A kutatás és az adatelemzés területén a különböző adattípusok megértése elengedhetetlen az értelmes következtetések levonásához és a megalapozott döntések meghozatalához. Az egyik ilyen típus az ordinális adat, amely a társadalomtudományoktól kezdve a piackutatásig számos tudományágban döntő szerepet játszik. Annak megértése, hogy mit jelentenek az ordinális adatok, és miben különböznek más adattípusoktól, alapvető fontosságú azon kutatók számára, akik értelmes meglátásokat kívánnak nyerni az adatkészleteikből. Ez a cikk átfogó magyarázatot ad arról, hogy mi is az ordinális adat, és mi a jelentősége a kutatás területén.
Mi az Ordinális adat?
Az ordinális adatok a kategorikus adatok olyan típusa, amelyben a kategóriáknak természetes sorrendjük vagy rangsoruk van. Ez azt jelenti, hogy a kategóriák úgy vannak elrendezve, hogy relatív értékük vagy fontosságuk alapján rangsorolhatók vagy rendezhetők. Például egy olyan felmérési kérdés, amely arra kéri a válaszadókat, hogy egy 1-től 5-ig terjedő skálán értékeljék egyetértésük mértékét, ordinális adatokat gyűjt, mivel a válaszok természetes sorrendje a "határozottan nem értek egyet" (1) és a "határozottan egyetértek" (5) között van. Az ordinális adatok példái statisztikai módszerekkel, például chi-négyzet tesztekkel elemezhetők, de némi óvatosságra van szükség, mivel a kategóriák közötti távolságok nem feltétlenül egyenlőek.
Az ordinális adatok kulcsfontosságúak a tudományos kutatásban, mivel lehetővé teszik az adatok természetes sorrenddel vagy rangsorolással történő osztályozását és összehasonlítását, ami értékes betekintést nyújthat az adatokon belüli mintákba, kapcsolatokba és trendekbe. Ezt az adattípust gyakran használják a társadalomtudományi kutatásokban, például felmérésekben és kérdőívekben, ahol a válaszadókat arra kérik, hogy véleményüket vagy tapasztalataikat egy skálán értékeljék.
Ábra: https://www.voxco.com/wp-content/uploads/2021/03/Cover-scale-1536×864.jpg
Az ordinális adatok jellemzői
Az ordinális adatok a kategorikus adatok olyan típusa, amely a kategóriák között egy adott sorrendet vagy rangsort képvisel. Az ordinális adatok néhány fő jellemzője a következő:
Rendben: Az ordinális adatokban a kategóriáknak meghatározott sorrendjük vagy rangsoruk van, és ez a sorrend az egyetértés, az egyet nem értés vagy a preferencia szintjét jelzi. Például egy, a kapott szolgáltatás minőségét firtató felmérésben a válaszlehetőségek lehetnek "kiváló", "jó", "közepes" vagy "gyenge", amelyeknek egyértelmű sorrendjük van.
Nem numerikus: Az ordinális adatkategóriákat nem feltétlenül számok jelölik, és a kategóriák lehetnek szavak vagy szimbólumok. Például egy éttermi minősítési rendszer a számértékek helyett csillagokat használhat a minőségi szintek jelölésére.
Egyenlőtlen időközök: A kategóriák közötti távolságok nem feltétlenül egyenlőek. Például a Likert-skálán a "teljesen egyetért" és az "egyetért" közötti különbség nem feltétlenül azonos a "nem értek egyet" és az "egyáltalán nem értek egyet" közötti különbséggel.
Korlátozott számú kategória: Az ordinális adatok jellemzően véges számú kategóriával rendelkeznek, amelyeket gyakran a kutató előre meghatároz. Egy felmérés például öt válaszlehetőséget tartalmazó Likert-skálát használhat.
Számadatként kezelhető: Néha az ordinális adatokat statisztikai elemzés céljából numerikus adatokként lehet kezelni, de ezt óvatosan kell tenni. Az ordinális kategóriákhoz értelmes numerikus értékek hozzárendelése megkönnyítheti az elemzést és az értelmezést, de nem változtathatja meg az adatok alapvető jellegét.
Az ordinális változók típusai
Az ordinális változók olyan változók, amelyek értékeik vagy attribútumaik alapján rangsorolhatók vagy rendezhetők. Az ordinális változóknak két típusa van:
Megfelelő kategória
A megfeleltetett kategóriájú ordinális változók esetében a változó kategóriái között természetes sorrend van. Ezt a sorrendet maga a változó határozza meg, és a kategóriák kölcsönösen kizárják egymást. Például egy "előtte-utána" vizsgálati tervben a résztvevők ugyanazon csoportját két különböző időpontban, például egy kezelés előtt és után, ugyanazon ordinális változót mérik. Az "előtte" mérés kategóriáit összevetik vagy párosítják az "utána" mérés kategóriáival.
Egy másik példa a párok preferenciáit összehasonlító vizsgálat egy bizonyos szempontból, ahol az egyik partner preferenciáit összevetik vagy párosítják a másik partner preferenciáival. A párosított kategóriákat gyakran elemzik nem parametrikus statisztikai tesztekkel, például a Wilcoxon előjeles rangsor teszt vagy a Friedman-teszt segítségével, hogy összehasonlítsák a kategóriák közötti különbségeket az egyes párokon vagy csoportokon belül.
Páratlan kategória
A párosítatlan kategória egy másik típusú ordinális változó. Az illesztett kategóriákkal ellentétben a nem illesztett kategóriák között nincs egyértelmű kapcsolat vagy kapcsolat. Ha például arra kéri a válaszadókat, hogy értékeljék a különböző zenei műfajok iránti preferenciáikat, akkor nem biztos, hogy egyértelmű sorrend vagy kapcsolat van a jazz, country és rock kategóriák között.
A nem illesztett kategóriák esetében a kategóriák még mindig a válaszadó egyéni preferenciái vagy felfogása alapján rendezhetők, de nincs objektív vagy következetes sorrend, amely minden válaszadóra érvényes. Ez megnehezítheti az adatok elemzését és értelmezését a megfeleltetett kategóriákhoz képest, amelyek világos és következetes sorrenddel rendelkeznek.
Példák az ordinális adatokra
Ordinális adatokra számos kutatási területen és különböző típusú mérésekben találhatunk példákat. Néhány példa az ordinális adatokra:
Intervallum skála
Az intervallumskála olyan típusú mérési skála, amelynél minden kategóriához vagy válaszhoz egy számértéket rendelnek, és az értékek közötti különbségek értelmesek és egyenlőek. Hasonló az arányskálához, azzal a különbséggel, hogy nincs valódi nullpontja.
A Celsius-fokú hőmérsékleti skála például az intervallumskála egyik példája. A 10°C és 20°C közötti különbség megegyezik a 20°C és 30°C közötti különbséggel. A 0°C azonban nem a hőmérséklet teljes hiányát jelenti, hanem a skála egy adott pontját.
Likert-skála
A Likert-skála az ordinális adatok egy gyakori típusa, amely válaszlehetőségeket használ, például "teljesen egyetért", "egyetért", "semleges", "nem ért egyet" és "egyáltalán nem ért egyet", az attitűdök, vélemények vagy észlelések mérésére. Minden válaszhoz egy számértéket rendelnek, amely általában 1-től 5-ig vagy 1-től 7-ig terjed, a magasabb érték pozitívabb vagy erősebb választ jelez. A Likert-skálát gyakran használják felmérésekben és kérdőívekben olyan rendi adatok gyűjtésére, amelyek meghatározott módszerekkel elemezhetők.
Hogyan elemezzünk ordinális adatokat?
Az ordinális adatok elemzésére számos módszer létezik, többek között:
Leíró statisztika: A leíró statisztikákat az ordinális adatok központi tendenciájának és eloszlásának összegzésére és leírására használják. Néhány általánosan használt leíró statisztika a rendi adatok esetében a medián, a módusz és a percentilisek. A leíró statisztika segíthet az adatok általános áttekintésében és a lehetséges problémák, például a kiugró értékek vagy a ferde eloszlások azonosításában. Ezek azonban nem nyújtanak információt a csoportok közötti különbségek vagy kapcsolatok statisztikai szignifikanciájáról.
Nem parametrikus tesztek: A nem parametrikus teszteket gyakran használják ordinális adatok elemzésére, mivel nem követelik meg, hogy az adatok egy meghatározott eloszlást, például normális eloszlást kövessenek, és nem feltételezik, hogy a kategóriák közötti intervallumok egyenlőek. Ezek a tesztek nem a megfigyelések pontos értékein, hanem a megfigyelések rangsorain alapulnak. A nem parametrikus tesztek robusztusak a kiugró értékekkel szemben, és gyakran használják őket, ha a parametrikus tesztek feltételezései nem teljesülnek. Ugyanakkor kisebb statisztikai erejük lehet, mint a parametrikus teszteknek, különösen, ha a minta mérete kicsi.
Ordinális logisztikus regresszió: Az ordinális logisztikus regresszió egy vagy több ordinális független változó és egy ordinális függő változó közötti kapcsolat modellezésére használt statisztikai módszer. Ez a módszer akkor hasznos, ha egy ordinális változó kimenetelét befolyásoló tényezőket szeretnénk meghatározni. Az ordinális logisztikus regresszió feltételezi, hogy a függő változó kategóriái rendezettek, és hogy a kategóriák közötti távolság nem feltétlenül egyenlő. Feltételezi továbbá, hogy a függő változó és a független változók közötti kapcsolat log-lineáris.
Korrespondenciaelemzés: Ez a módszer két vagy több ordinális változó közötti kapcsolat feltárására szolgál. Segít azonosítani a változók közötti mintázatokat és kapcsolatokat, és megjeleníteni azokat egy kétdimenziós térben. A módszer magában foglalja egy kontingenciatáblázat létrehozását, amely az egyes kategóriák gyakoriságát mutatja az egyes változók esetében. Ezután az adatok általános eloszlása alapján minden egyes kategóriára kiszámítanak egy pontszámkészletet. Ezeket a pontszámokat egy kétdimenziós ábra létrehozásához használják, ahol minden kategóriát egy pont képvisel. A pontok közötti távolság jelzi a kategóriák közötti hasonlóság vagy különbözőség mértékét.
Strukturális egyenletmodellezés: A strukturális egyenletmodellezés (SEM) olyan statisztikai módszer, amelyet a változók közötti kapcsolatok elemzésére és összetett modellek tesztelésére használnak. Ez egy többváltozós elemzési technika, amely több változót képes kezelni, mind a megfigyelt, mind a látens változókat, és képes a változók közötti oksági kapcsolatok tesztelésére. Az ordinális adatok elemzésekor a SEM olyan modellek tesztelésére használható, amelyek több ordinális változót és látens konstrukciót tartalmaznak. Segíthet továbbá azonosítani és megbecsülni a változók egymásra gyakorolt közvetlen és közvetett hatásainak nagyságát.
Következtetési statisztika
A következtetési statisztika a statisztika egyik ága, amely magában foglalja a következtetések levonását és a populációra vonatkozó következtetések levonását egy adatminta alapján. Ez egy hatékony eszköz, amely lehetővé teszi a kutatók számára, hogy a megfigyelt adatokon túl általánosításokat, előrejelzéseket és hipotéziseket tegyenek egy nagyobb csoportra vonatkozóan.
Míg a leíró statisztikák összefoglalják és leírják az adatokat, a következtetési statisztikák egy lépéssel tovább mennek a valószínűségelmélet és a statisztikai módszerek alkalmazásával a minta adatainak elemzésére és következtetések levonására a populációra vonatkozóan, amelyből a mintát vették. A következtetési statisztika felhasználásával a kutatók előrejelzéseket tehetnek, hipotéziseket tesztelhetnek, és a megállapítások alapján megalapozott döntéseket hozhatnak.
Az ordinális adatok felhasználása
Az ordinális adatokat számos alkalmazásban használják, és gyakran felmérések, kérdőívek és más kutatási formák segítségével gyűjtik őket. Íme néhány gyakori felhasználási módja az ordinális adatoknak:
Felmérések/kérdőívek
A felmérések és kérdőívek az ordinális adatok gyűjtésének gyakori módja. Egy felmérés például arra kérheti a válaszadókat, hogy egy "egyáltalán nem értek egyet" és "teljesen egyetértek" közötti skálán értékeljék az állítással való egyetértésüket. Az ilyen típusú adatok ezután felhasználhatók a válaszok tendenciáinak vagy mintáinak elemzésére.
Kutatás
Az ordinális adatok a különböző változók közötti kapcsolat mérésére is felhasználhatók a kutatási tanulmányokban. Egy kutató például egy ordinális skálát használhat egy adott tünet súlyosságának mérésére egy adott betegségben szenvedő betegcsoportban. Az ilyen típusú adatok ezután felhasználhatók a tünet súlyosságának összehasonlítására a betegek különböző csoportjaiban, vagy a tünet időbeli változásainak nyomon követésére.
Ügyfélszolgálat
Az ordinális adatok az ügyfélszolgálaton is használhatók az ügyfelek elégedettségének vagy elégedetlenségének mérésére. Például egy ügyfelet megkérhetnek arra, hogy a "nagyon elégedetlen" és a "nagyon elégedett" közötti skálán értékelje a vállalat termékével vagy szolgáltatásával kapcsolatos tapasztalatait. Az ilyen típusú adatok ezután felhasználhatók a fejlesztendő területek azonosítására és az ügyfélelégedettség változásainak időbeli nyomon követésére.
Álláspályázatok
Az ordinális adatok álláspályázatokban is felhasználhatók a pályázó képzettségének vagy tapasztalatának mérésére. Például egy munkáltató megkérheti az álláskeresőket, hogy egy bizonyos területen szerzett tapasztalataikat a "nincs tapasztalat" és a "szakértő" közötti skálán értékeljék. Az ilyen típusú adatok ezután felhasználhatók a különböző álláspályázók képzettségének összehasonlítására, és a legképzettebb jelölt kiválasztására.
Az ordinális és nominális adatok közötti különbség
Az ordinális és nominális adatok a kategorikus adatok két típusa. A fő különbség közöttük a mérési szintjükben és az általuk közvetített információban rejlik.
Az ordinális adatok a kategorikus adatok olyan típusa, ahol a változóknak természetes sorrendje vagy rangsora van. Ordinális szinten mérik, ami azt jelenti, hogy természetes sorrenddel rendelkezik, de az értékek közötti különbségek nem számszerűsíthetők vagy mérhetők. Az ordinális adatok példái közé tartoznak a rangsorok, a minősítések és a Likert-skálák.
Másrészt a nominális adatok szintén a kategorikus adatok egy típusa, de nincs természetes sorrendje vagy rangsorolása. A mérés nominális szinten történik, ami azt jelenti, hogy az adatok csak egymást kölcsönösen kizáró kategóriákba sorolhatók, mindenféle eredendő rangsor vagy sorrend nélkül. A nominális adatok példái közé tartozik a nem, az etnikai hovatartozás és a családi állapot.
A fő különbség az ordinális és a nominális adatok között az, hogy az ordinális adatoknak természetes sorrendje vagy rangsora van, míg a nominális adatoknak nincs. Ha többet szeretne megtudni az ordinális és a nominális adatok közötti különbségről, nézze meg a következőt ez a weboldal.
Nagyon konkrét illusztrációra van szüksége? Megtervezzük Önnek!
Mind the Graph platform tudományos illusztrációk és sablonok széleskörű könyvtárát kínálja összetett tudományos fogalmakkal és az Ön által igényelt különleges képekkel. Az Mind the Graph Önnel együttműködve olyan kiváló minőségű illusztrációt készít, amely megfelel az Ön elvárásainak. Ez a szolgáltatás biztosítja, hogy pontosan olyan képi anyagot kapjon, amilyenre kutatásához, prezentációjához vagy publikációjához szüksége van, anélkül, hogy speciális tervezőszoftverekre vagy készségekre lenne szüksége.
Iratkozzon fel hírlevelünkre
Exkluzív, kiváló minőségű tartalom a hatékony vizuális
kommunikáció a tudományban.
