{"id":831504,"date":"2018-07-05T23:01:23","date_gmt":"2018-07-06T06:01:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/dati-nominali\/"},"modified":"2025-01-31T11:17:14","modified_gmt":"2025-01-31T18:17:14","slug":"dati-nominali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/dati-nominali\/","title":{"rendered":"Dati nominali: Definizione, caratteristiche ed esempi"},"content":{"rendered":"\n<p>Nell&#8217;<a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/statistical-analysis-methods\/\">analisi statistica<\/a>, il livello di misurazione delle variabili \u00e8 fondamentale perch\u00e9 influenza il tipo di analisi possibile. I dati nominali forniscono la quantit\u00e0 minore di dettagli, mentre quelli a intervalli e rapporti forniscono il livello di dettaglio pi\u00f9 elevato; queste differenze riflettono le differenze tra i quattro livelli primari di misurazione (nominale, ordinale, a intervalli e a rapporti).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em><strong>IMPARARE SU:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/level-of-analysis-2\/\">Livello di analisi<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Per comprendere i fondamenti dei dati nominali, questo \u00e8 il posto giusto. In questo blog, esamineremo le basi di quest&#8217;analisi dei dati, tra cui cos&#8217;\u00e8, come identificarla e alcuni esempi.<\/p>\n\n\n<div class=\"tags-wrap\">\n<p class=\"content-index\" style=\"margin-top: 0;\">Indice dei contenuti<\/p>\n<ol style=\"font-weight: 400; margin: 0 30px; line-height: 22px;\">\n<li><a href=\"#what_is_nominal_data?\">Cosa sono i dati nominali?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#characteristics_of_nominal_data\">Caratteristiche dei dati nominali<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#nominal_data_analysis\">Analisi dei dati nominali<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#nominal_data_examples\">Esempi di dati nominali<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#using_questionpro_research_suite_for_nominal_data_collection_and_analysis\">Utilizzo di QuestionPro Research Suite per la raccolta e l&#8217;analisi dei dati nominali<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<h2 id=\"what_is_nominal_data?\" class=\"blankurl\">Cosa sono i dati nominali?<\/h2>\n\n\n<p>I dati nominali sono dati &#8220;etichettati&#8221; o &#8220;nominati&#8221; che possono essere suddivisi in vari gruppi che non si sovrappongono. In questo caso i dati non vengono misurati o valutati, ma solo assegnati a pi\u00f9 gruppi. Questi gruppi sono unici e non hanno elementi in comune.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;ordine dei dati raccolti non pu\u00f2 essere stabilito utilizzando dati nominali; pertanto, se si cambia l&#8217;ordine dei dati, il significato dei dati non viene alterato.<\/p>\n\n\n\n<p>Nella nomenclatura latina, &#8220;Nomen&#8221; significa &#8220;Nome&#8221;. I dati nominali presentano una somiglianza tra i vari elementi, ma i dettagli relativi a tale somiglianza potrebbero non essere resi noti. Questo solo per facilitare il processo di raccolta e analisi dei dati da parte dei ricercatori. In alcuni casi si parla anche di &#8220;dati categorici&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>Se i dati binari rappresentano dati &#8220;a due valori&#8221;, questi dati rappresentano dati &#8220;a pi\u00f9 valori&#8221; e non possono essere quantitativi. \u00c8 considerato discreto. Ad esempio, un cane pu\u00f2 essere un Labrador o meno.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Informazioni su: <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/scala-nominale\/\">Scala nominale<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"characteristics_of_nominal_data\">Caratteristiche dei dati nominali<\/h2>\n\n\n\n<p>Discutiamo le caratteristiche dei dati nominali utilizzando questa domanda:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<ul>\n<li>Q. Qual \u00e8 la sua etnia?\n<ul>\n<li>Asia centrale<\/li>\n\n\n\n<li>Indonesiano<\/li>\n\n\n\n<li>Asia occidentale<\/li>\n\n\n\n<li>Giapponese<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Le sue caratteristiche principali sono:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>I dati nominali non possono mai essere quantificati:<\/strong> Si presenteranno sempre sotto forma di nomenclatura, cio\u00e8 un sondaggio inviato ai Paesi asiatici pu\u00f2 includere una domanda come quella citata in questo caso.<br><br>In questo caso, l&#8217;analisi statistica, logica o numerica dei dati non \u00e8 possibile, vale a dire che il ricercatore non pu\u00f2 sommare, sottrarre o moltiplicare i dati raccolti o concludere che la variabile 1 \u00e8 maggiore della variabile 2.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Assenza di ordine: <\/strong>A differenza dei <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/ordinal-data\/\">da<\/a>t<a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/ordinal-data\/\">i ordinali<\/a>, ai dati nominali non pu\u00f2 essere assegnato un ordine preciso. Nell&#8217;esempio precedente, l&#8217;ordine delle opzioni di risposta \u00e8 irrilevante per le risposte fornite dall&#8217;intervistato.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Propriet\u00e0 qualitativa: <\/strong>I dati raccolti avranno sempre una propriet\u00e0 qualitativa: \u00e8 molto probabile che le opzioni di risposta siano di natura qualitativa.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Non \u00e8 possibile calcolare la media: <\/strong>Non \u00e8 possibile stabilire la media anche se i dati sono disposti in ordine alfabetico. Nell&#8217;esempio sopra citato, \u00e8 impossibile per un ricercatore calcolare la media delle risposte presentate per etnia a causa della natura qualitativa delle opzioni.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Concludere una modalit\u00e0: <\/strong>Chiedendo a un ampio campione di individui di esprimere le proprie preferenze, la risposta pi\u00f9 comune sar\u00e0 la modalit\u00e0. Nell&#8217;esempio fornito, se il giapponese \u00e8 la risposta presentata da una sezione pi\u00f9 ampia di un campione, sar\u00e0 la modalit\u00e0.<\/li>\n\n\n\n<li>I <strong>dati sono per lo pi\u00f9 alfabetici: <\/strong>nella maggior parte dei casi, i dati nominali sono alfabetici e non numerici, come nel caso citato. Anche i dati non numerici possono essere suddivisi in vari gruppi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"nominal_data_analysis\">Analisi dei dati nominali<\/h2>\n\n\n\n<p>La maggior parte dei dati nominali viene raccolta tramite domande che forniscono all&#8217;intervistato un elenco di voci tra cui scegliere, ad esempio:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Q1.<\/strong>  In quale Stato vive? ____ (seguito da un elenco a discesa di stati)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Q2.<\/strong>  Quali dei seguenti elementi sceglie normalmente per i condimenti della pizza? (Selezionare tutte le opzioni)\n<ol>\n<li>Spinaci<\/li>\n\n\n\n<li>Salame piccante<\/li>\n\n\n\n<li>Olive<\/li>\n\n\n\n<li>Sardine<\/li>\n\n\n\n<li>Salsiccia<\/li>\n\n\n\n<li>Formaggio extra<\/li>\n\n\n\n<li>Cipolle<\/li>\n\n\n\n<li>Pomodori<\/li>\n\n\n\n<li>Altro (specificare) _______________<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>I dati nominali possono essere raccolti in tre modi. Nel primo esempio, l&#8217;intervistato ha a disposizione uno spazio per scrivere il proprio stato di residenza. Si tratta di una <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/cosa-sono-le-domande-a-risposta-aperta\/\">domanda aperta<\/a> che alla fine verr\u00e0 codificata e a ogni Stato verr\u00e0 assegnato un numero. Queste informazioni potrebbero anche essere fornite all&#8217;intervistato sotto forma di elenco, in cui selezionare un&#8217;opzione.<\/p>\n\n\n\n<p>Il secondo esempio \u00e8 sotto forma di domande a risposta multipla in cui ogni categoria \u00e8 codificata con 1 (se selezionata) e 0 se non selezionata. Inoltre, incorpora una componente aperta che consente all&#8217;intervistato di scrivere in una categoria non inclusa nell&#8217;elenco. Le risposte &#8220;Altro (specificare)&#8221; dovranno essere codificate per essere analizzate.<\/p>\n\n\n\n<p>I dati nominali vengono analizzati utilizzando le percentuali e la &#8220;modalit\u00e0&#8221;, che rappresenta la risposta pi\u00f9 comune. Per una data domanda, pu\u00f2 esserci pi\u00f9 di una risposta modale, ad esempio se le olive e la salsiccia sono state selezionate lo stesso numero di volte.<\/p>\n\n\n\n<p>Le domande a risposta multipla, come l&#8217;esempio del condimento della pizza, consentono ai ricercatori di creare una variabile metrica che pu\u00f2 essere utilizzata per ulteriori analisi. In questo scenario, l&#8217;intervistato pu\u00f2 selezionare una o tutte le opzioni, fornendo una variabile che va da zero (nessuno selezionato) al numero massimo di categorie. Questo diventa uno strumento utile per la segmentazione comportamentale dei consumatori.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/nominal-data-analysis.jpg\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Statistiche descrittive<\/h3>\n\n\n\n<p>La distribuzione dei dati pu\u00f2 essere determinata utilizzando le statistiche descrittive. Per questi dati possiamo utilizzare due metodi di statistica descrittiva:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Tabella di distribuzione di frequenza: <\/strong>\u00c8 progettata per organizzare i dati nominali in un certo ordine. Questo tipo di tabella permette di vedere facilmente quante risposte ci sono state per ogni categoria della variabile.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tendenza centrale: <\/strong>\u00c8 comunemente nota come modalit\u00e0. Serve a misurare dove si trova la maggioranza dei valori. Tuttavia, per questi dati \u00e8 possibile stimare solo una modalit\u00e0, perch\u00e9 \u00e8 solo <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/dati-qualitativi-definizione-tipologie-analisi-ed-esempi\/\">qualitativa<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Analisi grafica<\/h3>\n\n\n\n<p>L&#8217;analisi grafica prevede la presentazione dell&#8217;insieme dei dati in un formato visivo. Come per le statistiche descrittive, la visualizzazione dei dati aiuta a capire meglio ci\u00f2 che essi dicono. Questi metodi possono essere utilizzati sull&#8217;intero set di dati della tabella e su un campione estratto da esso.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Grafico a barre: <\/strong>La frequenza di ogni risposta \u00e8 rappresentata graficamente come una barra che sale verticalmente dall&#8217;asse orizzontale in un grafico a barre, che \u00e8 il pi\u00f9 utilizzato. L&#8217;altezza di ogni barra \u00e8 inversamente correlata alla frequenza della risposta in questione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Grafico a torta: <\/strong>La frequenza percentuale di ciascun campione dell&#8217;insieme di dati nominali pu\u00f2 essere rappresentata da un grafico a torta.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il ricercatore utilizza in genere un grafico a torta per rappresentare le percentuali (o frazioni), mentre un grafico a barre viene utilizzato per rappresentare le frequenze di distribuzione (modalit\u00e0).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Categorizzazione dei dati nominali<\/h3>\n\n\n\n<p>I dati nominali richiedono una categorizzazione basata su somiglianze e differenze per essere analizzati correttamente. Con questo metodo, i ricercatori possono confrontare i risultati delle loro ricerche abbinandoli a una raccolta di dati simili che non sono stati analizzati.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Categoria abbinata:<\/strong> I campioni dello stesso set di variabili di dati nominali vengono raggruppati nella categoria abbinata. Il miglioramento dei risultati statistici \u00e8 l&#8217;obiettivo principale del matching, che si ottiene riducendo l&#8217;influenza dei fattori confondenti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Categoria non abbinata: <\/strong>I campioni non abbinati contengono variabili non collegate tra loro. Si tratta di una selezione casuale da diversi set di dati senza alcun punto in comune.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Test statistici<\/h3>\n\n\n\n<p>I test statistici consentono di verificare un&#8217;ipotesi approfondendo le informazioni che i dati rivelano, mentre le statistiche descrittive, l&#8217;analisi grafica e la categorizzazione si limitano a riassumere i dati nominali per un&#8217;analisi diretta. Nell&#8217;analisi statistica, la distinzione tra dati categorici e dati numerici \u00e8 essenziale, poich\u00e9 i dati categorici comportano categorie o etichette distinte, mentre i dati numerici consistono in quantit\u00e0 misurabili.<\/p>\n\n\n\n<p>Per i dati nominali e ordinali si utilizzano test statistici non parametrici. Pertanto, \u00e8 possibile eseguire il famoso <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/chi-square-test-2\/\">test del Chi-quadro<\/a> quando si esamina un insieme di dati nominali:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Test di bont\u00e0 del Chi-quadro:<\/strong> Questo test determina se il campione di dati \u00e8 tipico dell&#8217;intera popolazione di dati. Il test si applica quando le informazioni sono raccolte tramite un campionamento casuale da un&#8217;unica popolazione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Test di indipendenza chi-quadro:<\/strong> Esamina la relazione tra due variabili nominali. La verifica delle ipotesi consente di determinare l&#8217;indipendenza di due variabili nominali da un unico campione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"nominal_data_examples\">Esempi di dati nominali<\/h2>\n\n\n\n<p>In ciascuno dei seguenti esempi, le etichette sono associate a ciascuna opzione di risposta solo a scopo di etichettatura. Per esempio, nella prima domanda a ogni razza di cane vengono assegnati dei numeri, mentre nella seconda domanda a entrambi i sessi vengono assegnate le iniziali corrispondenti solo per comodit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Q1. Negli Stati Uniti c&#8217;\u00e8 un&#8217;enorme fetta di persone che amano e possiedono cani. Per un&#8217;azienda che si occupa di accudire i cani quando i proprietari non ci sono, una domanda come questa pu\u00f2 essere utile per filtrare il proprio mercato di riferimento: Qual \u00e8 la razza di cani pi\u00f9 amata?\n<ul>\n<li>Dalmata &#8211; 1<\/li>\n\n\n\n<li>Dobermann &#8211; 2<\/li>\n\n\n\n<li>Labrador &#8211; 3<\/li>\n\n\n\n<li>Pastore tedesco &#8211; 4<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Q2. Per un&#8217;agenzia di viaggi che voglia lanciare un piano di viaggio esclusivamente per un campione di persone, questa \u00e8 la domanda pi\u00f9 elementare: Chi ama di pi\u00f9 viaggiare?\n<ul>\n<li>Uomini &#8211; M<\/li>\n\n\n\n<li>Donne &#8211; W<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Q3. Un agente immobiliare con sede a New York sar\u00e0 molto propenso a capire la risposta a questa domanda: Quale tipo di case sono preferite dai residenti di New York?\n<ul>\n<li>Appartamenti &#8211; A<\/li>\n\n\n\n<li>Bungalow &#8211; B<\/li>\n\n\n\n<li>Ville &#8211; C<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading blankurl\" id=\"using_questionpro_research_suite_for_nominal_data_collection_and_analysis\">Utilizzo di QuestionPro Research Suite per la raccolta e l&#8217;analisi dei dati nominali  <\/h2>\n\n\n\n<p>QuestionPro Research Suite \u00e8 una piattaforma per sondaggi e ricerche che pu\u00f2 essere utilizzata per esaminare dati nominali. La piattaforma offre numerose funzionalit\u00e0 e strumenti per l&#8217;analisi dei dati, quali:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Tipi di domande:<\/strong> I tipi di domande, tra cui quelle a selezione singola, multipla e aperta, sono disponibili in QuestionPro e possono essere utilizzati per raccogliere dati nominali.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Raccolta dati:<\/strong> QuestionPro offre una serie di opzioni di raccolta dati, tra cui sondaggi via Internet, inviti via e-mail e sondaggi mobili.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Visualizzazione dei dati: <\/strong>La piattaforma offre scelte interattive per la visualizzazione dei dati, come grafici a torta e a barre.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analisi dei dati: <\/strong>Il modulo di analisi dei dati integrato in QuestionPro offre statistiche descrittive per l&#8217;analisi dei dati nominali, comprese le distribuzioni di frequenza e percentuale.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Segmentazione:<\/strong> La piattaforma dispone di funzioni di segmentazione che consentono agli utenti di suddividere i dati nominali in gruppi basati su vari tratti <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/segmentazione-psicografica\/\">di segmentazione<\/a> demografica, comportamentale o <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/segmentazione-psicografica\/\">psicografica<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rapporti: <\/strong>QuestionPro offre rapporti personalizzabili per riassumere e condividere i risultati con i responsabili delle decisioni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Utilizzate QuestionPro Research Suite per raccogliere e analizzare i dati nominali e conoscere il vostro pubblico. La nostra piattaforma consente di creare e distribuire sondaggi demografici online per raccogliere et\u00e0, sesso, istruzione, occupazione e altro ancora. I nostri strumenti di visualizzazione dei dati e il modulo di analisi dei dati vi aiuteranno a interpretare immediatamente i risultati.<\/p>\n\n\n\n<p>Cogliete questa occasione per migliorare le vostre capacit\u00e0 di ricerca e raggiungere i vostri obiettivi. Iniziate subito il vostro viaggio nell&#8217;analisi dei dati nominali con una prova gratuita!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\">\n<a href=\"https:\/\/eu.questionpro.com\/a\/showEntry.do?lan=it_IT\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n<button>FREE TRIAL<\/button>\n<\/a>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;\n<a href=\"https:\/\/contactar.questionpro.com\/t\/AM4X9Z3G9A?custom1=dati-nominali\u201d rel=\"noopener\"><button>RICHIEDI DEMO<\/button>\n<\/a>\n<\/p>\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nell&#8217;analisi statistica, il livello di misurazione delle variabili \u00e8 fondamentale perch\u00e9 influenza il tipo di analisi possibile. 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