Introduzione alle variabili nominali: comprendere i tipi di dati

L’analisi dei dati consiste nell’interpretare i dati per ottenere risultati affidabili e coerenti. Per questo processo, una misurazione accurata dei dati è fondamentale, perché influenza la scelta dei metodi statistici e le intuizioni che ne derivano, a supporto del decision-making strategico e dell’innovazione.

Tipi di dati diversi richiedono metodi specifici di raccolta e analisi, e comprendere le caratteristiche dei dati è essenziale per esplorare distribuzioni, tendenze e relazioni. I dati sono classificati in quattro tipologie: variabili nominali, ordinali, a intervallo e di rapporto.

Questo articolo introduce le variabili nominali, trattando la definizione di variabile nominale, i livelli di misurazione dei dati, i tipi di variabili nominali, i metodi di analisi e alcuni esempi del loro uso nell’analisi statistica.

Cosa sono le variabili nominali?

La variabile nominale è un tipo di dato categorico che non possiede alcun valore quantitativo né un ordinamento o una gerarchia intrinseci. Le categorie delle variabili nominali sono mutuamente esclusive e possono essere identificate come etichette univoche. Questo tipo di dato è usato principalmente nell’analisi statistica con l’obiettivo di fornire raggruppamenti e classificazioni.

In parole semplici, una variabile nominale è un tipo di dato usato per etichettare o classificare le cose senza assegnare alcun valore numerico o ordine. Per esempio, se stai guardando un elenco di frutti diversi (come mele, arance e banane), ogni frutto è una categoria e non c’è alcun ordine o valore assegnato.

I dati nominali sono raccolti tramite sondaggi, questionari, osservazioni o moduli e registri esistenti. Le domande sono di solito a scelta multipla, sì/no, a risposta chiusa o a risposta aperta.

Esempi di variabili nominali

Di seguito abbiamo incluso alcuni esempi di come vengono raccolte le variabili nominali:

Domanda a scelta multipla

Quale marca di auto preferisci?

a) Toyota

b) BMW

c) Ford

d) Tesla

e) Honda

Domande Sì/No

Possiedi una patente di guida?

Domande a risposta chiusa

Consiglieresti la tua attuale marca di auto ad altre persone?

a) Molto probabile

b) Probabile

c) Neutrale

d) Poco probabile

e) Per niente probabile

Domande a risposta aperta

Quali sono le caratteristiche migliori della tua auto?

Come si vede sopra, le risposte ai vari tipi di domande saranno sotto forma di parole o etichette. Analizzare questi dati può essere impegnativo quando si raccolgono risposte da un ampio campione di individui. Tuttavia, le sue applicazioni si estendono a domini diversi, consentendo a ricercatori e stakeholder di prendere decisioni mirate.

Livelli di misurazione delle variabili

L’analisi dei dati può includere due tipi di approcci:

Analisi dei dati quantitativi

L’analisi dei dati quantitativi comporta l’esame di dati di natura numerica e tangibile. Questo tipo di dati può essere analizzato usando metodi matematici e visualizzazioni semplici. Per esempio, ottenere le letture della temperatura per una settimana rientra nell’analisi dei dati quantitativi.

Analisi dei dati qualitativi

L’analisi dei dati qualitativi si concentra su dati espressi come etichette e descrizioni di caratteristiche. In questo approccio, si analizzano pattern e relazioni tra variabili per ottenere intuizioni significative. Ad esempio, analizzare il comportamento di acquisto dei clienti nel corso di un mese è un esempio di analisi dei dati qualitativi.

Nominale e ordinale sono classificati come dati qualitativi, mentre intervallo e rapporto sono classificati come dati quantitativi. Il livello nominale fornisce il minor grado di dettaglio, mentre intervallo e rapporto forniscono il livello di dettaglio più alto.

Altri tipi di variabili

Diamo un rapido sguardo alle caratteristiche degli altri tipi di dati.

Variabili ordinali

Si tratta di dati qualitativi descrittivi che includono un certo ordinamento tra le etichette. La principale differenza tra dati nominali e ordinali è la presenza di una gerarchia, che rende i dati ordinali più facili da interpretare.

Esempi:

• Il livello di reddito può essere basso, medio e alto, con l’intesa che basso<medio<alto.
• Il feedback dei clienti può essere eccellente, buono, soddisfacente o scarso, con un ordinamento incrementale da scarso=1 a eccellente=4.

Variabili a intervallo

I dati a intervallo sono quantificabili con intervalli uguali tra i punti dati.

Una caratteristica importante è l’assenza di un vero punto zero, il che implica che lo zero è trattato come un riferimento valido.

Esempi:

• La misurazione della temperatura registrata come 0 °C è una temperatura reale, che può trovarsi a metà di una scala poiché le temperature possono scendere in valori negativi.
• La differenza tra due punteggi di test accademici è significativa, ma il valore zero non implica assenza di capacità accademica.

Variabili di rapporto

I dati di rapporto sono simili ai dati a intervallo in termini di distanza uguale tra i valori. Tuttavia, differiscono per il fatto che il valore zero è considerato assoluto, al di sotto del quale non si possono ottenere misurazioni significative. A causa dell’assenza di valori negativi, i dati di rapporto sono i più adatti per operazioni matematiche (addizione, sottrazione, divisione e moltiplicazione) e analisi statistiche precise.

Esempi:

• L’età di una persona, che non può essere zero.
• Il reddito è misurato come valore di rapporto e un reddito pari a zero rappresenta l’assenza di guadagni. Anche i rapporti tra il reddito di due individui possono essere significativi (il reddito di uno è il doppio dell’altro).

Di seguito una tabella che riassume i quattro tipi di variabili:

Tipi diversi di variabili nominali

Le variabili nominali sono ulteriormente classificate nei seguenti tipi:

Variabili binarie

Le variabili binarie hanno in genere solo due possibili categorie, il che implica che l’esito o la risposta possono essere di un solo tipo.

Variabili a più categorie

Queste variabili possono avere più di due categorie. Non esiste un ordinamento fisso tra le categorie e ogni tipo ha uguale probabilità di occorrenza.

Variabili nominali ordinate

Rappresentano un tipo di variabile nominale con categorie che hanno un ordine di rango. Tuttavia, la differenza tra le categorie potrebbe non essere uniforme o misurata accuratamente.

Variabili nominali non ordinate

Queste variabili rappresentano categorie senza alcun ordine o gerarchia intrinseci. Ogni tipo ha lo stesso peso e non esiste alcuna sequenza specifica.

Questi esempi forniscono una chiara comprensione dei tipi di variabili nominali.

Un’analisi dettagliata dei dati categoriali può essere eseguita usando varie funzioni di libreria disponibili in Python.

Modi per analizzare le variabili nominali

Il tipo di tecniche di indagine sui dati impiegate dipende dal problema di ricerca, dalla qualità dei dati, dalla dimensione del dataset e da vari altri fattori.

Alcuni metodi statistici per analizzare le variabili nominali sono elencati di seguito:

Distribuzione di frequenza

La distribuzione di frequenza consiste nell’identificare le varie categorie e calcolare il numero di occorrenze per ciascuna categoria. Questo conteggio delle frequenze può essere usato per comprendere tendenze e pattern dei dati.

Tendenza centrale

La tendenza centrale calcola la moda, che identifica la categoria che si verifica più spesso nel dataset. Questo valore può mettere in evidenza la scelta più preferita o essere usato per rivelare differenze o somiglianze nella distribuzione delle categorie.

Test Chi-quadro

I test Chi-quadro sono test statistici che determinano l’associazione tra due variabili categoriali. La frequenza osservata delle categorie viene calcolata e confrontata con la frequenza attesa delle categorie ottenuta sotto l’ipotesi di indipendenza.

Analisi tramite tabelle di contingenza

È un metodo di cross-tabulation che costruisce una tabella con variabili che rappresentano righe e colonne. Per ogni combinazione di categorie si ottiene un conteggio di frequenza delle occorrenze, che mette in evidenza la relazione tra le due categorie. Puoi saperne di più nel nostro corso Contingency Analysis using R.

Grafici di visualizzazione

Istogrammi a barre e grafici a torta sono molto efficaci nel comunicare la distribuzione dei dati nominali in modo visivamente chiaro. Dai un’occhiata alla nostra cheat sheet sulla visualizzazione dei dati per scoprirne di più.

Questi metodi possono essere implementati imparando approcci dettagliati alla statistica per l’analisi dei dati.

Strumenti per analizzare le variabili nominali

Durante l’analisi delle variabili nominali, diversi potenti strumenti e librerie Python possono aiutare nella manipolazione dei dati, nella visualizzazione e nell’analisi statistica:

• Pandas: ideale per gestire e manipolare dataset. Usa groupby() e value_counts() per riassumere e analizzare i dati categoriali.
• NumPy: fornisce operazioni fondamentali su array e funzioni matematiche a supporto dell’analisi dei dati.
• Matplotlib: utile per creare grafici a barre e a torta per visualizzare la distribuzione delle variabili nominali.
• Seaborn: migliora la visualizzazione dei dati con interfacce di alto livello, rendendo facile creare count plot e grafici categoriali informativi.
• SciPy: offre funzioni statistiche come chi2_contingency() per eseguire test chi-quadro e valutare le relazioni tra variabili categoriali.
• Statsmodels: facilita la modellazione statistica dettagliata e i test d’ipotesi, utili per analizzare le relazioni nei dati categoriali.
• Scikit-learn: contiene strumenti per il preprocessing dei dati, come LabelEncoder(), e per condurre analisi di machine learning su dati categoriali.

Esempi di variabili nominali usate nell’analisi statistica

I dati nominali sono ampiamente utilizzati nella ricerca e nel business per scoprire relazioni e pattern utili dall’enorme quantità di dati generata rapidamente.

Di seguito sono discussi alcuni esempi utili di variabili nominali usate in statistica:

Sondaggi demografici

I dati nominali raccolti tramite moduli di sondaggio sono molto utili per comprendere la composizione della popolazione. Raggruppando gli individui in base a queste categorie definite si possono identificare bisogni e preferenze diversi, a supporto di strategie di marketing efficaci per il lancio di nuovi prodotti.

Tecnica di analisi dei dati pertinente: Test Chi-quadro

Il test Chi-quadro può essere usato per determinare se esiste un’associazione significativa tra due variabili categoriali.

Comprendere il feedback dei clienti

Le variabili nominali possono aiutare le aziende a identificare i problemi chiave legati alla soddisfazione dei clienti e a migliorare i servizi offerti.

In base alle diverse categorie di dati si può stabilire una comunicazione efficace tramite contenuti su misura condivisi per gruppi specifici di clienti.

Questo sondaggio qualitativo sui clienti è uno strumento efficace per monitorare tendenze, pattern e preferenze in evoluzione verso prodotti e servizi, migliorando così le relazioni con i clienti.

Valutazione di un’azienda

Le metriche di performance possono essere categorizzate in base a categoria di prodotto, area geografica, periodi di tempo per fornire un approccio strutturato all’analisi delle performance aziendali rispetto ai concorrenti o ai benchmark di settore. L’allocazione delle risorse basata su dati nominali aiuta le aziende a investire efficacemente nelle aree a maggiore rendimento o a porre attenzione ai settori sotto-performanti.

Gestione delle risorse umane

I dati possono essere analizzati per prevedere i futuri fabbisogni di forza lavoro in base alla crescita del business e per identificare i modelli di reclutamento più efficaci.

Le performance dei dipendenti possono essere valutate per premiare i top performer e fornire formazione aggiuntiva a chi è sotto la media.

Anche la talent analytics dipende fortemente dai dati per identificare i ruoli critici da coprire.

Ricerca medica

Le variabili nominali sono usate nella ricerca medica per aiutare a identificare i fattori legati all’insorgenza di una malattia, analizzare le informazioni sui pazienti e studiare l’intero sistema sanitario con l’obiettivo di migliorare le pratiche esistenti o fornire nuovi trattamenti.

I dati dei sistemi sanitari possono essere categorizzati sulla base dei dettagli dei pazienti, delle informazioni sulla malattia, dei metodi diagnostici, dei trattamenti e degli esiti.

Inizia con l’analisi dei dati

Le variabili nominali sono molto importanti in quasi ogni tipo di applicazione data-driven legata a operazioni aziendali, marketing, ricerca medica e molto altro.

Questo articolo offre una comprensione generale delle variabili nominali, delle loro caratteristiche, dei tipi e di esempi d’uso in diversi ambiti di applicazione. Ogni tipo offre intuizioni diverse che determinano i metodi statistici appropriati da impiegare.

Come prossimo passo, l’ideale è approfondire la statistica e i suoi usi nel mondo reale attraverso casi di studio e progetti offerti dal corso Introduction to Statistics. Il corso può fornirti le competenze necessarie per analizzare grandi dataset e trarre conclusioni utili.