Para entender o que são dados ordinais, começamos dizendo que são um tipo estatístico de dados quantitativos.
Nas estatísticas, um grupo de números ordinais indica dados ordinais e um grupo de dados ordinais é representado usando uma escala ordinal.
A principal diferença entre dados nominais e ordinais é que os ordinais têm uma ordem de categorias enquanto que os nominais não têm.
Saiba mais sobre dados quantitativos.
5 características dos dados ordinais
Veja esse exemplo de pergunta antes de conhecer essas características:
- Qual das seguintes categorias descreve melhor sua última experiência de compra com um produto/serviço?
- Muito agradável
- Pouco agradável
- Neutro
- Pouco desagradável
- Muito desagradável
- Estabelecer uma classificação relativa: No exemplo acima mencionado, pouco agradável é definitivamente pior do que muito agradável e muito desagradável é pior do que um pouco desagradável. Há claramente uma classificação dentro das opções – o que é um sinal de dados ordinais.
- O valor do intervalo é desconhecido: a variação entre muito agradável e algo agradável não precisa ser a mesma que a diferença entre algo desagradável e muito desagradável. Este intervalo não pode ser concluído usando a escala ordinal.
- Medir traços não-numéricos: No exemplo dado, todas as opções de resposta são não-numéricas e dados igualmente ordinais podem ser usados para capturar sentimentos tais como satisfação, felicidade, frequência, etc.
- Adição aos dados nominais: Os dados nominais são dados “rotulados” em uma ordem específica. Na amostra acima mencionada, há uma ordem notável nas opções que a torna um caso clássico de dados ordinais.
- Os dados ordinais têm uma mediana: A mediana é o valor no meio mas não o valor médio de uma escala e pode ser calculada com dados que têm uma ordem inata.
Exemplo clássico de dado ordinal
Para uma pergunta como:
- Por favor, expresse a importância que o preço tem para você adquirir um produto.
A Escala Likert terá as seguintes opções que são codificadas para 1,2,3,4 e 5. Onde 1 é inferior a 2, que é inferior a 3, que é inferior a 4, que por sua vez é inferior a 5.
| Muito importante | Importante | Neutra | Sem importância | Muito pouco importante |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
Os dados ordinais são assim uma coleção de variáveis ordinais, ou seja, se você tiver variáveis em uma ordem particular – “baixa, média, alta”, elas podem ser representadas como dados ordinais.
Há 2 fatores importantes a serem considerado:
- Existem múltiplos termos que representam “ordem”, tais como “Alto, Mais Alto, Mais Alto” ou “Satisfeito, Insatisfeito, Extremamente Insatisfeito”.
- A diferença entre as variáveis não é uniforme.
Outros exemplos de dados ordinais
- Em uma escola com 3000 alunos, há várias categorias – calouros, alunos do segundo grau, juniores, seniores. Após o início do período escolar, esta é a contagem de cada categoria:
- 1000 – Calouros
- 750 – Júniores
- 450 – Seniors
- Uma organização realiza uma pesquisa trimestral de satisfação dos funcionários que destaca principalmente esta questão: “O quanto você está feliz com seu gerente e seus colegas”?
- Extremamente Feliz – 1
- Feliz – 2
- Neural – 3
- Infeliz – 4
- Extremamente Infeliz – 5
- De acordo com suas preferências, por favor, classifique estes 5 livros mais vendidos:
- Fire and Fury – 1
- A Higher Loyalty: Truth, Lies, and Leadership – 2
- The Woman in the Window – 3
- The Great Alone – 4
- The Subtle Art of Not Giving a F*ck: A Counterintuitive Approach to Living a Good Life – 5
Análise de dados ordinais
- Métodos fáceis
São apresentados em um formato tabular que facilita a análise para o pesquisador.
Os gráficos em mosaico também são usados para estabelecer a relação entre os dados nominais e ordinais.
Por exemplo, se uma organização pretende analisar o número de funcionários em cada hierarquia para fazer um processo sistemático de contratação para o ano seguinte – eles podem colocar estes dados em um formato tabular ordenado. Os executivos de RH acharão estes dados extremamente fáceis de consultar e analisar para qualquer atualização futura.
- Teste Mann-Whitney U:
Para comparar dois grupos de dados ordinais. Permite a um pesquisador concluir que uma variável de uma amostra é maior ou menor do que outra variável selecionada aleatoriamente de outra amostra.
Por exemplo, um pesquisador psicológico pode compreender vários padrões de comportamento existentes para que uma análise de dois medicamentos diferentes possa ser observada e avaliada.
- Teste Kruskal-Wallis H:
Para comparar mais de dois grupos ordinais. Não há nenhuma suposição de que os dados estão vindo de uma fonte particular. Este teste conclui se a mediana de dois ou mais grupos é variada. Ele mostrará a diferença entre mais de dois grupos de dados ordinais.
Por exemplo, se um pesquisador pretende avaliar o impacto do estresse no trabalho sobre a qualidade do trabalho – a variável independente será o estresse no trabalho, que idealmente terá três estágios: sem estresse, muito estresse e estresse manipulável e a qualidade do trabalho variará de pobre a excelente.
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