Dados nominais versus dados ordinais: entendendo as principais diferenças
Nesta seção, os leitores aprenderão o que distingue dados nominais de dados ordinais, por que essas categorias são importantes na ciência de dados moderna e como a compreensão de seus papéis aprimora a precisão da análise de dados e a interpretação estatística. Você descobrirá como cada tipo de dado influencia as escalas de mensuração, verá exemplos reais de variáveis nominais e ordinais e compreenderá sua relevância na pesquisa de dados quantitativos e qualitativos.
Antes de nos aprofundarmos nas definições, é útil contextualizar a importância deste tópico. Numa era em que as empresas processam trilhões de pontos de dados diariamente, a forma como classificamos os dados impacta diretamente nossa capacidade de tomar decisões precisas. Esta seção apresenta as distinções fundamentais entre dados nominais e dados ordinais, ambos cruciais para o raciocínio estatístico e para a obtenção de insights baseados em dados.
Compreendendo os tipos de dados
Todos os dados começam como informações não estruturadas. Uma vez organizados por meio da coleta de dados, tornam-se a base da ciência de dados moderna. Os dados existem em inúmeras formas — binários (0s e 1s), texto, imagens ou áudio — e podem ser analisados por meio de técnicas de dados qualitativas e quantitativas. Reconhecer o tipo de dado ajuda a determinar a escala de medição e os métodos estatísticos apropriados a serem aplicados.
Um número crescente de analistas enfatiza que conhecer o tipo de dado é tão crucial quanto o próprio dado. De acordo com uma pesquisa da PwC de 2025, 84% dos profissionais de dados relataram que a rotulagem incorreta dos tipos de dados leva a resultados analíticos falhos, reforçando a necessidade de práticas adequadas de mensuração de dados.
Dados categóricos e quantitativos
Os dados geralmente se dividem em duas categorias principais: categóricos e quantitativos.
- Dados categóricos (ou dados qualitativos) descrevem características como cor, gênero ou preferência de marca. Incluem dados nominais e dados ordinais.
- Dados quantitativos (ou dados numéricos) envolvem valores mensuráveis e incluem tipos de dados intervalares, de razão, discretos e contínuos.
Compreender a diferença entre dados nominais, ordinais, intervalares e de razão é fundamental para realizar análises estatísticas corretas e tirar conclusões válidas.
Níveis de mensuração: Nominal, Ordinal, Intervalar e de Razão
O psicólogo Stanley Smith Stevens definiu os quatro níveis de mensuração ainda utilizados hoje em dia:
- Escala Nominal (Dados Nominais): Categoriza sem implicar ordem. Exemplos de dados nominais incluem sexo, tipo sanguíneo e país.
- Escala ordinal (dados ordinais): Ordena categorias de forma significativa, como nível de escolaridade ou níveis de satisfação, embora os intervalos entre as classificações possam variar.
- Escala de intervalo (dados intervalares): Lida com variáveis numéricas medidas em intervalos iguais, mas sem um zero absoluto (por exemplo, temperatura em graus Celsius).
- Escala de Razão (Dados de Razão): Apresenta um zero absoluto, permitindo operações matemáticas completas. Exemplos incluem altura, renda e duração.
Cada escala de medição oferece uma perspectiva única para a compreensão dos dados. Dados nominais e ordinais pertencem à categoria de dados categóricos, enquanto dados intervalares e de razão se enquadram na categoria de dados quantitativos.
Explicação de dados nominais
Dados nominais são um tipo de dado qualitativo usado para classificar informações sem ordem ou hierarquização. Esse nível nominal é comum em marketing, pesquisa e saúde.
Exemplos de dados nominais:
- Gênero (masculino, feminino, outro)
- Tipo sanguíneo (A, B, AB, O)
- Cor dos olhos (azul, castanho, verde)
- Segmentos de clientes (novos, recorrentes, premium)
Na análise de dados, as variáveis nominais são examinadas utilizando a moda e a frequência. Os gráficos de barras e os gráficos de pizza representam eficazmente esses dados categóricos, ajudando a visualizar proporções e tendências.
Dados ordinais e sua importância
Dados ordinais representam categorias ordenadas — como classificações de satisfação ou rankings de desempenho — onde as distâncias entre os valores não são iguais. Essa escala ordinal é frequentemente usada em técnicas de coleta de dados como pesquisas.
Exemplos de dados ordinais:
- Nível de escolaridade (ensino médio, bacharelado, mestrado, doutorado)
- Níveis de satisfação (muito insatisfeito → muito satisfeito)
- Classe econômica (baixa → média → alta)
Na análise de dados, os dados ordinais permitem o uso de medianas, percentis e testes não paramétricos. Visualizações como gráficos de barras ordenadas e gráficos de pontos exibem claramente relações hierárquicas. A principal diferença entre dados nominais e ordinais reside na ordem — os dados ordinais a possuem, enquanto os dados nominais não.
Dados de intervalo e razão: análise quantitativa
Dados intervalares e de razão são os tipos de dados quantitativos mais precisos.
- Os dados intervalares utilizam uma escala intervalar com intervalos de medição iguais, mas sem zero absoluto (ex.: QI, temperatura).
- Os dados de razão operam em uma escala de razão, onde zero significa a ausência completa de uma variável. Exemplos incluem renda, peso ou distância.
Ambos os tipos de dados permitem análises estatísticas avançadas, como média, variância e correlação — essenciais em estatística descritiva e modelagem preditiva.
Dados discretos versus dados contínuos
Os dados quantitativos também se dividem em dados discretos e contínuos:
- Dados discretos incluem valores contáveis, como o número de clientes ou carros em um estacionamento.
- Dados contínuos envolvem valores mensuráveis dentro de um intervalo, como altura ou tempo.
Reconhecer as distinções entre dados discretos e ordinais, e entre dados discretos e contínuos, melhora a precisão da análise de dados e garante a utilização dos métodos de visualização corretos.
Por que é importante entender os tipos e níveis de dados
A identificação correta de dados nominais, ordinais, intervalares e de razão impacta diretamente a confiabilidade das análises estatísticas. Tratar dados ordinais como puramente numéricos ou nominais pode resultar em insights distorcidos. Como observa a Dra. Lisa Nguyen, da Universidade da Califórnia, “Interpretar erroneamente o tipo de dado é uma das causas silenciosas de viés em modelos de aprendizado de máquina”.
Um estudo da Deloitte de 2025 revelou que 71% das empresas que investiram em iniciativas de ciência de dados relataram melhorias mensuráveis no retorno sobre o investimento (ROI) após treinarem suas equipes em classificação de dados e domínio de escalas de mensuração. Isso evidencia a crescente demanda por analistas proficientes em coleta, categorização e interpretação de dados.
Opiniões de especialistas e perspectivas para 2025
Segundo a IDC (2025), a geração global de dados ultrapassou 181 zettabytes, um aumento de 23% em relação a 2024. A Dra. Maria Chen, do MIT, afirma: "Reconhecer as nuances entre dados nominais e dados ordinais vai além do meio acadêmico — é fundamental para a análise aplicada."
O Dr. Rafael Torres, do Instituto Europeu de Ciência de Dados, acrescenta: "O futuro reside na modelagem de dados híbrida — combinando dados qualitativos e quantitativos para obter insights comportamentais mais ricos."
Um relatório da Statista (2025) revelou que 78% das organizações utilizam a tomada de decisões baseada em dados, mas quase metade delas enfrenta problemas de classificação incorreta. Isso demonstra por que dominar distinções como dados nominais versus ordinais, dados intervalares versus de razão e dados discretos versus contínuos continua sendo fundamental para os analistas modernos.
Tabelas visuais e estudos de caso do mundo real
| Tipo de dados | Escala | Propriedade de Medição | Exemplo | Usado em |
|---|---|---|---|---|
| Dados Nominais | Escala Nominal | Categórico (Sem ordem específica) | Gênero, Cor dos Olhos | Segmentação de mercado, pesquisas |
| Dados ordinais | Escala ordinal | Categorias classificadas | Nível de escolaridade, satisfação | Experiência do cliente, avaliações de desempenho |
| Dados de intervalo | Escala de intervalo | Intervalos iguais, sem zero absoluto. | Temperatura (°C), QI | Psicologia, Estudos Climáticos |
| Dados de proporção | Escala de Razão | Intervalos iguais, zero verdadeiro | Altura, Peso, Renda | Finanças, Engenharia, Saúde |
Estudo de Caso de Análise no Mundo Real:
Em 2025, uma rede varejista global utilizou dados ordinais de pesquisas de satisfação do cliente para prever taxas de cancelamento. Ao analisar os níveis de satisfação (de "muito insatisfeito" a "muito satisfeito"), a empresa identificou grupos de clientes em risco e reduziu o cancelamento em 12% utilizando modelos de análise preditiva.
Outro caso do setor de saúde envolveu dados de proporção. Os hospitais monitoraram os tempos de recuperação dos pacientes e usaram estatísticas descritivas para otimizar os níveis de pessoal, reduzindo os tempos de espera em 18%.
Contexto histórico
O conceito de classificação de dados remonta a meados do século XX, quando o psicólogo Stanley Smith Stevens introduziu os quatro níveis de mensuração em 1946. Em 2025, sua estrutura permanece fundamental na ciência de dados e na análise estatística, formando a base para o aprendizado de máquina moderno e os sistemas de decisão orientados por IA.
Especialistas modernos enfatizam que as raízes históricas dos dados nominais, ordinais, intervalares e de razão continuam a influenciar as tecnologias emergentes. À medida que os sistemas de IA dependem cada vez mais da rotulagem e categorização de dados, a compreensão precisa das escalas de medição garante o treinamento ético e preciso dos modelos.
Considerações finais
O avanço da ciência de dados tornou a capacidade de classificar e interpretar dados corretamente mais valiosa do que nunca. Compreender dados nominais e ordinais, bem como escalas intervalares e de razão, é a base para análises de dados precisas e insights estatísticos confiáveis.
Para aprimorar suas habilidades analíticas, explore novas técnicas de coleta de dados, aplique princípios rigorosos de mensuração de dados e refine continuamente sua capacidade de distinguir entre variáveis qualitativas e quantitativas. O futuro da análise de dados depende de profissionais capazes de transformar dados estatísticos complexos em insights significativos e acionáveis.
