Utforsking av ordinaldata: Eksempler og bruksområder

Innen forskning og dataanalyse er det viktig å forstå ulike typer data for å kunne trekke meningsfulle konklusjoner og ta informerte beslutninger. En av disse typene er ordinaldata, som spiller en avgjørende rolle i ulike disipliner, fra samfunnsvitenskap til markedsundersøkelser. Å forstå hva ordinale data representerer og hvordan de skiller seg fra andre datatyper, er avgjørende for forskere som ønsker å få meningsfull innsikt fra datasettene sine. Denne artikkelen gir en omfattende forklaring på hva ordinale data er og hvilken betydning de har for forskningen.

Hva er ordinaldata?

Ordinal data is a type of categorical data in which the categories have a natural order or ranking. This means that the categories are ordered in such a way that they can be ranked or ordered based on their relative value or importance. For example, a survey question that asks respondents to rate their level of agreement on a scale of 1 to 5 is collecting ordinal data, as the responses have a natural order from “strongly disagree” (1) to “strongly agree” (5). Ordinal data examples can be analyzed using statistical methods such as chi-square tests, but some caution is required as the distances between categories may not be equal.

Ordinale data er avgjørende i vitenskapelig forskning fordi de gjør det mulig å klassifisere og sammenligne data med en naturlig rekkefølge eller rangering, noe som kan gi verdifull innsikt i mønstre, sammenhenger og trender i dataene. Denne typen data brukes ofte i samfunnsvitenskapelig forskning, for eksempel i spørreundersøkelser og spørreskjemaer der respondentene blir bedt om å rangere sine meninger eller erfaringer på en skala.

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

Kjennetegn ved ordinale data

Ordinale data er en type kategoriske data som representerer en bestemt rekkefølge eller rangering blant kategoriene. Nedenfor følger noen av de viktigste kjennetegnene ved ordinale data:

Bestill: The categories in ordinal data have a specific order or ranking, and this order represents the level of agreement, disagreement, or preference. For instance, in a survey asking about the quality of service received, the response options could be “excellent,” “good,” “fair,” or “poor,” which would have a clear order.

Ikke-numerisk: Ordinale datakategorier representeres ikke nødvendigvis av tall, og kategoriene kan være ord eller symboler. Et restaurantvurderingssystem kan for eksempel bruke stjerner til å angi kvalitetsnivåer i stedet for tallverdier.

Ujevne intervaller: The distances between categories are not necessarily equal. For instance, the difference between “strongly agree” and “agree” on a Likert scale may not be the same as the difference between “disagree” and “strongly disagree.”

Begrenset antall kategorier: Ordinale data har vanligvis et begrenset antall kategorier, som ofte er forhåndsdefinert av forskeren. En spørreundersøkelse kan for eksempel bruke en Likert-skala med fem svaralternativer.

Kan behandles som numeriske data: Noen ganger kan ordinale data behandles som numeriske data for statistiske analyseformål, men dette bør gjøres med forsiktighet. Å tilordne meningsfulle numeriske verdier til ordinalkategorier kan lette analysen og tolkningen, men det bør ikke endre dataenes grunnleggende natur.

Typer av ordinalvariabler

Ordinale variabler er variabler som kan rangeres eller ordnes basert på verdier eller attributter. Det finnes to typer ordinalvariabler:

Matchet kategori

In matched category ordinal variables, there is a natural order in the categories of the variable. This order is defined by the variable itself and the categories are mutually exclusive. For example, in a before-and-after study design, the same group of participants is measured on the same ordinal variable at two different points in time, such as before and after a treatment. The categories in the “before” measurement are matched or paired with the categories in the “after” measurement.

Et annet eksempel er en studie som sammenligner preferansene til par på et bestemt område, der preferansene til den ene partneren matches eller pares med preferansene til den andre partneren. Matchede kategorier analyseres ofte ved hjelp av ikke-parametriske statistiske tester, for eksempel Wilcoxon signed-rank-testen eller Friedman-testen, for å sammenligne forskjellene mellom kategoriene i hvert par eller hver gruppe.

Uovertruffen kategori

Den umatchede kategorien er en annen type ordinal variabel. I motsetning til matchede kategorier, har ikke-matchede kategorier ikke en klar sammenheng mellom kategoriene. Hvis du for eksempel ber respondentene om å rangere preferansene sine for ulike typer musikksjangre, er det ikke sikkert at det er en klar rekkefølge eller sammenheng mellom kategoriene jazz, country og rock.

In unmatched categories, the categories may still be ordered based on a respondent’s individual preferences or perceptions, but there is no objective or consistent ordering that applies to all respondents. This can make it more difficult to analyze and interpret the data compared to matched categories, which have a clear and consistent ordering.

Eksempler på ordinale data

Eksempler på ordinaldata finnes innen mange forskningsområder og i ulike typer målinger. Noen eksempler på ordinale data er

Intervallskala

Intervallskalaen er en type måleskala som tilordner en tallverdi til hver kategori eller hvert svar, og forskjellene mellom verdiene er meningsfulle og like. Den ligner på forholdstallsskalaen, bortsett fra at den ikke har et ekte nullpunkt.

For example, the Celsius temperature scale is an example of the interval scale. The difference between 10°C and 20°C is the same as the difference between 20°C and 30°C. However, 0°C does not represent a complete absence of temperature but rather a specific point on the scale.

Likert-skala

Likert scale is a common type of ordinal data that uses a set of response options, such as “strongly agree,” “agree,” “neutral,” “disagree,” and “strongly disagree,” to measure attitudes, opinions, or perceptions. Each response is assigned a numerical value, usually ranging from 1 to 5 or 1 to 7, with a higher value indicating a more positive or stronger response. The Likert scale is often used in surveys and questionnaires to collect ordinal data that can be analyzed using specific methods.

Hvordan analysere ordinaldata?

Det finnes flere metoder for å analysere ordinale data, blant annet:

Deskriptiv statistikk: Deskriptiv statistikk brukes til å oppsummere og beskrive sentraltendensen og fordelingen av ordinale data. Noen vanlige deskriptive statistikker for ordinale data er median, modus og prosentiler. Deskriptiv statistikk kan bidra til å gi en generell oversikt over dataene og identifisere eventuelle problemer, for eksempel ekstremverdier eller skjeve fordelinger. De gir imidlertid ingen informasjon om den statistiske signifikansen av forskjeller eller sammenhenger mellom grupper.

Ikke-parametriske tester: Ikke-parametriske tester brukes ofte til å analysere ordinale data fordi de ikke krever at dataene følger en bestemt fordeling, for eksempel en normalfordeling, og ikke forutsetter at intervallene mellom kategoriene er like. Disse testene er basert på observasjonenes rangering i stedet for deres eksakte verdier. Ikke-parametriske tester er robuste overfor ekstremverdier og brukes ofte når forutsetningene for parametriske tester ikke er oppfylt. De kan imidlertid ha mindre statistisk styrke enn parametriske tester, spesielt når utvalgsstørrelsen er liten.

Ordinal logistisk regresjon: Ordinal logistisk regresjon er en statistisk metode som brukes til å modellere forholdet mellom en eller flere ordinale uavhengige variabler og en ordinal avhengig variabel. Denne metoden er nyttig når du ønsker å finne ut hvilke faktorer som påvirker utfallet av en ordinal variabel. Ordinal logistisk regresjon forutsetter at kategoriene i den avhengige variabelen er ordnet, og at avstanden mellom kategoriene ikke nødvendigvis er lik. Den forutsetter også at forholdet mellom den avhengige variabelen og de uavhengige variablene er log-lineært.

Korrespondanseanalyse: Denne metoden brukes til å utforske forholdet mellom to eller flere ordinale variabler. Den bidrar til å identifisere mønstre og sammenhenger mellom variablene og visualisere dem i et todimensjonalt rom. Metoden går ut på å lage en kontingenstabell som viser frekvensene for hver kategori for hver variabel. Deretter beregnes et sett med poengsummer for hver kategori basert på den generelle fordelingen av dataene. Disse poengene brukes til å lage et todimensjonalt diagram der hver kategori representeres av et punkt. Avstanden mellom punktene angir graden av likhet eller ulikhet mellom kategoriene.

Strukturell ligningsmodellering: Strukturell ligningsmodellering (SEM) er en statistisk metode som brukes til å analysere sammenhenger mellom variabler og til å teste komplekse modeller. Det er en multivariat analyseteknikk som kan håndtere flere variabler, både observerte og latente, og som kan teste årsakssammenhenger mellom variabler. Ved analyse av ordinale data kan SEM brukes til å teste modeller som inkluderer flere ordinale variabler og latente konstrukter. Det kan også bidra til å identifisere og estimere størrelsen på direkte og indirekte effekter av variabler på hverandre.

Inferensiell statistikk

Inferensstatistikk er en gren av statistikken som går ut på å trekke konklusjoner og gjøre slutninger om en populasjon basert på et utvalg av data. Det er et kraftig verktøy som gjør det mulig for forskere å generalisere, forutsi og lage hypoteser om en større gruppe utover de observerte dataene.

Mens deskriptiv statistikk oppsummerer og beskriver data, går inferensstatistikk et skritt videre ved å bruke sannsynlighetsteori og statistiske metoder for å analysere utvalgsdataene og trekke konklusjoner om populasjonen som utvalget er hentet fra. Ved å bruke inferensstatistikk kan forskere gjøre forutsigelser, teste hypoteser og ta informerte beslutninger basert på funnene.

Bruk av ordinaldata

Ordinale data brukes i en rekke sammenhenger og samles ofte inn gjennom spørreundersøkelser, spørreskjemaer og andre former for forskning. Her er noen vanlige bruksområder for ordinaldata:

Spørreundersøkelser/spørreskjemaer

Surveys and questionnaires are a common way to collect ordinal data. For example, a survey might ask respondents to rate their level of agreement with a statement on a scale from “strongly disagree” to “strongly agree.” This type of data can then be used to analyze trends or patterns in the responses.

Forskning

Ordinale data kan også brukes i forskningsstudier for å måle forholdet mellom ulike variabler. En forsker kan for eksempel bruke en ordinalskala til å måle alvorlighetsgraden av et bestemt symptom hos en gruppe pasienter med en bestemt sykdom. Denne typen data kan deretter brukes til å sammenligne alvorlighetsgraden av symptomet i ulike pasientgrupper eller til å spore endringer i symptomet over tid.

Kundeservice

Ordinal data can also be used in customer service to measure customer satisfaction or dissatisfaction. For example, a customer might be asked to rate their experience with a company’s product or service on a scale from “very unsatisfied” to “very satisfied.” This type of data can then be used to identify areas for improvement and to track changes in customer satisfaction over time.

Jobbsøknader

Ordinal data can also be used in job applications to measure an applicant’s qualifications or level of experience. For example, an employer might ask job applicants to rate their level of experience in a particular area on a scale from “no experience” to “expert.” This type of data can then be used to compare the qualifications of different job applicants and to select the most qualified candidate for the job.

Forskjellen mellom ordinale og nominelle data

Ordinal- og nominaldata er to typer kategoriske data. Hovedforskjellen mellom dem ligger i målenivået og informasjonen de formidler.

Ordinale data er en type kategoriske data der variablene har en naturlig rekkefølge eller rangering. De måles på ordinalnivå, noe som betyr at de har en naturlig rekkefølge, men at forskjellene mellom verdiene ikke kan kvantifiseres eller måles. Eksempler på ordinale data er rangeringer, rangeringer og Likert-skalaer.

På den annen side er nominelle data også en type kategoriske data, men de har ingen naturlig rekkefølge eller rangering. De måles på nominalnivå, noe som betyr at dataene bare kan klassifiseres i gjensidig utelukkende kategorier uten noen iboende rangering eller rekkefølge. Eksempler på nominelle data er kjønn, etnisitet og sivilstatus.

Hovedforskjellen mellom ordinale og nominelle data er at ordinale data har en naturlig rekkefølge eller rangering, mens nominelle data ikke har det. Hvis du vil vite mer om forskjellen mellom ordinale og nominelle data, kan du lese mer under dette nettstedet.

Need a very specific illustration? We’ll design it for you!

Mind the Graph plattformen tilbyr et omfattende bibliotek med vitenskapelige illustrasjoner og maler med komplekse vitenskapelige konsepter og spesielle bilder du trenger. Mind the Graph samarbeider med deg om å lage en illustrasjon av høy kvalitet som oppfyller dine forventninger. Denne tjenesten sikrer at du får akkurat det visuelle uttrykket du trenger til forskningen, presentasjonen eller publikasjonen din, uten behov for spesialisert designprogramvare eller -kompetanse.