sunteți tipul de persoană care funcționează mai bine cu un pic de libertate și capacitatea de a „trage de la șold”? Sau îți plac lucrurile făcute într-un mod strict și ordonat de fiecare dată? Acest lucru este un fel de date nominale vs ordinale. Datele nominale și ordinale sunt ambele considerate variabile de date categorice, dar sunt utilizate destul de diferit.
în timp ce datele nominale și ordinale sunt în centrul atenției aici, este important să notăm celelalte două tipuri de scale de măsurare a datelor în cercetare și statistici, date de interval și raport, care sunt date numerice sau cuantificabile. Vom atinge pe cei pe scurt, precum și mai târziu.
creați sondajul dvs. de date nominale sau ordinale acum!
ce sunt datele nominale?
date nominale (din cuvântul Latin „nomen” care înseamnă date „numite”), sunt date care denumesc sau etichetează variabile fără o valoare numerică. Cel mai simplu exemplu ar fi „da” sau „nu”.”Acestea sunt două categorii, dar nu există nicio modalitate de a le ordona de la cel mai înalt la cel mai mic sau de la cel mai bun la cel mai rău. Același lucru se poate spune și pentru o întrebare demografică precum „rasă.”Deși vor exista numeroase categorii care pot fi selectate, din nou, nu există niciun tip de ordine care să le poată fi atribuită. Deci, datele nominale sunt folosite pentru a aduna unele informații despre un grup sau un set de evenimente care sunt limitate doar la numărări. Tipul de date reprezintă un fapt, nu o preferință.
ce sunt datele ordinale?
datele ordinale sunt date care sunt „ordonate.”Variabilele primesc un număr, indicând clasamentul lor pe o listă. Cercetătorii folosesc aceste date pentru a atribui etichete opiniilor. De exemplu, atunci când un restaurant întreabă clienții cât de mulțumiți au fost de servicii, clientul poate selecta 1-5, 1 fiind sărac și 5 fiind excelent. Deci, numerele au o ordine sau un rang, deoarece 5 este clar mai bun decât 1. Este important să rețineți că, deși datele ordinale atribuie o valoare numerică unei opinii, nu este o măsură cantitativă, deoarece, deși un clasament de 5 este mai bun decât 1, nu înseamnă că este neapărat de cinci ori mai bun.
7 considerații pentru utilizarea datelor ordinale vs nominale
datele nominale și ordinale au un rol important în statistici și topografie, deci este important să înțelegeți ce puteți și ce nu puteți face cu fiecare dintre ele, precum și cum să le măsurați. Scalele ordinale oferă de obicei un nivel ridicat de detaliu, în timp ce scalele nominale limitează detaliile. Înțelegerea acestor diferențe poate influența tipul pe care îl alegeți și modul în care vă veți analiza datele.
analiza datelor
analiza datelor va fi diferită în funcție de alegerea unei scări nominale sau ordinale. În timpul analizei, datele nominale sunt grupate în categorii de obicei cu un procent (40% au spus DA, 60% au spus nu). Pentru datele originale, se efectuează calcule mai complexe, determinând adesea modul, mediana și alte măsuri poziționale, cum ar fi quartilele, percentilele etc.
tipuri de întrebări
tipurile de întrebări pe care le puneți vor varia probabil în funcție de colectarea datelor ordinale sau nominale. Colectarea datelor nominale implică adesea întrebări Da/Nu, degetul mare în sus / în jos sau întrebări cu răspunsuri multiple. Întrebările nominale sunt, de asemenea, uneori deschise (permițând persoanei să scrie într-un răspuns). Pentru întrebări ordinale, majoritatea cercetătorilor vor folosi o scară likert, o scară de interval, o scară de evaluare etc. Chiar dacă aceste tehnici de colectare diferă unele de altele, un singur chestionar ar putea utiliza atât tehnici de colectare a datelor nominale, cât și ordinale (și multe sondaje o fac).
ușurința în utilizare
cu excepția cazului în care oferiți stimulente sau aveți un public foarte implicat, colectarea nominală a datelor consumă de obicei mai mult timp pentru participanți și este mai puțin probabil să obțineți rate de răspuns ridicate. Acest lucru se datorează faptului că trebuie să ia în considerare mai multe opțiuni sau să „completeze spațiile libere” ale unei întrebări deschise pe care unii le pot găsi obositoare. Pe de altă parte, datele ordinale le-au cerut pur și simplu să aleagă dintr-o scară, simplificând procesul. Emoji-urile pot fi chiar adăugate la numere (1 = 😠, 2 = 😔, 3 = 😑, 4 = 🙂, 5 = 😀) efectuarea sondajului chiar mai distractiv sau ușor de utilizat.
libertatea de exprimare
datele ordinale necesită ca oamenii să aleagă dintr-o scară, ceea ce este excelent pentru analiza datelor, dar nu oferă respondenților libertatea de exprimare. De exemplu, dacă cineva va evalua serviciul ca fiind sărac, ar putea dori să scrie exact de ce a fost sărac (de exemplu, ar putea dori să explice că chelnerul a fost grozav, dar mâncarea a fost groaznică). Desigur, cercetătorii pot alege opțiunea de a oferi o scară ordinală urmată de o întrebare nominală, deschisă (spuneți-ne mai multe despre experiența dvs….). Acest lucru oferă unei afaceri o idee despre nivelul de satisfacție al unui client și despre ceea ce i-a influențat sentimentele.
incluziunea
a merge mână în mână cu #4 este problema incluziunii. Cu variabile ordinale, respondenții sunt limitați la un set de opțiuni predefinite. Acest lucru este valabil și pentru multe întrebări ordinale, care se bazează adesea pe alegeri multiple. Cu toate acestea, întrebările ordinale pot fi, de asemenea, deschise, oferind libertate de exprimare, permițând oamenilor să scrie în răspunsurile lor. De exemplu, atunci când întreabă despre sex, respondenții scriu în răspunsurile lor, astfel încât să nu fie blocați într-un răspuns strict masculin/feminin pentru persoanele non-binare sau transgender. Acest lucru le permite să se identifice pe măsură ce aleg și menține sondajul mai incluziv. Citiți mai multe despre sondajele dei (diversitate, echitate și Incluziune).
eliminarea datelor irelevante
oferirea respondenților libertatea de a se exprima poate veni la un cost de timp pentru cercetători, care ar trebui să fie, de asemenea, luate în considerare în funcție de cât de repede trebuie compilate rezultatele. Datele nominale, deși oferă adesea informații valoroase, pot include, de asemenea, date irelevante pe care analiștii vor trebui să le elimine. Deci, este important să cântăriți ceea ce sperați să obțineți cu cercetarea sau sondajul atunci când decideți ce tip de date să colectați. Luați în considerare o întrebare despre performanța unui președinte. Într-o întrebare ordinală, puteți cere unui respondent să evalueze performanța președintelui; acum, respondentul poate fi mulțumit de treaba pe care o face președintele, dar găsiți un scandal personal recent jenant. Deci, ei atribuie un 2 din 5, care reflectă slab asupra performanței, chiar dacă nu este problema. Cu toate acestea, o întrebare nominală, deschisă, ar fi putut face diferența între performanță și scandal.
ușor de comparat
în cele din urmă, cât de ușor trebuie să comparați răspunsurile? Datele nominale nu sunt întotdeauna ușor de comparat; o întrebare ar putea avea 8 răspunsuri cu variante multiple, ceea ce duce la o mare varietate de posibilități, sau întrebări deschise, care pot fi greu pentru a atribui valoare. Pe de altă parte, datele ordinale sunt foarte ușor de comparat, ceea ce face extrem de convenabil gruparea variabilelor după ordonarea lor.
variabile de raport și Interval
doar pentru a vă ține la curent cu celelalte tipuri de date utilizate în cercetare și statistici, date de interval și raport, am dorit să le acoperim și pe scurt. Aceste date sunt clasificate ca date numerice sau cuantificabile. Variabilele raportului încep cu zero reprezentând egalitatea între două lucruri (versus ordinal care nu reprezintă egalitatea între lucruri, așa cum am menționat anterior). Datele raportului reprezintă diferențe relative. De exemplu, comparând populația Statelor Unite cu China, o variabilă a raportului ar putea lua SUA ca bază zero cu 311 milioane de oameni, ceea ce oferă Chinei, cu 1,3 miliarde de oameni, o valoare a raportului de 4,29. Asta înseamnă că China are 4,29 la fel de mulți oameni ca Statele Unite.
variabilele intervalului, pe de altă parte, au capacitatea de a scădea sub zero. Nu dețin zero adevărat și pot reprezenta valori sub zero, de exemplu, în cazul temperaturii. Este posibil să se măsoare temperatura sub 0 grade Celsius, cum ar fi -10 grade, care necesită o scară interval. Măsurarea înălțimii sau greutății? Acestea merg de la 0 și în sus, necesitând o variabilă a raportului.
concluzie
când începeți un studiu sau un sondaj, este important să decideți dacă doriți să colectați date nominale sau ordinale. Desigur, puteți alege și o combinație a celor două. Există multe considerații de făcut atunci când decideți care este cel mai bun pentru cercetarea dvs., pe care le-am subliniat aici. Când sunteți gata începe sondajul de date nominale sau ordinale, SurveyLegend este aici! Sondajele noastre sunt ușor de utilizat și puteți alege ce tip de întrebări să puneți și ce tip de date doriți să primiți înapoi. Asigurați-vă că descărcați Ghidul nostru Cum să scrieți întrebări de sondaj ca un Expert pentru mai multe informații!
ce tip de colectare de date preferați, date nominale vs ordinale? Sau preferați o combinație a celor două? Spuneți-ne în comentarii!
creați sondajul dvs. de date nominale sau ordinale acum!
Întrebări frecvente (Întrebări frecvente)
date nominale adaugă un nume sau o etichetă variabile fără o valoare numerică. Răspunsurile sunt de obicei Da/Nu, alegere multiplă sau deschis.
datele ordinale atribuie numere răspunsurilor pentru a indica un clasament. Utilizați scale Likert atunci când cereți cuiva să-și clasifice nivelul de serviciu în urma unei tranzacții.
datele nominale oferă respondenților mai multe oportunități de a se exprima, permițându-le să aleagă răspunsuri multiple sau să completeze întrebări deschise. Cu toate acestea, acest lucru poate face mai dificilă analiza. Datele ordinale sunt foarte ușor de comparat și permit cercetătorilor să ajungă rapid la concluzii. Cu toate acestea, nu oferă context răspunsurilor. Deci, mulți cercetători folosesc o combinație a celor două.
un exemplu de variabilă nominală ar fi problema demografică a „rasei”.”Respondenții pot alege între răspunsuri multiple. Un exemplu de date ordinale ar cere cuiva să evalueze nivelul de serviciu pe care l-a primit.