Las mediciones estadísticas requieren variables, pero no todas son iguales. Algunas variables como el peso o la velocidad o los dólares gastados se pueden medir con precisión. Sin embargo, las opiniones son un asunto diferente. Los pacientes pueden calificar su nivel de dolor en una escala del uno al diez, o los espectadores pueden evaluar qué tan bien disfrutaron de una película que acaban de ver. Estos tipos de indicadores son medidas ordinales. No son precisas como pueden ser las medidas físicas o económicas, pero las medidas ordinales pueden, sin embargo, proporcionar información valiosa para los investigadores.

TL; DR (demasiado largo; no leído)

Medidas ordinales generalmente se refieren a encuestas, donde se está cuantificando la opinión del usuario.
Variables categóricas e intervalos

Las diferentes variables estadísticas incluyen variables categóricas, de intervalo, de razón y ordinales. Las variables categóricas se refieren a tipos sin orden. Las aves, los mamíferos, los reptiles y los peces son tipos que se pueden nombrar pero que no tienen un orden matemático entre sí. Las variables de intervalo son variables que se relacionan igualmente a lo largo de una escala común; por ejemplo, los cambios de temperatura, donde la diferencia entre 50 y 60 grados es la misma que la diferencia entre 60 y 70 grados - 10 grados.
Variables de razón y ordinales

Las variables de razón comienzan con cero que representa la igualdad entre dos cosas, y proceder a factores que representan la diferencia relativa. Comparando la población de China con los Estados Unidos, una variable de proporción podría tomar a los Estados Unidos como la base cero con 311 millones de personas, lo que le da a China, con 1.300 millones de personas, un valor de proporción de 4.29. China tiene 4,29 personas más que los Estados Unidos. Las variables ordinales miden cualidades; por ejemplo, una encuesta podría decir: "Con su actual gobernador, usted está: (1) muy insatisfecho, (2) insatisfecho, (3) no tiene opinión, (4) está satisfecho o (5) está muy satisfecho".
Conclusiones

La medición ordinal está diseñada para inferir conclusiones, mientras que otros métodos se utilizan para describir conclusiones. Las conclusiones descriptivas organizan hechos medibles de manera que puedan resumirse. Si un análisis estadístico del ingreso promedio per cápita en una ciudad cambia a lo largo de tres años, ese cambio puede establecerse cuantitativamente. Sin embargo, no se puede deducir por qué cambió el promedio. Lo que ves es lo que obtienes: números. Las conclusiones inferenciales intentan ver más allá de los números reales hasta llegar a una conclusión cualitativa, por ejemplo, "La mayoría de los clientes de Frosty Boy Ice Cream están satisfechos".
Ventajas de la medición ordinal

La medición ordinal se usa normalmente para encuestas y cuestionarios. . El análisis estadístico se aplica a las respuestas una vez que se recopilan para ubicar a las personas que respondieron la encuesta en las diferentes categorías. Luego, los datos se comparan para extraer inferencias y conclusiones sobre toda la población encuestada con respecto a las variables específicas. La ventaja de usar la medición ordinal es la facilidad de cotejo y categorización. Si hace una pregunta de la encuesta sin proporcionar las variables, es probable que las respuestas sean tan diversas que no puedan convertirse en estadísticas.
Desventajas de la medición ordinal

Las mismas características de la medición ordinal que crean sus ventajas también crean ciertas desventajas Las respuestas a menudo son tan limitadas en relación con la pregunta que crean o magnifican sesgos que no se tienen en cuenta en la encuesta. Por ejemplo, sobre la cuestión de la satisfacción con el gobernador, la gente podría estar satisfecha con su desempeño laboral pero molesta por un escándalo sexual reciente. La pregunta de la encuesta podría llevar a los encuestados a expresar su insatisfacción sobre el escándalo, a pesar de la satisfacción con su desempeño laboral, pero la conclusión estadística no será diferente.