Die nominale und ordinale Variable ermöglicht es, die Daten so zu kategorisieren, dass die Reihenfolge im Nominal nicht wichtig ist, während es im Ordinal ist.
Daher werden diese Variablentypen zum Gruppieren von Daten verwendet. Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden ist der, den wir besprochen haben, die Reihenfolge. Also die Nominalnamen und die Ordnungszahlen. Eine Besonderheit sind solche, die nur zwei Werte annehmen oder dichotom.
Maße in der nominalen und ordinalen Variablen
Die Skala oder Methode zur Messung dieser Arten von Variablen weist gewisse Unterschiede auf. Diese sind vor allem auf die Bedeutung der Ordnung zurückzuführen oder nicht, wie wir oben erwähnt haben. Die nominale und die ordinale Variable haben einen qualitativen Charakter und drücken die Eigenschaften des analysierten Phänomens aus.
Qualitative VariableIn Ordnungszahlen geben ihre Werte den Grad der Anwesenheit oder Abwesenheit eines bestimmten Aspekts an; während sie in den nominalen eine Kategorie angeben. Obwohl normalerweise ganze Zahlen in beiden verwendet werden, ist ihre Bedeutung daher sehr unterschiedlich, da sie in Ordinalzahlen geordnete Werte ausdrücken.
Andererseits können mit ihnen keine mathematischen Operationen durchgeführt werden, im Gegensatz zu anderen wie Kardinal- oder stetigen Operationen, bei denen wir deskriptive Statistiken berechnen können. Bei Ordinalzahlen gibt es eine Ausnahme, die wir weiter unten sehen werden.
Die Likert-Skala
Diese Variablentypen werden normalerweise durch Zahlen dargestellt, die wiederum eine geordnete Kategorie darstellen. Der Grund für ihre Codierung besteht darin, Analysen mit statistischen Programmen durchführen zu können. Darüber hinaus gibt es in ihnen eine sehr verbreitete Form der Messung, die Likert-Skala.
Diese nach ihrem Schöpfer benannte Skala wird häufig in der Markt- oder Wahrnehmungsanalyse verwendet. Es nimmt Werte zwischen eins und fünf oder sieben und sogar zehn an. Es hängt alles davon ab, was wir studieren möchten. Es ermöglicht bestimmte quantitative Analysen, wie etwa die Berechnung von Mittelwerten. Sie vereint damit die Vorteile einer Ordinalskala und die Möglichkeit, mit ihr zu operieren.
Beispiele für nominale und ordinale Variable
Sehen wir uns zum Abschluss einige Beispiele für diesen Variablentyp an. Wie bereits erwähnt, finden sie unter anderem in Marktstudien breite Anwendung.
- Wir kategorisieren eine Reihe von Personen nach Geschlecht: Wert eins steht für Frauen und zwei für Männer. Wir haben es mit einer nominalen und dichotomen Variablen zu tun.
- Wir möchten das Rauchniveau einer Person wissen: Wir klassifizieren als leicht (1), mittel (2), mittel (3), wichtig (4) und sehr wichtig (5). Es wäre vom ordinalen Typ.
- Ziel ist es, die Wahrnehmung potenzieller Kunden zu einem Aspekt eines Produkts herauszufinden, das wir auf den Markt bringen wollen: Die Werte reichen von eins bis sieben, je nachdem ob wir interessiert sind oder nicht. Wir haben es mit einer Likert-Skala zu tun, die eine ordinale Variable misst.
Wie wir sehen, haben die nominalen und ordinalen Variablen ihren Nutzen in der Statistik. Darüber hinaus ermöglichen sie einige grafische Darstellungen wie Balkendiagramme, die die Häufigkeiten jeder Kategorie darstellen.