{"id":29892,"date":"2023-10-14T06:04:00","date_gmt":"2023-10-14T09:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/academic-report-format-copy\/"},"modified":"2023-10-10T18:12:07","modified_gmt":"2023-10-10T21:12:07","slug":"ordinal-data-examples","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/esempi-di-dati-ordinali\/","title":{"rendered":"Esplorare i dati ordinali: Esempi e usi"},"content":{"rendered":"

Nel campo della ricerca e dell'analisi dei dati, la comprensione dei diversi tipi di dati \u00e8 essenziale per trarre conclusioni significative e prendere decisioni informate. Uno di questi \u00e8 rappresentato dai dati ordinali, che svolgono un ruolo cruciale in diverse discipline, dalle scienze sociali alle ricerche di mercato. Capire cosa rappresentano i dati ordinali e come si differenziano dagli altri tipi di dati \u00e8 essenziale per i ricercatori che vogliono estrarre informazioni significative dai loro set di dati. In questo articolo verr\u00e0 spiegato in modo esauriente che cosa sono i dati ordinali e la loro importanza nel campo della ricerca.<\/p>\n\n\n\n

Cosa sono i dati ordinali?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

I dati ordinali sono un tipo di dati categorici in cui le categorie hanno un ordine o una classificazione naturale. Ci\u00f2 significa che le categorie sono ordinate in modo tale da poter essere classificate o ordinate in base al loro valore o importanza relativi. Per esempio, una domanda di un sondaggio che chiede agli intervistati di valutare il loro livello di accordo su una scala da 1 a 5 sta raccogliendo dati ordinali, poich\u00e9 le risposte hanno un ordine naturale da \"fortemente in disaccordo\" (1) a \"fortemente d'accordo\" (5). Gli esempi di dati ordinali possono essere analizzati utilizzando metodi statistici come i test chi-quadro, ma \u00e8 necessaria una certa cautela poich\u00e9 le distanze tra le categorie potrebbero non essere uguali.<\/p>\n\n\n\n

I dati ordinali sono fondamentali nella ricerca scientifica perch\u00e9 consentono di classificare e confrontare i dati con un ordine o una graduatoria naturale, che pu\u00f2 fornire preziose indicazioni su modelli, relazioni e tendenze all'interno dei dati. Questo tipo di dati \u00e8 spesso utilizzato nelle ricerche delle scienze sociali, come i sondaggi e i questionari, in cui si chiede agli intervistati di valutare le loro opinioni o esperienze su una scala.<\/p>\n\n\n\n

Figura: https:\/\/www.voxco.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Cover-scale-1536\u00d7864.jpg<\/p>\n\n\n\n

Caratteristiche dei dati ordinali<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

I dati ordinali sono un tipo di dati categorici che rappresentano un particolare ordine o classifica tra le categorie. Di seguito sono riportate alcune caratteristiche chiave dei dati ordinali:<\/p>\n\n\n\n

Ordine: <\/strong>Le categorie dei dati ordinali hanno un ordine o una classifica specifica, che rappresenta il livello di accordo, disaccordo o preferenza. Per esempio, in un sondaggio che chiede la qualit\u00e0 del servizio ricevuto, le opzioni di risposta potrebbero essere \"eccellente\", \"buono\", \"discreto\" o \"scarso\", con un ordine chiaro.<\/p>\n\n\n\n

Non numerico:<\/strong> <\/em>Le categorie di dati ordinali non sono necessariamente rappresentate da numeri e possono essere parole o simboli. Ad esempio, un sistema di valutazione dei ristoranti potrebbe utilizzare le stelle per indicare i livelli di qualit\u00e0 invece dei valori numerici.<\/p>\n\n\n\n

Intervalli disuguali:<\/strong> <\/em>Le distanze tra le categorie non sono necessariamente uguali. Per esempio, la differenza tra \"fortemente d'accordo\" e \"d'accordo\" su una scala Likert pu\u00f2 non essere uguale alla differenza tra \"in disaccordo\" e \"fortemente in disaccordo\".<\/p>\n\n\n\n

Numero limitato di categorie:<\/strong> I dati ordinali hanno in genere un numero finito di categorie, spesso predefinite dal ricercatore. Ad esempio, un sondaggio potrebbe utilizzare una scala Likert con cinque opzioni di risposta.<\/p>\n\n\n\n

Possono essere trattati come dati numerici: <\/strong>A volte, i dati ordinali possono essere trattati come dati numerici ai fini dell'analisi statistica, ma ci\u00f2 deve essere fatto con cautela. L'assegnazione di valori numerici significativi alle categorie ordinali pu\u00f2 facilitare l'analisi e l'interpretazione, ma non deve alterare la natura essenziale dei dati.<\/p>\n\n\n\n

Tipi di variabili ordinali<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le variabili ordinali sono variabili che possono essere classificate o ordinate in base ai loro valori o attributi. Esistono due tipi di variabili ordinali:<\/p>\n\n\n\n

Categoria abbinata<\/h3>\n\n\n\n

Nelle variabili ordinali a categorie abbinate, esiste un ordine naturale nelle categorie della variabile. Questo ordine \u00e8 definito dalla variabile stessa e le categorie si escludono a vicenda. Ad esempio, in un disegno di studio \"prima e dopo\", lo stesso gruppo di partecipanti viene misurato sulla stessa variabile ordinale in due momenti diversi, ad esempio prima e dopo un trattamento. Le categorie della misurazione \"prima\" sono abbinate o accoppiate con le categorie della misurazione \"dopo\". <\/p>\n\n\n\n

Un altro esempio \u00e8 uno studio che confronta le preferenze delle coppie su un determinato aspetto, in cui le preferenze di un partner sono abbinate o accoppiate con le preferenze dell'altro partner. Le categorie abbinate sono spesso analizzate utilizzando test statistici non parametrici, come il Wilcoxon signed-rank test o il test di Friedman, per confrontare le differenze tra le categorie all'interno di ogni coppia o gruppo.<\/p>\n\n\n\n

Categoria non abbinata<\/h3>\n\n\n\n

La categoria non abbinata \u00e8 un altro tipo di variabile ordinale. A differenza delle categorie abbinate, le categorie non abbinate non hanno una chiara relazione o connessione tra le categorie. Ad esempio, se si chiede agli intervistati di valutare le loro preferenze per diversi tipi di generi musicali, potrebbe non esserci un ordine o una relazione chiara tra le categorie jazz, country e rock.<\/p>\n\n\n\n

Nelle categorie non abbinate, le categorie possono ancora essere ordinate in base alle preferenze o alle percezioni individuali di un intervistato, ma non esiste un ordine oggettivo o coerente che si applichi a tutti gli intervistati. Questo pu\u00f2 rendere pi\u00f9 difficile l'analisi e l'interpretazione dei dati rispetto alle categorie abbinate, che hanno un ordinamento chiaro e coerente.<\/p>\n\n\n\n

Esempi di dati ordinali<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Esempi di dati ordinali si trovano in molte aree di ricerca e in vari tipi di misurazioni. Alcuni esempi di dati ordinali sono:<\/p>\n\n\n\n

Scala degli intervalli<\/h3>\n\n\n\n

La scala a intervalli \u00e8 un tipo di scala di misurazione che ha un valore numerico assegnato a ciascuna categoria o risposta e le differenze tra i valori sono significative e uguali. \u00c8 simile alla scala dei rapporti, ma non ha un vero punto zero.<\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, la scala di temperatura Celsius \u00e8 un esempio di scala intervallare. La differenza tra 10\u00b0C e 20\u00b0C \u00e8 la stessa di quella tra 20\u00b0C e 30\u00b0C. Tuttavia, 0\u00b0C non rappresenta una totale assenza di temperatura, ma piuttosto un punto specifico della scala.<\/p>\n\n\n\n

Scala Likert<\/h3>\n\n\n\n

La scala Likert \u00e8 un tipo comune di dati ordinali che utilizza una serie di opzioni di risposta, come \"fortemente d'accordo\", \"d'accordo\", \"neutrale\", \"in disaccordo\" e \"fortemente in disaccordo\", per misurare atteggiamenti, opinioni o percezioni. A ogni risposta viene assegnato un valore numerico, che di solito va da 1 a 5 o da 1 a 7, con un valore pi\u00f9 alto che indica una risposta pi\u00f9 positiva o pi\u00f9 forte. La scala Likert viene spesso utilizzata in sondaggi e questionari per raccogliere dati ordinali che possono essere analizzati con metodi specifici.<\/p>\n\n\n\n

Come analizzare i dati ordinali?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Esistono diversi metodi per analizzare i dati ordinali, tra cui:<\/p>\n\n\n\n

Statistiche descrittive:<\/strong> Le statistiche descrittive sono utilizzate per riassumere e descrivere la tendenza centrale e la distribuzione dei dati ordinali. Alcune statistiche descrittive comunemente utilizzate per i dati ordinali includono la mediana, la modalit\u00e0 e i percentili. Le statistiche descrittive possono aiutare a fornire una panoramica generale dei dati e a identificare eventuali problemi, come ad esempio i valori anomali o le distribuzioni distorte. Tuttavia, non forniscono informazioni sulla significativit\u00e0 statistica delle differenze o delle relazioni tra gruppi.<\/p>\n\n\n\n

Test non parametrici: <\/strong>I test non parametrici sono comunemente utilizzati per analizzare i dati ordinali perch\u00e9 non richiedono che i dati seguano una distribuzione specifica, come quella normale, e non presuppongono che gli intervalli tra le categorie siano uguali. Questi test si basano sui ranghi delle osservazioni piuttosto che sui loro valori esatti. I test non parametrici sono resistenti agli outlier e vengono spesso utilizzati quando non sono soddisfatti i presupposti dei test parametrici. Tuttavia, possono avere una potenza statistica inferiore rispetto ai test parametrici, soprattutto quando le dimensioni del campione sono ridotte. <\/p>\n\n\n\n

Regressione logistica ordinale:<\/strong> La regressione logistica ordinale \u00e8 un metodo statistico utilizzato per modellare la relazione tra una o pi\u00f9 variabili indipendenti ordinali e una variabile dipendente ordinale. Questo metodo \u00e8 utile quando si vogliono determinare i fattori che influenzano il risultato di una variabile ordinale. La regressione logistica ordinale presuppone che le categorie della variabile dipendente siano ordinate e che la distanza tra le categorie non sia necessariamente uguale. Inoltre, presuppone che la relazione tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti sia log-lineare.<\/p>\n\n\n\n

Analisi della corrispondenza:<\/strong> Questo metodo viene utilizzato per esplorare la relazione tra due o pi\u00f9 variabili ordinali. Aiuta a identificare i modelli e le relazioni tra le variabili e a visualizzarli in uno spazio bidimensionale. Il metodo prevede la creazione di una tabella di contingenza che mostra le frequenze di ciascuna categoria per ogni variabile. Quindi, per ogni categoria viene calcolata una serie di punteggi in base alla distribuzione complessiva dei dati. Questi punteggi vengono utilizzati per creare un grafico bidimensionale in cui ogni categoria \u00e8 rappresentata da un punto. La distanza tra i punti indica il grado di similarit\u00e0 o dissimilarit\u00e0 tra le categorie.<\/p>\n\n\n\n

Modellazione di equazioni strutturali:<\/strong> La modellazione delle equazioni strutturali (SEM) \u00e8 un metodo statistico utilizzato per analizzare le relazioni tra le variabili e per testare modelli complessi. \u00c8 una tecnica di analisi multivariata che pu\u00f2 gestire pi\u00f9 variabili, sia osservate che latenti, e pu\u00f2 testare le relazioni causali tra le variabili. Nell'analisi dei dati ordinali, il SEM pu\u00f2 essere utilizzato per testare modelli che includono pi\u00f9 variabili ordinali e costrutti latenti. Pu\u00f2 anche aiutare a identificare e stimare l'entit\u00e0 degli effetti diretti e indiretti delle variabili tra loro.<\/p>\n\n\n\n

Statistica inferenziale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La statistica inferenziale \u00e8 una branca della statistica che consiste nel trarre conclusioni e fare inferenze su una popolazione sulla base di un campione di dati. \u00c8 uno strumento potente che permette ai ricercatori di fare generalizzazioni, previsioni e ipotesi su un gruppo pi\u00f9 ampio al di l\u00e0 dei dati osservati.<\/p>\n\n\n\n

Mentre le statistiche descrittive riassumono e descrivono i dati, le statistiche inferenziali fanno un ulteriore passo avanti utilizzando la teoria delle probabilit\u00e0 e i metodi statistici per analizzare i dati del campione e trarre conclusioni sulla popolazione da cui \u00e8 stato prelevato il campione. Utilizzando le statistiche inferenziali, i ricercatori possono fare previsioni, testare ipotesi e prendere decisioni informate sulla base dei risultati.<\/p>\n\n\n\n

Usi dei dati ordinali<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

I dati ordinali sono utilizzati in un'ampia gamma di applicazioni e vengono spesso raccolti attraverso indagini, questionari e altre forme di ricerca. Ecco alcuni usi comuni dei dati ordinali:<\/p>\n\n\n\n

Sondaggi\/Questionari<\/h3>\n\n\n\n

I sondaggi e i questionari sono un modo comune per raccogliere dati ordinali. Ad esempio, un sondaggio pu\u00f2 chiedere agli intervistati di valutare il loro livello di accordo con un'affermazione su una scala da \"fortemente in disaccordo\" a \"fortemente d'accordo\". Questo tipo di dati pu\u00f2 essere utilizzato per analizzare le tendenze o i modelli delle risposte.<\/p>\n\n\n\n

Ricerca<\/h3>\n\n\n\n

I dati ordinali possono essere utilizzati anche negli studi di ricerca per misurare la relazione tra diverse variabili. Ad esempio, un ricercatore potrebbe utilizzare una scala ordinale per misurare la gravit\u00e0 di un particolare sintomo in un gruppo di pazienti affetti da una particolare malattia. Questo tipo di dati pu\u00f2 poi essere utilizzato per confrontare la gravit\u00e0 del sintomo in gruppi diversi di pazienti o per seguire i cambiamenti del sintomo nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

Servizio clienti<\/h3>\n\n\n\n

I dati ordinali possono essere utilizzati anche nel servizio clienti per misurare la soddisfazione o l'insoddisfazione dei clienti. Ad esempio, si pu\u00f2 chiedere a un cliente di valutare la sua esperienza con un prodotto o un servizio di un'azienda su una scala da \"molto insoddisfatto\" a \"molto soddisfatto\". Questo tipo di dati pu\u00f2 essere utilizzato per identificare le aree di miglioramento e per monitorare le variazioni della soddisfazione dei clienti nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

Domande di lavoro<\/h3>\n\n\n\n

I dati ordinali possono essere utilizzati anche nelle domande di lavoro per misurare le qualifiche o il livello di esperienza di un candidato. Ad esempio, un datore di lavoro potrebbe chiedere ai candidati di valutare il loro livello di esperienza in un particolare settore su una scala che va da \"nessuna esperienza\" a \"esperto\". Questo tipo di dati pu\u00f2 essere utilizzato per confrontare le qualifiche dei diversi candidati e selezionare il candidato pi\u00f9 qualificato per il lavoro.<\/p>\n\n\n\n

Differenza tra dati ordinali e nominali<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

I dati ordinali e nominali sono due tipi di dati categorici. La differenza principale tra loro sta nel livello di misurazione e nelle informazioni che trasmettono.<\/p>\n\n\n\n

I dati ordinali sono un tipo di dati categorici in cui le variabili hanno un ordine naturale o una classificazione. Sono misurati a livello ordinale, il che significa che hanno un ordine naturale, ma le differenze tra i valori non possono essere quantificate o misurate. Esempi di dati ordinali sono le classifiche, le valutazioni e le scale Likert.<\/p>\n\n\n\n

D'altra parte, anche i dati nominali sono un tipo di dati categorici, ma non hanno un ordine o una classificazione naturale. Sono misurati a livello nominale, il che significa che i dati possono essere classificati solo in categorie mutuamente esclusive, senza alcuna classificazione o ordine intrinseco. Esempi di dati nominali sono il sesso, l'etnia e lo stato civile.<\/p>\n\n\n\n

La differenza principale tra dati ordinali e nominali \u00e8 che i dati ordinali hanno un ordine naturale o una classifica, mentre i dati nominali non ce l'hanno. Per saperne di pi\u00f9 sulla differenza tra dati ordinali e nominali, consultate questo sito web.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Avete bisogno di un'illustrazione molto specifica? La disegneremo per voi!<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mind the Graph<\/a> La piattaforma offre un'ampia libreria di illustrazioni scientifiche e modelli con concetti scientifici complessi e immagini particolari richieste. Mind the Graph lavorer\u00e0 con voi per creare un'illustrazione di alta qualit\u00e0 che soddisfi le vostre aspettative. Questo servizio vi garantisce di avere le immagini esatte di cui avete bisogno per le vostre ricerche, presentazioni o pubblicazioni, senza dover ricorrere a software di progettazione o competenze specifiche.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n
\n
\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
Iniziare a creare con Mind the Graph<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Scoprite qui una comprensione completa degli esempi di dati ordinali. Scoprite cos'\u00e8 un dato ordinale e come utilizzarlo in modo efficace.<\/p>","protected":false},"author":35,"featured_media":29894,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"\nExploring Ordinal Data: Examples and Uses - Mind the Graph Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/esempi-di-dati-ordinali\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/esempi-di-dati-ordinali\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mind the Graph Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-10-14T09:04:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-10-10T21:12:07+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1124\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"613\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minuti\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses - Mind the Graph Blog","description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/esempi-di-dati-ordinali\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses","og_description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","og_url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/esempi-di-dati-ordinali\/","og_site_name":"Mind the Graph Blog","article_published_time":"2023-10-14T09:04:00+00:00","article_modified_time":"2023-10-10T21:12:07+00:00","og_image":[{"width":1124,"height":613,"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png","type":"image\/png"}],"author":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses","twitter_description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","twitter_image":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png","twitter_misc":{"Scritto da":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","Tempo di lettura stimato":"10 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/","name":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses - Mind the Graph Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2023-10-14T09:04:00+00:00","dateModified":"2023-10-10T21:12:07+00:00","author":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/542e3620319366708346388407c01c0a"},"description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/","name":"Mind the Graph Blog","description":"Your science can be beautiful!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/542e3620319366708346388407c01c0a","name":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a59218eda57fb51e0d7aea836e593cd1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a59218eda57fb51e0d7aea836e593cd1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o"},"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/author\/angelica\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/35"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29892"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29903,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892\/revisions\/29903"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29894"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29892"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29892"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29892"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}