7点のリッカート(Likert)尺度：

身体運動を評価するためのBorg-RPE尺度：

Borg-CR10尺度：

債権のムーディーズの格付け：

サイズ：

柔道の段：

コンテナ船の大きさ：

痛みの尺度：

USDAの牛肉の格付け：

USDAのオレンジの格付け：

USDA卵の大きさの格付け：

カテゴリは文字列のような任意のタイプの式でよい：

実体：

色：

画像：

数値カテゴリは数値尺度を使わない：

デフォルトで，OrdinalScaleの値が自動的に割り当てられる：

音階の5オクターブの値を与える：

各音のラベルを指定する：

スケールから省略されたカテゴリは欠落したものとして扱われ，表示されない：

デフォルトでカテゴリはラベルとして使われる：

カテゴリの代りに使うラベルを指定する：

ここのカテゴリのラベルを与える：

ラベルは任意のタイプの式でよい：

名義スケールの特性のリストを得る：

カテゴリのリストを抽出する：

値のリストを抽出する：

カテゴリと値の間のマッピングを抽出する：

値とカテゴリの間のマッピングを抽出する：

ラベルのリストを抽出する：

カテゴリとラベルの間のマッピングを抽出する：

単一のカテゴリの値を決定する：

値のカテゴリを決定する：

カテゴリのリストについて値を決定する：

カテゴリのリストについてのラベルを決定する：

可視化関数で使う：

デフォルトで，値は自動的に割り当てられる：

値を指定する：

特定のラベルを指定する：

順序は自動的に指定される：

順序を手動で指定する：

Associationを使ってカテゴリと値を指定する：

同じ値を共有するカテゴリは統合される：

雌鶏の成長に伴う卵の大きさの変化の時系列をプロットする：

リンゴの値段を大きさに基づいて表示する：

2021年のアメリカ合衆国の各州の債権格付けを定義済みのムーディーズの格付け尺度でプロットする：

S&PおよびFitchの格付け尺度でプロットする：

イリノイ州におけるS&P債の歴史的な格付け：

賭博者の破滅過程をのシミュレーションをListLinePlotでOrdinalScaleを使って可視化する：

勝率が0.5，賭博者の最初の持ち金が7，賭博者と胴元の持ち金の合計金額が10とする．ここでの状態は賭博者の財産プラス1を表す整数の1から11までである：

シミュレーションを15回行って，公正なゲームの場合の勝率つまり合計金額すべてを取得する確率は賭博者の最初の持ち金と賭博者プラス胴元の合計金額にかかっていることを観察する：

クラスの生徒の成績を表示する：

さまざまな怪我の痛みの尺度を表示する：

分類にOrdinalScaleの値の連想を使う：

硬度値が与えられた場合に，同様の硬材を求める：