Ordinal Data Definition:
Ordinal data är en statistisk typ av kvantitativa data där variabler finns i naturligt förekommande ordnade kategorier. Avståndet mellan två kategorier fastställs inte med hjälp av ordinära data.
i statistik anger en grupp ordinära tal ordinära data och en grupp ordinära data representeras med hjälp av en ordinär skala. Huvudskillnaden mellan nominella och ordinära data är att ordinal har en ordning med kategorier medan nominell inte gör det.
Läs mer: Nominell vs Ordinal
Likert skala är ett populärt ordinal data exempel. För en fråga som: ”vänligen uttrycka vikten prissättning har för dig att köpa en produkt.”, en Likert skala kommer att ha följande alternativ som är kodade till 1,2,3,4 och 5 (siffror). 1 är mindre än 2, vilket är mindre än 3, vilket är mindre än 4, vilket i sin tur är mindre än 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. Det finns två viktiga faktorer att tänka på för ordinära data –
- Det finns flera termer som representerar ”ordning” som ”hög, högre, högsta” eller ”nöjd, missnöjd, extremt missnöjd”.
- skillnaden mellan variabler är inte enhetlig.
Läs mer: typer av Mätvariabler
Ordinal data Characteristics:
för en fråga som följande, Här är fem ordinal data characteristics:
- vilken av följande kategorier beskriver bäst dina senaste inköpsupplevelser med en produkt / tjänst?
- mycket trevlig
- något trevlig
- Neutral
- något obehagligt
- mycket obehagligt
- upprätta en relativ rang: i ovanstående exempel är något trevligt definitivt värre än mycket trevligt eller mycket obehagligt är värre än något obehagligt. Det finns tydligt en rang inom alternativen-vilket är ett tecken på ordinära data.
- intervallets värde är okänt: variationen mellan mycket trevlig och något trevlig behöver inte vara densamma som skillnaden mellan något obehaglig och mycket obehaglig. Detta intervall kan inte avslutas med ordinalskalan.
- Mät icke-numeriska egenskaper: i det givna exemplet är alla svaralternativ icke-numeriska och på liknande sätt kan ordinära data användas för att fånga känslor som tillfredsställelse, lycka, frekvens etc.
- tillägg till nominella data: nominella data är” märkt ” data. Ordinära data är märkta data i en specifik ordning. I ovanstående exempel finns det en anmärkningsvärd ordning i alternativen som gör det till ett klassiskt fall av ordinära data.
- ordinära data har en median: Median är värdet i mitten men inte medelvärdet för en skala och kan beräknas med data som har en medfödd ordning.
Ordinal dataanalys:
- enkla metoder för Ordinal dataanalys:
Ordinal data presenteras i ett tabellformat som gör analysen enklare för forskaren. Mosaikplotter används också för att fastställa förhållandet mellan nominella och ordinära data.
till exempel, om en organisation har för avsikt att analysera antalet anställda i varje hierarki för att göra en systematisk anställningsprocess för det kommande året – de kan sätta dessa data i ett ordnat tabellformat. HR-chefer hittar dessa data extremt enkla att hänvisa till och analysera för framtida uppdateringar.
- Mann-Whitney U-test:
för att jämföra två ordinära datagrupper bör Mann-Whitney U-testet användas. – Detta test gör det möjligt för en forskare att dra slutsatsen att en variabel från ett prov är större eller mindre än en annan variabel slumpmässigt vald från ett annat prov.till exempel kan en psykologisk forskare förstå olika befintliga beteendemönster så att en analys av två olika läkemedel kan observeras och utvärderas.
- Kruskal–Wallis h–test:
För att jämföra mer än två ordinära grupper bör Kruskal – Wallis H-test användas-i detta test antas det inte att data kommer från en viss källa. Detta test drar slutsatsen om medianen för två eller flera grupper varierar. Det kommer att visa skillnaden mellan mer än två ordinära datagrupper.
till exempel, om en forskare avser att utvärdera effekterna av stress på jobbet på kvaliteten på arbetet – den oberoende variabeln kommer att vara stress på jobbet som helst kommer att ha tre steg: ingen stress, för mycket stress och hanterbar stress och kvaliteten på arbetet kommer att variera från Dålig till utmärkt.
ordinära Dataexempel:
- i en skola med 3000 studenter finns det olika kategorier – Nybörjare, sophomores, juniorer, seniorer. När termen börjar är detta räkningen för varje kategori :
- 1000-Freshmen
- 800-Sophomores
- 750-Juniors
- 450 – seniorer
- en organisation genomför en kvartalsvis medarbetarundersökning som främst belyser denna fråga: ”hur glad är du med din chef och kamrater?”
- extremt glad – 1
- Glad – 2
- Neural-3
- olycklig-4
- extremt olycklig-5
- enligt dina önskemål, vänligen betygsätta dessa 5 bästsäljande böcker:
- Fire and Fury-1
- en högre lojalitet: Sanning, lögner och ledarskap-2
- kvinnan i fönstret-3
- den stora ensam-4
- den subtila konsten att inte ge en f * ck: ett kontraintuitivt sätt att leva ett gott liv-5