Изследване на ординални данни: Примери и приложения

В областта на научните изследвания и анализа на данни разбирането на различните видове данни е от съществено значение за изготвянето на значими заключения и вземането на информирани решения. Един такъв тип са ординалните данни, които играят решаваща роля в различни дисциплини - от социалните науки до пазарните проучвания. Разбирането на това какво представляват ординалните данни и как се различават от другите видове данни е от съществено значение за изследователите, които се стремят да извлекат смислени прозрения от своите набори от данни. В тази статия ще намерите изчерпателно обяснение на това какво представляват ординалните данни и какво е тяхното значение в областта на научните изследвания.

Какво представляват ординалните данни?

Ординалните данни са вид категорични данни, при които категориите имат естествен ред или класификация. Това означава, че категориите са подредени по такъв начин, че могат да бъдат класирани или подредени въз основа на тяхната относителна стойност или важност. Например въпрос от анкета, в който от респондентите се иска да оценят степента си на съгласие по скала от 1 до 5, събира ординални данни, тъй като отговорите имат естествен ред от "категорично несъгласен" (1) до "категорично съгласен" (5). Примерите за ординални данни могат да бъдат анализирани чрез статистически методи като тестове хи-квадрат, но се изисква известна предпазливост, тъй като разстоянията между категориите може да не са равни.

Ординалните данни са от решаващо значение за научните изследвания, тъй като позволяват класифициране и сравняване на данни с естествен ред или класиране, което може да осигури ценна информация за моделите, връзките и тенденциите в данните. Този тип данни често се използват в изследванията в областта на социалните науки, като например анкети и въпросници, при които от респондентите се изисква да оценят по скала своите мнения или преживявания.

Фигура: https://www.voxco.com/wp-content/uploads/2021/03/Cover-scale-1536×864.jpg

Характеристики на ординалните данни

Ординалните данни са вид категорични данни, които представляват определен ред или класиране сред категориите. Следват някои основни характеристики на ординалните данни:

Поръчайте: Категориите в ординалните данни имат определен ред или класиране и този ред представлява нивото на съгласие, несъгласие или предпочитание. Например в проучване, в което се пита за качеството на получената услуга, вариантите за отговор могат да бъдат "отличен", "добър", "справедлив" или "лош", които имат ясен ред.

Нецифрово число: Категориите на ординалните данни не са непременно представени с числа, а категориите могат да бъдат думи или символи. Например в система за оценяване на ресторанти може да се използват звезди за обозначаване на нивата на качество вместо цифрови стойности.

Неравномерни интервали: Разстоянията между категориите не са непременно равни. Например разликата между "напълно съгласен" и "съгласен" по скалата на Ликерт може да не е същата като разликата между "несъгласен" и "напълно несъгласен".

Ограничен брой категории: Ординалните данни обикновено имат краен брой категории, които често са предварително определени от изследователя. Например в едно проучване може да се използва скала на Ликерт с пет варианта за отговор.

Могат да се разглеждат като цифрови данни: Понякога ординалните данни могат да се третират като числови данни за целите на статистическия анализ, но това трябва да се прави с повишено внимание. Присвояването на смислени числови стойности на ординалните категории може да улесни анализа и интерпретацията, но не трябва да променя основния характер на данните.

Видове ординални променливи

Редните променливи са променливи, които могат да бъдат класирани или подредени въз основа на техните стойности или атрибути. Съществуват два вида ординални променливи:

Съответстваща категория

При подредените по категории ординални променливи съществува естествен ред в категориите на променливата. Този ред се определя от самата променлива, а категориите са взаимно изключващи се. Например при дизайн на изследване преди и след една и съща група участници се измерва една и съща ординална променлива в два различни момента във времето, например преди и след лечение. Категориите в измерването "преди" са съчетани или сдвоени с категориите в измерването "след".

Друг пример е проучване, в което се сравняват предпочитанията на двойки в определен аспект, като предпочитанията на единия партньор се съпоставят с предпочитанията на другия партньор. Съпоставените категории често се анализират с помощта на непараметрични статистически тестове, като например Wilcoxon signed-rank test или Friedman test, за да се сравнят разликите между категориите в рамките на всяка двойка или група.

Несравнима категория

Несъвпадащата категория е друг вид ординална променлива. За разлика от съвпадащите категории, при несъвпадащите категории няма ясна връзка или взаимовръзка между категориите. Например, ако поискате от респондентите да оценят предпочитанията си към различни видове музикални жанрове, може да няма ясна подредба или връзка между категориите джаз, кънтри и рок.

При несъвпадащите категории категориите все още могат да бъдат подредени въз основа на индивидуалните предпочитания или възприятия на респондента, но няма обективно или последователно подреждане, което да се прилага за всички респонденти. Това може да затрудни анализа и интерпретацията на данните в сравнение със съвпадащите категории, които имат ясна и последователна подредба.

Примери за ординални данни

Примери за ординални данни могат да се намерят в много области на научните изследвания и в различни видове измервания. Някои примери за ординални данни включват:

Интервална скала

Интервалната скала е вид измервателна скала, при която на всяка категория или отговор е присвоена цифрова стойност, а разликите между стойностите са значими и равни. Тя е подобна на скалата на съотношението, с изключение на това, че няма истинска нулева точка.

Например температурната скала по Целзий е пример за интервална скала. Разликата между 10°C и 20°C е същата като разликата между 20°C и 30°C. Въпреки това 0°C не представлява пълно отсъствие на температура, а по-скоро определена точка от скалата.

Скала на Ликерт

Скалата на Ликерт е общ тип ординални данни, които използват набор от възможности за отговор, като "напълно съгласен", "съгласен", "неутрален", "несъгласен" и "напълно несъгласен", за измерване на нагласи, мнения или възприятия. На всеки отговор се приписва числова стойност, която обикновено варира от 1 до 5 или от 1 до 7, като по-високата стойност означава по-положителен или по-силен отговор. Скалата на Ликерт често се използва в проучвания и въпросници за събиране на ординарни данни, които могат да бъдат анализирани с помощта на специфични методи.

Как да анализираме ординални данни?

Съществуват няколко метода за анализ на ординални данни, включително:

Описателна статистика: Описателната статистика се използва за обобщаване и описване на централната тенденция и разпределението на ординалните данни. Някои често използвани описателни статистики за ординални данни включват медианата, модата и персентилите. Описателната статистика може да помогне да се направи общ преглед на данните и да се идентифицират всякакви потенциални проблеми, като например отклонения или изкривени разпределения. Те обаче не предоставят никаква информация за статистическата значимост на разликите или връзките между групите.

Непараметрични тестове: Непараметричните тестове обикновено се използват за анализ на ординални данни, тъй като не изискват данните да следват определено разпределение, например нормално разпределение, и не предполагат, че интервалите между категориите са равни. Тези тестове се основават на ранговете на наблюденията, а не на техните точни стойности. Непараметричните тестове са устойчиви на отклонения и често се използват, когато предположенията на параметричните тестове не са изпълнени. Въпреки това те могат да имат по-малка статистическа сила от параметричните тестове, особено когато размерът на извадката е малък.

Ординална логистична регресия: Ординалната логистична регресия е статистически метод, използван за моделиране на връзката между една или повече ординални независими променливи и ординална зависима променлива. Този метод е полезен, когато искате да определите факторите, които оказват влияние върху резултата от една ординална променлива. Ординалната логистична регресия предполага, че категориите на зависимата променлива са подредени и че разстоянието между категориите не е непременно равно. Той също така предполага, че връзката между зависимата променлива и независимите променливи е логаритмична.

Анализ на кореспонденцията: Този метод се използва за изследване на връзката между две или повече ординални променливи. Той помага да се идентифицират моделите и връзките между променливите и да се визуализират в двуизмерно пространство. Методът включва създаване на контингентна таблица, която показва честотите на всяка категория за всяка променлива. След това се изчислява набор от оценки за всяка категория въз основа на общото разпределение на данните. Тези оценки се използват за създаване на двуизмерен график, в който всяка категория е представена с точка. Разстоянието между точките показва степента на сходство или разнородност между категориите.

Моделиране на структурни уравнения: Моделирането на структурни уравнения (SEM) е статистически метод, използван за анализ на връзките между променливите и за тестване на сложни модели. Това е техника за многовариантен анализ, която може да работи с множество променливи, както наблюдавани, така и латентни, и може да тества причинно-следствените връзки между променливите. Когато се анализират ординални данни, SEM може да се използва за тестване на модели, които включват множество ординални променливи и латентни конструкти. Той може също така да помогне да се идентифицират и оценят размерите на преките и косвените ефекти на променливите една върху друга.

Заключителна статистика

Инференциалната статистика е дял от статистиката, който включва правене на заключения и изводи за популацията въз основа на извадка от данни. Тя е мощен инструмент, който позволява на изследователите да правят обобщения, прогнози и хипотези за по-голяма група извън наблюдаваните данни.

Докато описателната статистика обобщава и описва данните, изводната статистика отива още по-далеч, като използва теорията на вероятностите и статистическите методи, за да анализира данните от извадката и да направи заключения за популацията, от която е взета извадката. Като използват инференциалната статистика, изследователите могат да правят прогнози, да проверяват хипотези и да вземат информирани решения въз основа на резултатите.

Използване на ординални данни

Редовите данни се използват в широк спектър от приложения и често се събират чрез проучвания, въпросници и други форми на изследване. Ето някои често срещани употреби на ординални данни:

Проучвания/въпросници

Проучванията и въпросниците са често срещан начин за събиране на редови данни. Например в едно проучване може да се поиска от респондентите да оценят степента си на съгласие с дадено твърдение по скала от "напълно несъгласен" до "напълно съгласен". Този тип данни могат да се използват за анализ на тенденциите или моделите в отговорите.

Изследвания

Ординалните данни могат да се използват и в научни изследвания за измерване на връзката между различни променливи. Например изследовател може да използва ординална скала, за да измери тежестта на определен симптом в група пациенти с определено заболяване. Този тип данни могат да се използват за сравняване на тежестта на симптома при различни групи пациенти или за проследяване на промените в симптома с течение на времето.

Обслужване на клиенти

Ординалните данни могат да се използват и в обслужването на клиенти за измерване на удовлетвореността или неудовлетвореността на клиентите. Например клиентът може да бъде помолен да оцени опита си с продукта или услугата на дадена компания по скала от "много неудовлетворен" до "много доволен". Този тип данни могат да се използват за идентифициране на области за подобрение и за проследяване на промените в удовлетвореността на клиентите с течение на времето.

Кандидатури за работа

Ординалните данни могат да се използват и при кандидатстване за работа, за да се оцени квалификацията или нивото на опит на кандидата. Например работодателят може да поиска от кандидатите за работа да оценят нивото си на опит в определена област по скала от "без опит" до "експерт". Този тип данни могат да се използват за сравняване на квалификациите на различните кандидати за работа и за избор на най-квалифицирания кандидат за работата.

Разлика между ординални и номинални данни

Редовите и номиналните данни са два вида категорични данни. Основната разлика между тях се състои в нивото на измерване и информацията, която те предават.

Редовите данни са вид категорични данни, при които променливите имат естествен ред или класификация. Те се измерват на ординално ниво, което означава, че имат естествена подредба, но разликите между стойностите не могат да бъдат количествено определени или измерени. Примери за ординални данни са класации, рейтинги и скали на Ликерт.

От друга страна, номиналните данни също са вид категорични данни, но нямат естествена подредба или класификация. Тя се измерва на номинално ниво, което означава, че данните могат да бъдат класифицирани само във взаимно изключващи се категории без присъщо подреждане или ред. Примери за номинални данни са пол, етническа принадлежност и семейно положение.

Основната разлика между ординалните и номиналните данни е, че ординалните данни имат естествен ред или класиране, докато номиналните данни нямат такъв. За да научите повече за разликата между ординални и номинални данни, проверете този уебсайт.

Нуждаете се от много специфична илюстрация? Ние ще я изработим за вас!

Mind the Graph платформата предлага обширна библиотека от научни илюстрации и шаблони със сложни научни концепции и конкретни изображения, които ви трябват. Mind the Graph ще работи с вас, за да създаде висококачествена илюстрация, която да отговаря на вашите очаквания. Тази услуга ви гарантира, че можете да разполагате с точните визуализации, от които се нуждаете за вашето изследване, презентация или публикация, без да ви е необходим специализиран софтуер или умения за проектиране.