru danych na podstawie tego, czy jest on nominalny, czy porządkowy. Sposoby oznaczania danych w statystyce nazywane są „skalami”; wraz ze skalami nominalnymi i porządkowymi są skale interwałowe i ilorazowe.

Dane mogą być liczbowe lub kategoryczne, a zarówno dane nominalne, jak i porządkowe są klasyfikowane jako kategoryczne. Dane kategoryczne mogą być zliczane, grupowane, a czasem uszeregowane według ważności. Dane liczbowe mogą być mierzone. Dzięki danym kategorycznym zdarzenia lub informacje można podzielić na grupy, aby nadać im poczucie porządku lub zrozumienia.