{"id":1048116,"date":"2023-03-24T06:00:00","date_gmt":"2023-03-24T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/dati-categorici-cosa-sono-tipi-caratteristiche-ed-esempi\/"},"modified":"2025-11-11T14:38:16","modified_gmt":"2025-11-11T21:38:16","slug":"dati-categorici-cosa-sono-tipi-caratteristiche-ed-esempi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/dati-categorici-cosa-sono-tipi-caratteristiche-ed-esempi\/","title":{"rendered":"Dati categorici: cosa sono, tipi, caratteristiche ed esempi?"},"content":{"rendered":"\n
Quando i ricercatori studiano un concetto, devono raccogliere dati su di esso. Questi dati possono assumere diverse forme, come l’altezza, il peso, il colore dei capelli e le opinioni. Quando si raccolgono dati per la ricerca, \u00e8 importante conoscere la forma dei dati per poterli interpretare e analizzare bene. Parliamo di dati categorici<\/strong> e scopriamo tutto ci\u00f2 che devi sapere per il tuo progetto di ricerca… <\/p>\n\n\n\n\n\n La ricerca prevede due tipi principali di dati: <\/p>\n\n\n\n In questo articolo parleremo di cosa sono questi dati, dei loro diversi tipi e di alcune delle loro caratteristiche pi\u00f9 importanti. <\/p>\n\n\n\n I dati categorici si riferiscono a una forma di informazione che pu\u00f2 essere memorizzata e identificata in base ai suoi nomi o etichette. Si tratta di un tipo di dati qualitativi che possono essere raggruppati in categorie piuttosto che misurati numericamente. <\/p>\n\n\n\n Questo tipo di dati \u00e8 costituito da variabili categoriche che indicano cose come il sesso, la citt\u00e0 di origine e cos\u00ec via. Le misure categoriche non sono espresse in numeri, ma in descrizioni in linguaggio naturale. <\/p>\n\n\n\n A volte possono essere rappresentati da numeri, ma questi numeri non hanno alcun significato matematico. Di seguito sono riportati alcuni esempi di questo tipo di dati: <\/p>\n\n\n\n Nell’esempio precedente, sia la data di nascita che il codice postale sono costituiti da numeri. Sono considerati dati categorici anche se includono dei numeri. Il calcolo della media \u00e8 un modo semplice per determinare se i dati forniti sono categorici o numerici. <\/p>\n\n\n\n Se \u00e8 possibile calcolare la media, si tratta di dati numerici. Se non \u00e8 possibile trovare la media, si tratta di dati categorici. <\/p>\n\n\n\n Conoscere la media, la mediana e la modalit\u00e0<\/a>.<\/p>\n\n\n\n I dati categorici di solito includono valori e osservazioni che possono essere ordinati o raggruppati. I grafici a barre e a torta sono i modi migliori per visualizzare questi dati. Nello specifico, esistono due tipi di dati categorici: <\/p>\n\n\n\n I dati nominali sono un tipo di dati costituiti da categorie che non possono essere ordinate o classificate. Si chiama anche scala nominale<\/a>. I dati nominali non possono essere ordinati o misurati in alcun modo. Tuttavia, a volte i dati nominali possono essere sia qualitativi che quantitativi. <\/p>\n\n\n\n Esempi di dati nominali sono simboli, parole, lettere e il sesso di una persona.<\/p>\n\n\n\n I dati ordinali sono una categoria di dati che hanno un ordine naturale. Viene spesso utilizzata nei sondaggi, nei questionari e nei campi della finanza e dell’economia. I dati ordinali si distinguono per l’impossibilit\u00e0 di differenziare i valori dei dati. <\/p>\n\n\n\n Le taglie dei vestiti sono un esempio di questo tipo di dati (small, medium e large non sono differenze misurabili, ma sono chiaramente ordinate per mostrare i confronti tra le taglie).<\/p>\n\n\n\n Possono avere solo pochi valori, ognuno dei quali rappresenta una categoria o un gruppo diverso. Alcune caratteristiche principali sono: <\/p>\n\n\n\n Esistono due tipi di dati categorici: i dati nominali e i dati ordinali. I dati nominali sono quelli utilizzati per denominare le variabili, mentre i dati ordinali hanno una scala o un ordine. <\/p>\n\n\n\n \u00c8 qualitativo. In altre parole, utilizza una serie di parole piuttosto che di numeri per descrivere un evento. <\/p>\n\n\n\n A seconda della loro natura, i dati categorici possono essere suddivisi in categorie binarie e non binarie. Una domanda binaria ha due possibili risposte, come s\u00ec o no, mentre una domanda non binaria ha pi\u00f9 di due risposte, come forse. <\/p>\n\n\n\n \u00c8 qualitativa, ma spesso include valori numerici. Ma questi valori non hanno caratteristiche quantitative. Non possono essere utilizzati nelle funzioni aritmetiche. <\/p>\n\n\n\n Sia il grafico a torta che quello a barre possono essere utilizzati per l’analisi visiva. Il grafico a barre viene utilizzato per determinare la frequenza con cui si verifica qualcosa, mentre il grafico a torta viene utilizzato per determinare le percentuali. Questo viene fatto dopo aver raggruppato i dati in una tabella. <\/p>\n\n\n\n Gli strumenti modalit\u00e0 e mediana vengono utilizzati per analizzare i dati categorici. Lo strumento modalit\u00e0 viene utilizzato per analizzare i dati nominali, mentre entrambi vengono utilizzati per analizzare i dati ordinali. I dati ordinali possono essere analizzati anche con le statistiche univariate. Anche le statistiche bivariate, le applicazioni di regressione, i trend lineari e i metodi di classificazione vengono utilizzati per analizzare i dati ordinali. <\/p>\n\n\n\n Diciamo che stai organizzando una festa e vuoi assicurarti che tutti abbiano un caff\u00e8 da bere. Quindi invii un sondaggio chiedendo alle persone quale sia il loro caff\u00e8 preferito e inserisci le risposte in una tabella come quella qui sotto: I dati della tabella sono categorici?<\/p>\n\n\n\n S\u00ec, sono dati categorici perch\u00e9 sono divisi in gruppi, come ad esempio il caff\u00e8 preferito.<\/p>\n\n\n\n\n
Cosa sono i dati categorici?<\/h2>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Tipi di dati categorici<\/h2>\n\n\n\n\n
Dati nominali<\/h3>\n\n\n\n
Dati ordinali<\/h3>\n\n\n\n
Caratteristiche dei dati categorici<\/h2>\n\n\n\n
Categorie<\/h3>\n\n\n\n
Qualitativo<\/h3>\n\n\n\n
Natura<\/h3>\n\n\n\n
Valori numerici<\/h3>\n\n\n\n
Analisi grafica<\/h3>\n\n\n\n
Analisi<\/h3>\n\n\n\n
Esempi di dati categorici<\/h2>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\nCaff\u00e8 preferito<\/td> Frequenza<\/td><\/tr> Latte<\/td> 04<\/td><\/tr> Espresso<\/td> 15<\/td><\/tr> Cappuccino<\/td> 02<\/td><\/tr> Caf\u00e9 Americano<\/td> 10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Conclusione<\/h2>\n\n\n\n