Dati nominali vs dati ordinali: comprendere le differenze chiave
In questa sezione, i lettori apprenderanno cosa distingue i dati nominali da quelli ordinali, perché queste categorie sono importanti nella moderna scienza dei dati e come la comprensione del loro ruolo migliori l'accuratezza dell'analisi dei dati e dell'interpretazione statistica. Scoprirete come ogni tipo di dato influenza le scale di misurazione, vedrete esempi concreti di variabili nominali e ordinali e comprenderete la loro rilevanza nella ricerca sui dati quantitativi e qualitativi.
Prima di addentrarci nelle definizioni, è utile chiarire perché questo argomento è così importante. In un'epoca in cui le aziende elaborano migliaia di miliardi di dati ogni giorno, il modo in cui classifichiamo i dati ha un impatto diretto sulla nostra capacità di prendere decisioni accurate. Questa sezione introduce le distinzioni fondamentali tra dati nominali e dati ordinali, entrambi fondamentali per il ragionamento statistico e per le intuizioni basate sui dati.
Comprensione dei tipi di dati
Tutti i dati nascono come informazioni non strutturate. Una volta organizzati attraverso la raccolta dati, diventano il fondamento della moderna scienza dei dati. I dati esistono in numerose forme – binarie (0 e 1), testuali, immagini o audio – e possono essere analizzati attraverso tecniche di analisi dei dati sia qualitative che quantitative. Riconoscere il tipo di dati aiuta a determinare la scala di misurazione appropriata e i metodi statistici da applicare.
Un numero crescente di analisti sottolinea che conoscere la tipologia di dati è fondamentale quanto i dati stessi. Secondo un sondaggio PwC del 2025, l'84% dei professionisti dei dati ha segnalato che etichettare erroneamente le tipologie di dati porta a risultati analitici errati, rafforzando la necessità di adeguate pratiche di misurazione dei dati.
Dati categoriali e quantitativi
I dati rientrano generalmente in due categorie principali: categoriali e quantitativi.
- I dati categoriali (o dati qualitativi) descrivono caratteristiche come il colore, il genere o la preferenza di marca. Includono dati nominali e dati ordinali.
- I dati quantitativi (o dati numerici) implicano valori misurabili e includono tipi di dati di intervallo, rapporto, discreti e continui.
Comprendere la differenza tra dati nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto è fondamentale per eseguire analisi statistiche corrette e trarre conclusioni valide.
Livelli di misurazione: nominale, ordinale, intervallo e rapporto
Lo psicologo Stanley Smith Stevens ha definito i quattro livelli di misurazione ancora oggi utilizzati:
- Scala nominale (dati nominali): categorizza senza implicare un ordine. Esempi di dati nominali includono sesso, gruppo sanguigno e paese.
- Scala ordinale (dati ordinali): ordina le categorie in modo significativo, come il livello di istruzione o i livelli di soddisfazione, anche se gli intervalli tra i ranghi possono variare.
- Scala di intervallo (dati di intervallo): si occupa di variabili numeriche misurate lungo intervalli uguali ma senza uno zero vero (ad esempio, la temperatura in gradi Celsius).
- Scala di rapporto (dati di rapporto): presenta uno zero reale, consentendo operazioni matematiche complete. Esempi includono altezza, reddito e durata.
Ogni scala di misura offre una prospettiva unica per la comprensione dei dati. I dati nominali e ordinali appartengono ai dati categoriali, mentre i dati di intervallo e di rapporto rientrano nei dati quantitativi.
Dati nominali spiegati
I dati nominali sono un tipo di dati qualitativi utilizzati per classificare le informazioni senza ordine o classificazione. Questo livello nominale è comune nel marketing, nella ricerca e nell'assistenza sanitaria.
Esempi di dati nominali:
- Genere (maschio, femmina, altro)
- Gruppo sanguigno (A, B, AB, 0)
- Colore degli occhi (blu, marrone, verde)
- Segmenti di clientela (nuovi, di ritorno, premium)
Nell'analisi dei dati, le variabili nominali vengono esaminate utilizzando conteggi di moda e frequenza. I grafici a barre e i grafici a torta rappresentano efficacemente questi dati categoriali, aiutando a visualizzare proporzioni e tendenze.
Dati ordinali e la loro importanza
I dati ordinali rappresentano categorie ordinate, come i livelli di soddisfazione o le classifiche delle prestazioni, in cui le distanze tra i valori non sono uguali. Questa scala ordinale è spesso utilizzata in tecniche di raccolta dati come i sondaggi.
Esempi di dati ordinali:
- Livello di istruzione (scuola superiore, laurea triennale, laurea magistrale, dottorato)
- Livelli di soddisfazione (molto insoddisfatto → molto soddisfatto)
- Classe economica (bassa → media → alta)
Nell'analisi dei dati, i dati ordinali supportano l'uso di mediane, percentili e test non parametrici. Visualizzazioni come grafici a barre ordinate e grafici a punti mostrano chiaramente le relazioni ordinate. La differenza fondamentale tra dati nominali e ordinali risiede nell'ordine: i dati ordinali lo hanno, quelli nominali no.
Dati di intervallo e rapporto: analisi quantitativa
I dati di intervallo e di rapporto sono i tipi di dati quantitativi più precisi.
- I dati di intervallo utilizzano una scala di intervallo con intervalli di misurazione uguali ma senza zero assoluto (ad esempio, QI, temperatura).
- I dati relativi ai rapporti operano su una scala di rapporti, dove zero indica la completa assenza di una variabile. Esempi includono reddito, peso o distanza.
Entrambi i tipi di dati consentono analisi statistiche avanzate, come media, varianza e correlazione, essenziali nelle statistiche descrittive e nella modellazione predittiva.
Dati discreti vs dati continui
I dati quantitativi si dividono anche in dati discreti e continui:
- I dati discreti includono valori numerabili, come il numero di clienti o di auto in un lotto.
- I dati continui riguardano valori misurabili all'interno di un intervallo, come l'altezza o il tempo.
Riconoscere le differenze tra dati discreti e ordinali e tra dati discreti e continui migliora l'accuratezza dell'analisi dei dati e garantisce l'utilizzo dei metodi di visualizzazione corretti.
Perché è importante comprendere i tipi e i livelli dei dati
La corretta identificazione di dati nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto ha un impatto diretto sull'affidabilità delle analisi statistiche. Trattare i dati ordinali come puramente numerici o nominali può portare a risultati distorti. Come osserva la Dott.ssa Lisa Nguyen dell'Università della California, "L'errata interpretazione del tipo di dati è una delle cause nascoste di distorsione nei modelli di apprendimento automatico".
Uno studio Deloitte del 2025 ha rilevato che il 71% delle aziende che investono in iniziative di data science ha riportato miglioramenti misurabili del ROI dopo aver formato il personale sulla classificazione dei dati e sulla competenza nelle scale di misurazione. Ciò evidenzia la crescente domanda di analisti competenti nella raccolta, categorizzazione e interpretazione dei dati.
Pareri degli esperti e prospettive per il 2025
Secondo IDC (2025), la generazione globale di dati ha superato i 181 zettabyte, con un aumento del 23% rispetto al 2024. La Dott.ssa Maria Chen del MIT afferma: "Riconoscere le sfumature tra dati nominali e dati ordinali va oltre l'ambito accademico: è fondamentale per l'analisi applicata".
Il Dott. Rafael Torres dell'Istituto Europeo di Scienza dei Dati aggiunge: "Il futuro risiede nella modellazione ibrida dei dati, ovvero nella combinazione di dati qualitativi e quantitativi per ottenere informazioni comportamentali più approfondite".
Un rapporto di Statista (2025) ha rivelato che il 78% delle organizzazioni utilizza processi decisionali basati sui dati, ma quasi la metà si scontra con problemi di classificazione errata. Ciò dimostra perché padroneggiare distinzioni come dati nominali e ordinali, dati a intervalli e rapporti, e dati discreti e continui rimane fondamentale per gli analisti moderni.
Tabelle visive e casi di studio reali
| Tipo di dati | Scala | Proprietà di misurazione | Esempio | Utilizzato in |
|---|---|---|---|---|
| Dati nominali | Scala nominale | Categorico (senza ordine) | Genere, Colore degli occhi | Segmentazione del mercato, sondaggi |
| Dati ordinali | Scala ordinale | Categorie classificate | Livello di istruzione, soddisfazione | Esperienza del cliente, recensioni delle prestazioni |
| Dati di intervallo | Scala di intervallo | Intervalli uguali, nessun vero zero | Temperatura (°C), QI | Psicologia, studi sul clima |
| Dati di rapporto | Scala dei rapporti | Intervalli uguali, vero zero | Altezza, peso, reddito | Finanza, Ingegneria, Sanità |
Caso di analisi del mondo reale:
Nel 2025, una catena di vendita al dettaglio globale ha utilizzato dati ordinali provenienti da sondaggi sulla soddisfazione dei clienti per prevedere i tassi di abbandono. Analizzando i livelli di soddisfazione (da "molto insoddisfatto" a "molto soddisfatto"), l'azienda ha identificato gruppi di clienti a rischio e ha ridotto il tasso di abbandono del 12% utilizzando modelli di analisi predittiva.
Un altro caso nel settore sanitario ha riguardato i dati relativi al rapporto tra i tempi di recupero e quelli di degenza. Gli ospedali hanno monitorato i tempi di recupero dei pazienti e utilizzato statistiche descrittive per ottimizzare i livelli di personale, riducendo i tempi di attesa del 18%.
Contesto storico
Il concetto di classificazione dei dati risale alla metà del XX secolo, quando lo psicologo Stanley Smith Stevens introdusse i quattro livelli di misurazione nel 1946. Nel 2025, il suo framework rimane fondamentale nella scienza dei dati e nell'analisi statistica, costituendo la base per l'apprendimento automatico moderno e i sistemi decisionali basati sull'intelligenza artificiale.
Gli esperti moderni sottolineano che le radici storiche dei dati nominali, ordinali, di intervallo e di rapporto continuano a influenzare le tecnologie emergenti. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale si affidano sempre più all'etichettatura e alla categorizzazione dei dati, una comprensione precisa delle scale di misurazione garantisce un addestramento dei modelli etico e accurato.
Considerazioni finali
L'ascesa della scienza dei dati ha reso la capacità di classificare e interpretare correttamente i dati più preziosa che mai. La comprensione dei dati nominali e ordinali, così come delle scale di intervalli e rapporti, è il fondamento di un'analisi accurata dei dati e di approfondimenti statistici credibili.
Per migliorare le tue capacità analitiche, esplora nuove tecniche di raccolta dati, applica rigorosi principi di misurazione dei dati e affina costantemente la tua capacità di distinguere tra variabili qualitative e quantitative. Il futuro dell'analisi dipende da professionisti in grado di trasformare dati statistici complessi in informazioni significative e fruibili.
