date ordinale definiție:
datele ordinale sunt un tip statistic de date cantitative în care variabilele există în categorii ordonate în mod natural. Distanța dintre două categorii nu este stabilită folosind date ordinale.
în statistici, un grup de numere ordinale indică date ordinale și un grup de date ordinale sunt reprezentate folosind o scară ordinală. Principala diferență între datele nominale și ordinale este că ordinalul are o ordine de categorii, în timp ce nominal nu.
Aflați mai multe: Nominal vs Ordinal
scara Likert este un exemplu popular de date ordinale. Pentru o întrebare precum: „Vă rugăm să exprimați importanța prețurilor pentru achiziționarea unui produs.”, o scară Likert va avea următoarele opțiuni care sunt codificate la 1,2,3,4 și 5 (numere). 1 este mai mică decât 2, Care este mai mică decât 3, care este mai mică decât 4, care la rândul său este mai mică decât 5.
| Very Important | Important | Neutral | Unimportant | Very Unimportant |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
Ordinal data is thus a collection of ordinal variables, i.e., if you have variables in a particular order – „low, medium, high”, they can be represented as ordinal data. Există doi factori importanți de luat în considerare pentru datele ordinale –
- există mai mulți termeni care reprezintă „ordine”, cum ar fi „înalt, superior, cel mai înalt” sau „mulțumit, nemulțumit, extrem de nemulțumit”.
- diferența dintre variabile nu este uniformă.
Aflați mai multe: tipuri de variabile de măsurare
caracteristici de date ordinale:
pentru o întrebare precum următoarele, iată cinci caracteristici de date ordinale:
- care dintre următoarele categorii descrie cel mai bine Ultimele dvs. experiențe de cumpărare cu un produs / serviciu?
- foarte plăcut
- oarecum plăcut
- neutru
- oarecum neplăcut
- foarte neplăcut
- stabiliți un rang relativ: în exemplul menționat mai sus, oarecum plăcut este cu siguranță mai rău decât foarte plăcut sau foarte neplăcut este mai rău decât oarecum neplăcut. Există în mod clar un rang în cadrul opțiunilor – care este un semn al datelor ordinale.
- valoarea intervalului este necunoscută: variația dintre foarte plăcută și oarecum plăcută nu trebuie să fie aceeași cu diferența dintre oarecum neplăcută și foarte neplăcută. Acest interval nu poate fi încheiat folosind scara ordinală.
- măsurați trăsăturile non-numerice: în exemplul dat, toate opțiunile de răspuns sunt non-numerice și, în mod similar, datele ordinale pot fi utilizate pentru a capta sentimente precum satisfacția, fericirea, frecvența etc.
- Add – on la datele nominale: datele nominale sunt date „etichetate”. Datele ordinale sunt etichetate date într-o anumită ordine. În eșantionul menționat mai sus, există o ordine notabilă în opțiuni, ceea ce îl face un caz clasic de date ordinale.
- datele ordinale au o mediană: Mediana este valoarea din mijloc, dar nu valoarea mijlocie a unei scări și poate fi calculată cu date care au o ordine înnăscută.
analiza datelor ordinale:
- metode ușoare de analiză a datelor ordinale:
datele ordinale sunt prezentate într-un format tabelar care facilitează analiza cercetătorului. Parcelele mozaice sunt, de asemenea, utilizate pentru a stabili relația dintre datele nominale și cele ordinale.
de exemplu, dacă o organizație intenționează să analizeze numărul de angajați din fiecare ierarhie pentru a face un proces sistematic de angajare pentru anul următor – poate pune aceste date într-un format tabelar ordonat. Directorii de resurse umane vor găsi aceste date extrem de ușor de consultat și analizat pentru orice actualizări viitoare.
- Mann-Whitney u test:
pentru a compara două grupuri de date ordinale, trebuie utilizat testul Mann-Whitney U. – Acest test permite unui cercetător să concluzioneze că o variabilă dintr-un eșantion este mai mare sau mai mică decât o altă variabilă selectată aleatoriu dintr-un alt eșantion.
de exemplu, un cercetător psihologic poate înțelege diferite modele de comportament existente, astfel încât să poată fi observată și evaluată o analiză a două medicamente diferite.
- testul Kruskal–Wallis H:
pentru a compara mai mult de două grupuri ordinale, ar trebui utilizat testul Kruskal–Wallis H – în acest test, nu există nicio presupunere că datele provin dintr-o anumită sursă. Acest test concluzionează dacă mediana a două sau mai multe grupuri este variată. Acesta va arăta diferența dintre mai mult de două grupuri de date ordinale.
de exemplu, dacă un cercetător intenționează să evalueze impactul stresului la locul de muncă asupra calității muncii – variabila independentă va fi stresul la locul de muncă, care în mod ideal va avea trei etape: fără stres, prea mult stres și stres manevrabil și calitatea muncii va varia de la slabă la excelentă.
Exemple de date ordinale:
- într – o școală cu 3000 de elevi, există diferite categorii-boboci, studenți, juniori, seniori. După începerea termenului, acesta este numărul fiecărei categorii :
- 1000-boboci
- 800-Sophomores
- 750-juniori
- 450-seniori
- o organizație efectuează un sondaj trimestrial de satisfacție a angajaților care evidențiază în primul rând această întrebare: „Cât de fericit ești cu managerul și colegii tăi?”
- extrem de fericit-1
- fericit-2
- Neural-3
- nefericit-4
- extrem de nefericit-5
- În funcție de preferințele dvs., vă rugăm să evaluați aceste 5 cărți cele mai bine vândute:
- foc și furie – 1
- o loialitate mai mare: Adevăr, minciuni și Leadership-2
- femeia din fereastră-3
- Marele singur – 4
- arta subtilă de a nu da un F*ck: o abordare contraintuitivă pentru a trăi o viață bună – 5