В статистике термины «номинальный» и «порядковый» относятся к разным типам категоризируемых данных. Чтобы понять, что означает каждый из этих терминов и к какому типу данных относится каждый, подумайте о корне каждого слова и позвольте ему быть ключом к пониманию того, какие данные оно описывает. Номинальные данные включают именование или идентификацию данных; поскольку слово «номинальный» имеет латинский корень со словом «имя» и имеет похожее звучание, функцию номинальных данных легко запомнить. Порядковые данные включают размещение информации в порядке, причем «порядковые» и «порядковые» звучат одинаково, что упрощает запоминание функции порядковых данных.
TL; DR (слишком длинный; Не читал)
Номинальные данные присваивают имена каждой точке данных, не размещая их в каком-либо порядке. Например, каждый результат теста может быть номинально классифицирован как «прошел» или «не прошел».
Порядковые данные группируют данные в соответствии с какой-то системой ранжирования: они упорядочивают данные. Например, результаты тестов можно сгруппировать в порядке убывания оценок: A, B, C, D, E и F.
Номинальные данные
Номинальные данные просто называют что-то без присвоения ему порядка по отношению к другим пронумерованным объектам или частям данных. Примером номинальных данных может быть классификация «прошел» или «не прошел» для каждого результата теста студента. Номинальные данные предоставляют некоторую информацию о группе или наборе событий, даже если эта информация ограничивается простым подсчетом.
Например, если вы хотите узнать, сколько людей родилось во Флориде каждый год за последние пять лет, найдите эти цифры и нанесите результаты на гистограмму. Данные, представленные на графике, не имеют естественного ранжирования или упорядочивания; числа просто иллюстрируют факт, не обязательно предпочтение, и являются просто ярлыками, которые отвечают на вопрос «сколько?» Это номинальные данные.
Порядковые данные
Порядковые данные, в отличие от номинальных данных, предполагают некоторый порядок; порядковые номера расположены по отношению друг к другу в порядке ранжирования. Например, предположим, что вы получили опрос из своего любимого ресторана, в котором вас просят оставить отзыв о полученной вами услуге. Вы можете оценить качество обслуживания как «1» за плохое, «2» за ниже среднего, «3» за среднее, «4» за очень хорошее и «5» за отличное. Данные, собранные в ходе этого опроса, являются примерами порядковых данных. Здесь присвоенные номера имеют порядок или ранг; то есть рейтинг «4» лучше, чем рейтинг «2».
Однако, даже если вы присвоили своему мнению номер, этот номер не является количественным. мера: хотя рейтинг «4» явно лучше, чем рейтинг «2», это не обязательно дважды. настолько хорошо. Числа не измеряются и не определяются математически, а просто обозначаются как ярлыки для мнений.
Почему важно знать разницу
При работе со статистикой вы должны знать, являются ли данные, которые вы просматриваете, номинальными или порядковыми, поскольку эта информация помогает вам решить, как использовать данные. Статистик понимает, как определить, какой статистический анализ применить к набору данных, в зависимости от того, является ли он номинальным или порядковым. Способы разметки данных в статистике называются «весами»; Наряду с номинальной и порядковой шкалами имеются интервальная и пропорциональная шкалы.
Насколько похожи номинальные и порядковые данные
Данные могут быть числовыми или категориальными, и как номинальные, так и порядковые данные классифицируются как категориальные. Категориальные данные можно подсчитывать, группировать и иногда ранжировать в порядке важности. Числовые данные можно измерить. При использовании категориальных данных события или информация могут быть разделены на группы, чтобы обеспечить некоторое ощущение порядка или понимания.