Qual é a diferença entre dados nominais e ordinais?

Em estatísticas, os termos "nominal" e "ordinal" referem-se a diferentes tipos de dados categorizáveis. Para entender o que cada um desses termos significa e a que tipo de dados cada um se refere, pense na raiz de cada palavra e deixe que isso seja uma pista sobre o tipo de dados que ela descreve. Os dados nominais envolvem nomear ou identificar dados; como a palavra "nominal" compartilha uma raiz latina com a palavra "nome" e tem um som semelhante, a função de dados nominais é fácil de lembrar. Os dados ordinais envolvem colocar as informações em uma ordem, e "ordinal" e "ordem" soam semelhantes, tornando a função dos dados ordinais também fácil de lembrar.

TL; DR (muito longo; Não li)

Os dados nominais atribuem nomes a cada ponto de dados sem colocá-los em algum tipo de ordem. Por exemplo, os resultados de um teste podem ser classificados nominalmente como "aprovado" ou "reprovado".

Os dados ordinais agrupam os dados de acordo com algum tipo de sistema de classificação: ele ordena os dados. Por exemplo, os resultados do teste podem ser agrupados em ordem decrescente por grau: A, B, C, D, E e F.

Os dados nominais simplesmente nomeiam algo sem atribuí-lo a uma ordem em relação a outros objetos numerados ou pedaços de dados. Um exemplo de dados nominais pode ser uma classificação "aprovado" ou "reprovado" para o resultado do teste de cada aluno. Os dados nominais fornecem algumas informações sobre um grupo ou conjunto de eventos, mesmo que essas informações sejam limitadas a meras contagens.

Por exemplo, se você quiser saber quantas pessoas nasceram na Flórida a cada ano nos últimos cinco anos, encontre esses números e plote seus resultados em um gráfico de barras. Os dados representados no gráfico não têm classificação ou ordenação natural; os números simplesmente ilustram um fato, não necessariamente uma preferência, e são apenas rótulos que respondem à pergunta "quantos?" Esses são dados nominais.

Os dados ordinais, ao contrário dos dados nominais, envolvem alguma ordem; os números ordinais relacionam-se uns com os outros de uma forma ordenada. Por exemplo, suponha que você receba uma pesquisa de seu restaurante favorito solicitando um feedback sobre o serviço recebido. Você pode classificar a qualidade do serviço como "1" para ruim, "2" para abaixo da média, "3" para média, "4" para muito boa e "5" para excelente. Os dados coletados por esta pesquisa são exemplos de dados ordinais. Aqui, os números atribuídos têm uma ordem ou classificação; ou seja, uma classificação de "4" é melhor do que uma classificação de "2".

No entanto, embora você tenha atribuído um número à sua opinião, este número não é quantitativo medida: embora uma classificação de “4” seja claramente melhor do que uma classificação de “2”, não é necessariamente o dobro tão bom. Os números não são medidos ou determinados matematicamente, mas meramente designados como rótulos de opiniões.

Ao trabalhar com estatísticas, você deve saber se os dados que está examinando são nominais ou ordinais, pois essas informações ajudam a decidir como usar os dados. Um estatístico sabe como determinar qual análise estatística aplicar a um conjunto de dados com base no fato de ser nominal ou ordinal. As formas de rotular os dados nas estatísticas são chamadas de "escalas"; junto com as escalas nominais e ordinais estão as escalas de intervalo e razão.

Os dados podem ser numéricos ou categóricos e os dados nominais e ordinais são classificados como categóricos. Os dados categóricos podem ser contados, agrupados e, às vezes, classificados em ordem de importância. Os dados numéricos podem ser medidos. Com dados categóricos, eventos ou informações podem ser colocados em grupos para trazer algum senso de ordem ou compreensão.