순서 데이터 정의:
순서 데이터 통계적 유형의 정량 데이터에서는 변수가 존재하에서 자연적으로 발생하는 주문 범주가 있습니다. 두 범주 사이의 거리는 서수 데이터를 사용하여 설정되지 않습니다.
통계에서 서수 그룹은 서수 데이터를 나타내고 서수 데이터 그룹은 서수 척도를 사용하여 표시됩니다. 의 주요 차이점은 명목상 및 순서 데이터는 서수는 순서가 있는 카테고리의 동안 명목하지 않습니다.
Learn more: 공칭 대 서수
Likert Scale 은 인기있는 서수 데이터 예입니다. 같은 질문에 대 한:”제품을 구입 하는 당신을 위해 가격 중요성은 표현 하시기 바랍니다.”,Likert 규모는 1,2,3,4 및 5(숫자)로 코딩 된 다음 옵션을 갖습니다. 1 은 2 보다 작 으면 3 보다 작 으면 4 보다 작 으면 5 보다 작아집니다.
| 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. 두 가지 중요한 요소를 고려한 순서 데이터–
- 여러 개 있는 조건을 나타내는”주”와 같은”높이,높이,높은”또는”만족 불만족 매우 불만족”.
- 변수 간의 차이가 균일하지 않습니다.
자세히 알아보기:유형의 측정 변수를
순서 데이터 특성:
질문에 대한 다음과 같은 여기 다섯 가지 순서 데이터 특성.
- 는 다음 범주를 가장 잘 설명하는 마지막 구매 경험으로 제품/서비스입니까?
- 매우 즐거운
- 다행
- 중성
- 다소 불
- 매우 불쾌한
- 설정 상대적 순위:한를 들어,다소한은보다 확실히 더 나쁘 매우 쾌적하는 매우 불쾌한 보다 더 다소 불쾌합니다. 옵션 내에는 분명히 순위가 있습니다.이 순위는 서수 데이터의 표시입니다.
- 값의 간격을 알 수 없는 변동이 매우 쾌적하고 다소한 같은 필요가 없 사이의 차이로 다소 불쾌하고 아주 불쾌합니다. 이 간격은 서수 척도를 사용하여 결론을 내릴 수 없습니다.
- 측정 숫자가 아닌 특성:주어진 예제에서,모두 대답 옵션은 숫자가 아닌과 마찬가지로 순서 데이터 캡처를 사용할 수 있와 같이 감정을 만족도,행복,주파수 등등.
- 공칭 데이터에 추가 기능:공칭 데이터는”레이블이 지정된”데이터입니다. 서수 데이터는 특정 순서로 데이터 레이블이 지정됩니다. 위의 언급 샘플에서,그것을 서수 데이터의 고전적인 경우하게 옵션에 주목할만한 순서가있다.
- 서수 데이터는 중앙값: 중앙값은 중간에있는 값이지만 척도의 중간 값은 아니며 타고난 순서를 가진 데이터로 계산할 수 있습니다.
순서 데이터 분석:
- 쉬운 방법을 순서 데이터 분석:
순서형에 데이터가 표시되는 테이블 형식을 만드는 분석을 위해 쉽게 연구원이다. 모자이크 플롯은 또한 명목 데이터와 서수 데이터 사이의 관계를 설정하는 데 사용됩니다.
는 경우,예를 들어,조직의 계획이 분석에서 직원의 수는 각 계층을 체계적인 고용 과정에 대해 넣을 수 있습니다 그들은 이 데이터에서는 주문 형식으로. 인사 임원은이 데이터를 향후 업데이트를 참조하고 분석하기가 매우 쉽다는 것을 알게 될 것입니다.
- Mann-Whitney U 테스트:
두 서수 데이터 그룹을 비교하려면 Mann-Whitney U 테스트를 사용해야합니다. –이 테스트는 허용 연구을 체결하는 변수 중 하나에서 샘플은 더 많거나 적은 다른 변수를 무작위로 선택된 다른 샘플입니다.
예를 들어,심리학적 연구원이 이해할 수 있는 다양한 기존하는 행동 패턴이 그래서 하는 분석의 두 가지는 의약품 관찰할 수 있다고 평가합니다.
- Kruskal–H 스 테스트:
을 비교한 두 개 이상의 서수 그룹,Kruskal–Wallis H 테스트를 사용되어야–이 테스트에서이없는,가정 데이터에서 오는 특별한 소스입니다. 이 테스트는 두 개 이상의 그룹의 중앙값이 다양한지 여부를 결론 지었다. 두 개 이상의 서수 데이터 그룹 간의 차이를 표시합니다.
경우,예를 들어,연구원 계획이 미치는 영향을 평가하고의 스트레스에 작동에 작업의 품질–독립적인 변수가 될 것입니다 스트레스에 이상적으로 작동하는 경우 추가 요금이 발생할 수 있 단계:스트레스,스트레스를 너무 많이는 c++컴파일러입 스트레스와 작업의 품질에 따라 다를 것입니다 가난한 사람이 우수합니다.
순서 데이터 예:
- 학교에서 3000 학생,다양한 종류–신입생,학년,학년,노인이다. 용어가 시작된 후,이것은 각 카테고리의 카운트입니다 :
- 1000–신입생
- 800–학년
- 750–주
- 450–노
- 조직을 실시하고 분기별 직원 만족도 조사는 주로 하이라이트는 이 질문은”어떻게 행복은 당신과 당신의 관리자와 동료?”
- 매우 행복하다–1
- Happy–2
- 신경–3
- 불행–4
- 매우 불행–5
- 귀하의 환경 설정에 따라,평가는 이러한 5 가지 매트:
- 화재 및 분노–1
- 높은 충성도: 진리를 거짓말을,그리고 리더십–2
- 에서 여자 창–3
- 좋은 혼자–4
- 미묘한의 예술을 주지 않 F*ck:는 직관적 접근법을 좋은 생활–5