Le misurazioni statistiche richiedono variabili, ma tutte le variabili non sono uguali. Alcune variabili come peso o velocità o dollari spesi possono essere misurate con precisione. Le opinioni, tuttavia, sono una questione diversa. I pazienti possono valutare il loro livello di dolore su una scala da uno a dieci, oppure i frequentatori di film possono valutare quanto si sono goduti un film che hanno appena visto. Questi tipi di indicatori sono misurazioni ordinali. Non sono precisi come possono essere le misure fisiche o economiche, ma le misure ordinali possono tuttavia fornire preziose informazioni ai ricercatori.

TL; DR (troppo lungo; non letto)

Misure ordinarie in genere si riferiscono a sondaggi, in cui viene quantificata l'opinione dell'utente.
Variabili categoriche e di intervallo

Le diverse variabili statistiche includono variabili categoriali, di intervallo, di rapporto e ordinali. Le variabili categoriali si riferiscono a tipi senza ordine. Uccelli, mammiferi, rettili e pesci sono tipi che possono essere nominati ma non hanno un ordine matematico l'uno rispetto all'altro. Le variabili di intervallo sono variabili che si relazionano equamente su una scala comune; ad esempio, le variazioni di temperatura, dove la differenza tra 50 e 60 gradi è uguale alla differenza tra 60 e 70 gradi - 10 gradi.
Rapporto e variabili ordinali

Le variabili di rapporto iniziano con zero che rappresenta l'uguaglianza tra due cose e procedere ai fattori che rappresentano la differenza relativa. Confrontando la popolazione della Cina con gli Stati Uniti, una variabile di rapporto potrebbe prendere gli Stati Uniti come base zero con 311 milioni di persone, il che dà alla Cina, con 1,3 miliardi di persone, un valore di rapporto di 4,29. La Cina ha 4,29 persone quante negli Stati Uniti. Le variabili ordinali misurano le qualità; per esempio, un sondaggio potrebbe dire: "Con il tuo attuale governatore, sei: (1) molto insoddisfatto, (2) insoddisfatto, (3) non hai opinioni, (4) soddisfatto o (5) molto soddisfatto."
Conclusioni

La misurazione ordinale è progettata per dedurre conclusioni, mentre altri metodi sono usati per descrivere le conclusioni. Le conclusioni descrittive organizzano fatti misurabili in modo che possano essere riassunti. Se un'analisi statistica del reddito medio pro capite in una città cambia nell'arco di tre anni, tale variazione può essere dichiarata quantitativamente. Non si può trarre alcuna deduzione sul perché la media sia cambiata. Quello che vedi è quello che ottieni: numeri. Conclusioni inferenziali tentano di vedere oltre i numeri effettivi fino ad alcune conclusioni qualitative, ad esempio "La maggior parte dei clienti di Gelato Frosty Boy è soddisfatta". Vantaggi della misurazione ordinale

La misurazione ordinaria viene normalmente utilizzata per sondaggi e questionari . L'analisi statistica viene applicata alle risposte una volta raccolte per posizionare le persone che hanno partecipato al sondaggio nelle varie categorie. I dati vengono quindi confrontati per trarre inferenze e conclusioni sull'intera popolazione intervistata in relazione alle variabili specifiche. Il vantaggio dell'utilizzo della misurazione ordinale è la facilità di confronto e categorizzazione. Se si pone una domanda di indagine senza fornire le variabili, è probabile che le risposte siano così diverse da non poter essere convertite in statistiche.
Svantaggi della misurazione ordinale

Le stesse caratteristiche della misurazione ordinale che creano i suoi vantaggi creano anche alcuni svantaggi. Le risposte sono spesso così strette in relazione alla domanda che creano o amplificano il pregiudizio che non viene preso in considerazione nel sondaggio. Ad esempio, sulla domanda relativa alla soddisfazione del governatore, le persone potrebbero essere soddisfatte della sua prestazione lavorativa ma sconvolta da un recente scandalo sessuale. La domanda del sondaggio potrebbe indurre gli intervistati a dichiarare la loro insoddisfazione per lo scandalo, nonostante la soddisfazione per le sue prestazioni lavorative - ma la conclusione statistica non farà distinzioni.