{"id":29892,"date":"2023-10-14T06:04:00","date_gmt":"2023-10-14T09:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/academic-report-format-copy\/"},"modified":"2023-10-10T18:12:07","modified_gmt":"2023-10-10T21:12:07","slug":"ordinal-data-examples","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/ordinal-data-examples\/","title":{"rendered":"Ordinalini\u0173 duomen\u0173 tyrin\u0117jimas: Pavyzd\u017eiai ir panaudojimas"},"content":{"rendered":"

Mokslini\u0173 tyrim\u0173 ir duomen\u0173 analiz\u0117s srityje norint padaryti reik\u0161mingas i\u0161vadas ir priimti pagr\u012fstus sprendimus labai svarbu suprasti skirtingus duomen\u0173 tipus. Vienas i\u0161 toki\u0173 tip\u0173 yra ordinariniai duomenys, kurie vaidina svarb\u0173 vaidmen\u012f \u012fvairiose disciplinose, pradedant socialiniais mokslais ir baigiant rinkos tyrimais. Tyr\u0117jams, siekiantiems i\u0161 duomen\u0173 rinkini\u0173 gauti reik\u0161ming\u0173 \u012f\u017evalg\u0173, labai svarbu suprasti, kas yra ordinariniai duomenys ir kuo jie skiriasi nuo kit\u0173 duomen\u0173 tip\u0173. \u0160iame straipsnyje i\u0161samiai paai\u0161kinama, kas yra ordinariniai duomenys ir kokia j\u0173 reik\u0161m\u0117 mokslini\u0173 tyrim\u0173 srityje.<\/p>\n\n\n\n

Kas yra eil\u0117s duomenys?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eili\u0161kumo duomenys - tai kategorini\u0173 duomen\u0173 tipas, kai kategorijos turi nat\u016brali\u0105 tvark\u0105 arba eili\u0161kum\u0105. Tai rei\u0161kia, kad kategorijos yra i\u0161d\u0117stytos taip, kad jas galima reitinguoti arba i\u0161d\u0117styti pagal santykin\u0119 vert\u0119 arba svarb\u0105. Pavyzd\u017eiui, apklausos klausimu, kuriame respondent\u0173 pra\u0161oma \u012fvertinti savo sutikimo lyg\u012f skal\u0117je nuo 1 iki 5, renkami ordinariniai duomenys, nes atsakymai turi nat\u016brali\u0105 tvark\u0105 nuo \"visi\u0161kai nesutinku\" (1) iki \"visi\u0161kai sutinku\" (5). Ordinalini\u0173 duomen\u0173 pavyzd\u017eius galima analizuoti taikant statistinius metodus, pavyzd\u017eiui, chi kvadrato testus, ta\u010diau reikia b\u016bti atsargiems, nes atstumai tarp kategorij\u0173 gali b\u016bti nevienodi.<\/p>\n\n\n\n

Eili\u0161kumo duomenys yra labai svarb\u016bs moksliniuose tyrimuose, nes jie leid\u017eia klasifikuoti ir palyginti duomenis pagal nat\u016brali\u0105 tvark\u0105 ar eili\u0161kum\u0105, o tai gali suteikti verting\u0173 \u012f\u017evalg\u0173 apie duomen\u0173 d\u0117sningumus, ry\u0161ius ir tendencijas. \u0160io tipo duomenys da\u017enai naudojami socialini\u0173 moksl\u0173 tyrimuose, pavyzd\u017eiui, apklausose ir klausimynuose, kai respondent\u0173 pra\u0161oma \u012fvertinti savo nuomon\u0119 ar patirt\u012f pagal skal\u0119.<\/p>\n\n\n\n

Paveikslas: https:\/\/www.voxco.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Cover-scale-1536\u00d7864.jpg<\/p>\n\n\n\n

Nuosekli\u0173j\u0173 duomen\u0173 charakteristikos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eili\u0161kumo duomenys - tai kategorini\u0173 duomen\u0173 tipas, kuris parodo tam tikr\u0105 tvark\u0105 ar eili\u0161kum\u0105 tarp kategorij\u0173. Toliau pateikiamos kelios pagrindin\u0117s ordinali\u0173 duomen\u0173 savyb\u0117s:<\/p>\n\n\n\n

U\u017esakymas: <\/strong>Ordinarini\u0173 duomen\u0173 kategorijos yra i\u0161d\u0117stytos tam tikra tvarka arba eili\u0161kumu, o \u0161i tvarka parodo sutikimo, nesutikimo arba pirmenyb\u0117s lyg\u012f. Pavyzd\u017eiui, apklausoje, kurioje klausiama apie gaut\u0173 paslaug\u0173 kokyb\u0119, atsakym\u0173 variantai gal\u0117t\u0173 b\u016bti \"puikus\", \"geras\", \"geras\", \"tinkamas\" arba \"prastas\", kurie tur\u0117t\u0173 ai\u0161ki\u0105 tvark\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Neskaitmeninis:<\/strong> <\/em>Eili\u0161kosios duomen\u0173 kategorijos neb\u016btinai vaizduojamos skai\u010diais, o kategorijos gali b\u016bti \u017eod\u017eiai arba simboliai. Pavyzd\u017eiui, restoran\u0173 vertinimo sistemoje kokyb\u0117s lygiams nurodyti gali b\u016bti naudojamos \u017evaig\u017edut\u0117s, o ne skaitin\u0117s vert\u0117s.<\/p>\n\n\n\n

Nevienodi intervalai:<\/strong> <\/em>Atstumai tarp kategorij\u0173 neb\u016btinai yra vienodi. Pavyzd\u017eiui, skirtumas tarp \"visi\u0161kai sutinku\" ir \"sutinku\" Likerto skal\u0117je gali b\u016bti kitoks nei skirtumas tarp \"nesutinku\" ir \"visi\u0161kai nesutinku\".<\/p>\n\n\n\n

Ribotas kategorij\u0173 skai\u010dius:<\/strong> \u012eprastai ordinariniai duomenys turi baigtin\u012f kategorij\u0173 skai\u010di\u0173, kur\u012f da\u017enai i\u0161 anksto nustato tyr\u0117jas. Pavyzd\u017eiui, apklausoje gali b\u016bti naudojama Likerto skal\u0117 su penkiais atsakym\u0173 variantais.<\/p>\n\n\n\n

Gali b\u016bti traktuojami kaip skaitiniai duomenys: <\/strong>Kartais statistin\u0117s analiz\u0117s tikslais eili\u0161kus duomenis galima traktuoti kaip skaitinius duomenis, ta\u010diau tai reik\u0117t\u0173 daryti atsargiai. Priskiriant reik\u0161mingas skaitines vertes ordinaliosioms kategorijoms, gali b\u016bti lengviau atlikti analiz\u0119 ir ai\u0161kinim\u0105, ta\u010diau tai netur\u0117t\u0173 pakeisti esminio duomen\u0173 pob\u016bd\u017eio.<\/p>\n\n\n\n

Eil\u0117s kintam\u0173j\u0173 tipai<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eil\u0117s kintamieji - tai kintamieji, kurie gali b\u016bti reitinguojami arba rikiuojami pagal j\u0173 reik\u0161mes arba po\u017eymius. Yra dviej\u0173 tip\u0173 ordinaliniai kintamieji:<\/p>\n\n\n\n

Suderinta kategorija<\/h3>\n\n\n\n

Suderint\u0173 kategorij\u0173 ordinali\u0173j\u0173 kintam\u0173j\u0173 atveju kintamojo kategorij\u0173 tvarka yra nat\u016brali. \u0160i\u0105 tvark\u0105 apibr\u0117\u017eia pats kintamasis, o kategorijos viena kit\u0105 i\u0161skiria. Pavyzd\u017eiui, atliekant tyrim\u0105 \"prie\u0161 ir po\", tos pa\u010dios grup\u0117s dalyviai vertinami pagal t\u0105 pat\u012f ordinarin\u012f kintam\u0105j\u012f dviem skirtingais laiko momentais, pavyzd\u017eiui, prie\u0161 gydym\u0105 ir po jo. Kategorijos, esan\u010dios \"prie\u0161\" matavime, yra suderintos arba suporuotos su kategorijomis, esan\u010diomis \"po\" matavime. <\/p>\n\n\n\n

Kitas pavyzdys - tyrimas, kuriame lyginamos por\u0173 pirmenyb\u0117s tam tikru aspektu, kai vieno partnerio pirmenyb\u0117s lyginamos su kito partnerio pirmenyb\u0117mis. Suderintos kategorijos da\u017enai analizuojamos taikant neparametrinius statistinius testus, pavyzd\u017eiui, Vilkoksono pasira\u0161yt\u0105j\u012f rangin\u012f test\u0105 arba Fridmano test\u0105, siekiant palyginti skirtumus tarp kategorij\u0173 kiekvienoje poroje ar grup\u0117je.<\/p>\n\n\n\n

Nesuderinta kategorija<\/h3>\n\n\n\n

Nesuderinta kategorija yra dar vieno tipo ordinarinis kintamasis. Skirtingai nuo suderint\u0173 kategorij\u0173, nesuderintos kategorijos neturi ai\u0161kaus ry\u0161io ar ry\u0161io tarp kategorij\u0173. Pavyzd\u017eiui, jei pra\u0161ote respondent\u0173 \u012fvertinti, kam jie teikia pirmenyb\u0119 skirting\u0173 tip\u0173 muzikos \u017eanrams, tarp d\u017eiazo, kantri ir roko kategorij\u0173 gali neb\u016bti ai\u0161kaus eili\u0161kumo ar ry\u0161io.<\/p>\n\n\n\n

Nesuderintose kategorijose kategorijos vis dar gali b\u016bti suskirstytos pagal individualius respondento pageidavimus ar suvokim\u0105, ta\u010diau n\u0117ra objektyvaus ar nuoseklaus eili\u0161kumo, kuris b\u016bt\u0173 taikomas visiems respondentams. D\u0117l to gali b\u016bti sunkiau analizuoti ir ai\u0161kinti duomenis, palyginti su suderintomis kategorijomis, kurios turi ai\u0161ki\u0105 ir nuosekli\u0105 tvark\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Nuosekli\u0173j\u0173 duomen\u0173 pavyzd\u017eiai<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Nuosekli\u0173j\u0173 duomen\u0173 pavyzd\u017ei\u0173 galima rasti daugelyje mokslini\u0173 tyrim\u0173 sri\u010di\u0173 ir atliekant \u012fvairius matavimus. Keletas ordinarini\u0173 duomen\u0173 pavyzd\u017ei\u0173:<\/p>\n\n\n\n

Intervalin\u0117 skal\u0117<\/h3>\n\n\n\n

Intervalin\u0117 skal\u0117 - tai tokia matavimo skal\u0117, kurioje kiekvienai kategorijai ar atsakymui priskiriama skaitin\u0117 vert\u0117, o skirtumai tarp ver\u010di\u0173 yra reik\u0161mingi ir vienodi. Ji pana\u0161i \u012f santykio skal\u0119, tik neturi tikrojo nulinio ta\u0161ko.<\/p>\n\n\n\n

Pavyzd\u017eiui, Celsijaus temperat\u016bros skal\u0117 yra intervalin\u0117s skal\u0117s pavyzdys. Skirtumas tarp 10 \u00b0C ir 20 \u00b0C yra toks pat kaip tarp 20 \u00b0C ir 30 \u00b0C. Ta\u010diau 0\u00b0C rei\u0161kia ne visi\u0161k\u0105 temperat\u016bros nebuvim\u0105, o tam tikr\u0105 skal\u0117s ta\u0161k\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Likerto skal\u0117<\/h3>\n\n\n\n

Likerto skal\u0117 - tai \u012fprastas ordinarini\u0173 duomen\u0173 tipas, kai po\u017ei\u016briui, nuomonei ar suvokimui matuoti naudojamas atsakym\u0173 variant\u0173 rinkinys, pavyzd\u017eiui, \"visi\u0161kai sutinku\", \"sutinku\", \"neutralus\", \"nesutinku\" ir \"visi\u0161kai nesutinku\". Kiekvienam atsakymui priskiriama skaitin\u0117 vert\u0117, paprastai nuo 1 iki 5 arba nuo 1 iki 7, o didesn\u0117 vert\u0117 rei\u0161kia teigiam\u0105 arba stipresn\u012f atsakym\u0105. Likerto skal\u0117 da\u017enai naudojama apklausose ir klausimynuose, siekiant surinkti eili\u0161kus duomenis, kuriuos galima analizuoti taikant tam tikrus metodus.<\/p>\n\n\n\n

Kaip analizuoti eili\u0161kus duomenis?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Egzistuoja keletas ordinali\u0173 duomen\u0173 analiz\u0117s metod\u0173, \u012fskaitant:<\/p>\n\n\n\n

Apra\u0161omoji statistika:<\/strong> Apra\u0161omoji statistika naudojama apibendrinti ir apra\u0161yti ordinarini\u0173 duomen\u0173 centrin\u0119 tendencij\u0105 ir pasiskirstym\u0105. Kai kurie da\u017eniausiai naudojami apra\u0161omieji statistiniai duomenys yra mediana, moda ir procentiliai. Apra\u0161omoji statistika gali pad\u0117ti pateikti bendr\u0105 duomen\u0173 ap\u017evalg\u0105 ir nustatyti bet kokias galimas problemas, pavyzd\u017eiui, i\u0161skirtines reik\u0161mes ar i\u0161kreipt\u0105 pasiskirstym\u0105. Ta\u010diau jie nesuteikia jokios informacijos apie skirtum\u0173 ar ry\u0161i\u0173 tarp grupi\u0173 statistin\u012f reik\u0161mingum\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Neparametriniai testai: <\/strong>Neparametriniai testai da\u017eniausiai naudojami eili\u0161kiems duomenims analizuoti, nes nereikalaujama, kad duomenys atitikt\u0173 tam tikr\u0105 pasiskirstym\u0105, pavyzd\u017eiui, normal\u0173j\u012f pasiskirstym\u0105, ir nedaroma prielaida, kad intervalai tarp kategorij\u0173 yra lyg\u016bs. \u0160ie testai grind\u017eiami stebini\u0173 rangais, o ne tiksliomis j\u0173 vert\u0117mis. Neparametriniai testai yra atspar\u016bs nukrypimams ir da\u017enai naudojami, kai parametrini\u0173 test\u0173 prielaidos netenkina. Ta\u010diau j\u0173 statistin\u0117 galia gali b\u016bti ma\u017eesn\u0117 nei parametrini\u0173 test\u0173, ypa\u010d kai imtis yra ma\u017ea. <\/p>\n\n\n\n

\u012esakomoji logistin\u0117 regresija:<\/strong> Ordinalin\u0117 logistin\u0117 regresija - tai statistinis metodas, naudojamas vieno ar daugiau ordinalini\u0173 nepriklausom\u0173 kintam\u0173j\u0173 ir ordinalinio priklausomo kintamojo ry\u0161iui modeliuoti. \u0160is metodas naudingas, kai norima nustatyti veiksnius, daran\u010dius \u012ftak\u0105 ordinalaus kintamojo rezultatui. Ordinalin\u0117 logistin\u0117 regresija daro prielaid\u0105, kad priklausomo kintamojo kategorijos yra i\u0161d\u0117stytos eil\u0117s tvarka ir kad atstumas tarp kategorij\u0173 neb\u016btinai yra vienodas. Taip pat daroma prielaida, kad priklausomo kintamojo ir nepriklausom\u0173 kintam\u0173j\u0173 ry\u0161ys yra logaritminis.<\/p>\n\n\n\n

Korespondencijos analiz\u0117:<\/strong> \u0160is metodas naudojamas dviej\u0173 ar daugiau ordinarini\u0173 kintam\u0173j\u0173 ry\u0161iui tirti. Jis padeda nustatyti d\u0117sningumus ir ry\u0161ius tarp kintam\u0173j\u0173 ir vizualizuoti juos dvimat\u0117je erdv\u0117je. Taikant \u0161\u012f metod\u0105 sudaroma kontingencij\u0173 lentel\u0117, kurioje pateikiami kiekvieno kintamojo kiekvienos kategorijos da\u017eniai. Tada kiekvienai kategorijai apskai\u010diuojamas bal\u0173 rinkinys, pagr\u012fstas bendru duomen\u0173 pasiskirstymu. \u0160ie balai naudojami dvima\u010diam grafikui, kuriame kiekviena kategorija vaizduojama ta\u0161ku, sukurti. Atstumas tarp ta\u0161k\u0173 rodo kategorij\u0173 pana\u0161umo arba nepana\u0161umo laipsn\u012f.<\/p>\n\n\n\n

Strukt\u016brini\u0173 lyg\u010di\u0173 modeliavimas:<\/strong> Strukt\u016brini\u0173 lyg\u010di\u0173 modeliavimas (SEM) yra statistinis metodas, naudojamas kintam\u0173j\u0173 ry\u0161iams analizuoti ir sud\u0117tingiems modeliams tikrinti. Tai yra daugiamat\u0117s analiz\u0117s metodas, kuriuo galima apdoroti daugyb\u0119 kintam\u0173j\u0173 - tiek stebim\u0173, tiek latentini\u0173 - ir tikrinti prie\u017eastinius ry\u0161ius tarp kintam\u0173j\u0173. Analizuojant eili\u0161kus duomenis, SEM gali b\u016bti naudojamas modeliams, apimantiems kelis eili\u0161kus kintamuosius ir latentinius konstruktus, tikrinti. Ji taip pat gali pad\u0117ti nustatyti ir \u012fvertinti tiesioginio ir netiesioginio kintam\u0173j\u0173 tarpusavio poveikio dyd\u012f.<\/p>\n\n\n\n

I\u0161vestin\u0117 statistika<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

I\u0161vadin\u0117 statistika - tai statistikos \u0161aka, apimanti i\u0161vad\u0173 darym\u0105 ir i\u0161vad\u0173 apie populiacij\u0105 darym\u0105 remiantis duomen\u0173 imtimi. Tai galingas \u012frankis, leid\u017eiantis tyr\u0117jams daryti apibendrinimus, prognozes ir hipotezes apie didesn\u0119 grup\u0119, neapsiribojant steb\u0117tais duomenimis.<\/p>\n\n\n\n

Apra\u0161omojoje statistikoje apibendrinami ir apra\u0161omi duomenys, o i\u0161vad\u0173 statistikoje \u017eengiamas dar vienas \u017eingsnis \u012f priek\u012f: taikant tikimybi\u0173 teorij\u0105 ir statistinius metodus analizuojami imties duomenys ir daromos i\u0161vados apie populiacij\u0105, i\u0161 kurios buvo sudaryta imtis. Naudodami i\u0161vestin\u0119 statistik\u0105 tyr\u0117jai gali daryti prognozes, tikrinti hipotezes ir, remdamiesi i\u0161vadomis, priimti pagr\u012fstus sprendimus.<\/p>\n\n\n\n

Nuosekli\u0173j\u0173 duomen\u0173 naudojimas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eil\u0117s duomenys naudojami \u012fvairiose srityse ir da\u017enai renkami atliekant apklausas, klausimynus ir kitus tyrimus. \u0160tai keletas da\u017eniausiai pasitaikan\u010di\u0173 eili\u0161kumo duomen\u0173 naudojimo b\u016bd\u0173:<\/p>\n\n\n\n

Apklausos \/ klausimynai<\/h3>\n\n\n\n

Apklausos ir klausimynai yra \u012fprastas b\u016bdas rinkti eili\u0161kus duomenis. Pavyzd\u017eiui, apklausos metu respondent\u0173 gali b\u016bti pra\u0161oma \u012fvertinti savo sutikimo su teiginiu lyg\u012f skal\u0117je nuo \"visi\u0161kai nesutinku\" iki \"visi\u0161kai sutinku\". Tokius duomenis galima naudoti analizuojant atsakym\u0173 tendencijas ar d\u0117sningumus.<\/p>\n\n\n\n

Moksliniai tyrimai<\/h3>\n\n\n\n

Eili\u0161kumo duomenys taip pat gali b\u016bti naudojami atliekant mokslinius tyrimus, siekiant \u012fvertinti ry\u0161\u012f tarp skirting\u0173 kintam\u0173j\u0173. Pavyzd\u017eiui, tyr\u0117jas gali naudoti ordinarin\u0119 skal\u0119 tam tikru simptomu sergan\u010di\u0173 pacient\u0173 grup\u0117s sunkumui \u012fvertinti. Tokio tipo duomenys gali b\u016bti naudojami simptomo sunkumui skirtingose pacient\u0173 grup\u0117se palyginti arba simptomo poky\u010diams laikui b\u0117gant steb\u0117ti.<\/p>\n\n\n\n

Klient\u0173 aptarnavimas<\/h3>\n\n\n\n

Eili\u0161kumo duomenys taip pat gali b\u016bti naudojami klient\u0173 aptarnavimo srityje, siekiant \u012fvertinti klient\u0173 pasitenkinim\u0105 ar nepasitenkinim\u0105. Pavyzd\u017eiui, kliento gali b\u016bti papra\u0161yta \u012fvertinti savo patirt\u012f, susijusi\u0105 su \u012fmon\u0117s produktu ar paslauga, skal\u0117je nuo \"labai nepatenkintas\" iki \"labai patenkintas\". Tokius duomenis galima naudoti nustatant tobulintinas sritis ir stebint klient\u0173 pasitenkinimo poky\u010dius laikui b\u0117gant.<\/p>\n\n\n\n

Darbo parai\u0161kos<\/h3>\n\n\n\n

Eili\u0161kumo duomenys taip pat gali b\u016bti naudojami darbo parai\u0161kose, siekiant \u012fvertinti parei\u0161k\u0117jo kvalifikacij\u0105 ar patirties lyg\u012f. Pavyzd\u017eiui, darbdavys gali papra\u0161yti pretendent\u0173 \u012f darb\u0105 \u012fvertinti savo patirties tam tikroje srityje lyg\u012f pagal skal\u0119 nuo \"neturiu patirties\" iki \"ekspertas\". Tokius duomenis galima naudoti lyginant skirting\u0173 kandidat\u0173 \u012f darb\u0105 kvalifikacij\u0105 ir atrenkant tinkamiausi\u0105 kandidat\u0105 darbui.<\/p>\n\n\n\n

Eilini\u0173 ir vardini\u0173 duomen\u0173 skirtumas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eiliniai ir nominal\u016bs duomenys yra du kategorini\u0173 duomen\u0173 tipai. Pagrindinis skirtumas tarp j\u0173 yra matavimo lygis ir informacija, kuri\u0105 jie perteikia.<\/p>\n\n\n\n

Eili\u0161kumo duomenys - tai kategorini\u0173 duomen\u0173 tipas, kai kintamieji turi nat\u016brali\u0105 tvark\u0105 arba eili\u0161kum\u0105. Jie matuojami ordinaliniu lygmeniu, t. y. turi nat\u016brali\u0105 tvark\u0105, ta\u010diau reik\u0161mi\u0173 skirtum\u0173 negalima kiekybi\u0161kai \u012fvertinti ar i\u0161matuoti. Ordinalini\u0173 duomen\u0173 pavyzd\u017eiai yra reitingai, \u012fvertinimai ir Likerto skal\u0117s.<\/p>\n\n\n\n

Kita vertus, nominalieji duomenys taip pat yra kategorini\u0173 duomen\u0173 r\u016b\u0161is, ta\u010diau jie neturi nat\u016bralios tvarkos ar eili\u0161kumo. Jie matuojami nominaliuoju lygmeniu, o tai rei\u0161kia, kad duomenis galima suskirstyti tik \u012f viena kit\u0105 i\u0161skirian\u010dias kategorijas be jokio b\u016bdingo rangavimo ar eili\u0161kumo. Nominali\u0173j\u0173 duomen\u0173 pavyzd\u017eiai: lytis, etnin\u0117 kilm\u0117 ir \u0161eimynin\u0117 pad\u0117tis.<\/p>\n\n\n\n

Pagrindinis ordinarini\u0173 ir nominali\u0173j\u0173 duomen\u0173 skirtumas yra tas, kad ordinariniams duomenims b\u016bdinga nat\u016brali tvarka arba eili\u0161kumas, o nominaliesiems - ne. Nor\u0117dami su\u017einoti daugiau apie ordinarini\u0173 ir nominali\u0173j\u0173 duomen\u0173 skirtumus, \u017er. \u0161ioje svetain\u0117je.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Reikia labai konkre\u010dios iliustracijos? Mes sukursime j\u0105 jums!<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mind the Graph<\/a> platforma si\u016blo pla\u010di\u0105 mokslini\u0173 iliustracij\u0173 bibliotek\u0105 ir \u0161ablonus su sud\u0117tingomis mokslin\u0117mis s\u0105vokomis ir konkre\u010diais jums reikalingais vaizdais. Mind the Graph bendradarbiaus su jumis, kad sukurt\u0173 auk\u0161tos kokyb\u0117s iliustracij\u0105, atitinkan\u010di\u0105 j\u016bs\u0173 l\u016bkes\u010dius. \u0160i paslauga u\u017etikrina, kad gal\u0117site tur\u0117ti tiksli\u0105 vaizdin\u0119 med\u017eiag\u0105, kurios reikia j\u016bs\u0173 moksliniam tyrimui, pristatymui ar leidiniui, nereikalaujant specializuotos dizaino programin\u0117s \u012frangos ar \u012fg\u016bd\u017ei\u0173.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n
\n
\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
Prad\u0117kite kurti su Mind the Graph<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

I\u0161samiai susipa\u017einkite su ordinali\u0173 duomen\u0173 pavyzd\u017eiais \u010dia. Su\u017einokite, kas yra ordinariniai duomenys ir kaip juos efektyviai naudoti.<\/p>","protected":false},"author":35,"featured_media":29894,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"\nExploring Ordinal Data: Examples and Uses - Mind the Graph Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/ordinal-data-examples\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"lt_LT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/ordinal-data-examples\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mind the Graph Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-10-14T09:04:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-10-10T21:12:07+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1124\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"613\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses - Mind the Graph Blog","description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/ordinal-data-examples\/","og_locale":"lt_LT","og_type":"article","og_title":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses","og_description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","og_url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/ordinal-data-examples\/","og_site_name":"Mind the Graph Blog","article_published_time":"2023-10-14T09:04:00+00:00","article_modified_time":"2023-10-10T21:12:07+00:00","og_image":[{"width":1124,"height":613,"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png","type":"image\/png"}],"author":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses","twitter_description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","twitter_image":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/ordinal-data-examples-blog.png","twitter_misc":{"Written by":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","Est. reading time":"10 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/","name":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses - Mind the Graph Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2023-10-14T09:04:00+00:00","dateModified":"2023-10-10T21:12:07+00:00","author":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/542e3620319366708346388407c01c0a"},"description":"Get a comprehensive understanding of ordinal data examples here. Learn about what ordinal data is, and how to use it in an effective way.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/#breadcrumb"},"inLanguage":"lt-LT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/ordinal-data-examples\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Exploring Ordinal Data: Examples and Uses"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/","name":"Mind the Graph Blog","description":"Your science can be beautiful!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"lt-LT"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/542e3620319366708346388407c01c0a","name":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"lt-LT","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a59218eda57fb51e0d7aea836e593cd1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a59218eda57fb51e0d7aea836e593cd1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o"},"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/author\/angelica\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/35"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29892"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29903,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892\/revisions\/29903"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29894"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29892"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29892"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29892"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}