{"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\/pl\/ordinal-data-examples\/","title":{"rendered":"Eksploracja danych porz\u0105dkowych: Przyk\u0142ady i zastosowania"},"content":{"rendered":"

W dziedzinie bada\u0144 i analizy danych zrozumienie r\u00f3\u017cnych typ\u00f3w danych jest niezb\u0119dne do wyci\u0105gania znacz\u0105cych wniosk\u00f3w i podejmowania \u015bwiadomych decyzji. Jednym z takich typ\u00f3w s\u0105 dane porz\u0105dkowe, kt\u00f3re odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w r\u00f3\u017cnych dyscyplinach, od nauk spo\u0142ecznych po badania rynku. Zrozumienie, co reprezentuj\u0105 dane porz\u0105dkowe i czym r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od innych typ\u00f3w danych, jest niezb\u0119dne dla badaczy, kt\u00f3rzy chc\u0105 wyci\u0105gn\u0105\u0107 znacz\u0105ce wnioski ze swoich zbior\u00f3w danych. Niniejszy artyku\u0142 zawiera kompleksowe wyja\u015bnienie, czym s\u0105 dane porz\u0105dkowe i jakie jest ich znaczenie w dziedzinie bada\u0144.<\/p>\n\n\n\n

Czym s\u0105 dane porz\u0105dkowe?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe to rodzaj danych kategorialnych, w kt\u00f3rych kategorie maj\u0105 naturaln\u0105 kolejno\u015b\u0107 lub ranking. Oznacza to, \u017ce kategorie s\u0105 uporz\u0105dkowane w taki spos\u00f3b, \u017ce mo\u017cna je uszeregowa\u0107 lub uporz\u0105dkowa\u0107 na podstawie ich wzgl\u0119dnej warto\u015bci lub znaczenia. Na przyk\u0142ad pytanie ankietowe, w kt\u00f3rym respondenci proszeni s\u0105 o ocen\u0119 swojego poziomu zgody w skali od 1 do 5, gromadzi dane porz\u0105dkowe, poniewa\u017c odpowiedzi maj\u0105 naturaln\u0105 kolejno\u015b\u0107 od \"zdecydowanie si\u0119 nie zgadzam\" (1) do \"zdecydowanie si\u0119 zgadzam\" (5). Przyk\u0142ady danych porz\u0105dkowych mo\u017cna analizowa\u0107 za pomoc\u0105 metod statystycznych, takich jak testy chi-kwadrat, ale wymagana jest pewna ostro\u017cno\u015b\u0107, poniewa\u017c odleg\u0142o\u015bci mi\u0119dzy kategoriami mog\u0105 nie by\u0107 r\u00f3wne.<\/p>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe maj\u0105 kluczowe znaczenie w badaniach naukowych, poniewa\u017c umo\u017cliwiaj\u0105 klasyfikacj\u0119 i por\u00f3wnanie danych z naturalnym porz\u0105dkiem lub rankingiem, co mo\u017ce zapewni\u0107 cenny wgl\u0105d we wzorce, relacje i trendy w danych. Ten typ danych jest cz\u0119sto wykorzystywany w badaniach z zakresu nauk spo\u0142ecznych, takich jak ankiety i kwestionariusze, w kt\u00f3rych respondenci proszeni s\u0105 o ocen\u0119 swoich opinii lub do\u015bwiadcze\u0144 na skali.<\/p>\n\n\n\n

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

Charakterystyka danych porz\u0105dkowych<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe to rodzaj danych kategorialnych, kt\u00f3re reprezentuj\u0105 okre\u015blony porz\u0105dek lub ranking w\u015br\u00f3d swoich kategorii. Poni\u017cej przedstawiono kilka kluczowych cech danych porz\u0105dkowych:<\/p>\n\n\n\n

Zam\u00f3wienie: <\/strong>Kategorie w danych porz\u0105dkowych maj\u0105 okre\u015blon\u0105 kolejno\u015b\u0107 lub ranking, a kolejno\u015b\u0107 ta reprezentuje poziom zgody, braku zgody lub preferencji. Na przyk\u0142ad, w ankiecie pytaj\u0105cej o jako\u015b\u0107 otrzymanej us\u0142ugi, opcje odpowiedzi mog\u0105 by\u0107 \"doskona\u0142e\", \"dobre\", \"uczciwe\" lub \"s\u0142abe\", co mia\u0142oby wyra\u017an\u0105 kolejno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n

Nieliczbowe:<\/strong> <\/em>Porz\u0105dkowe kategorie danych niekoniecznie s\u0105 reprezentowane przez liczby, a kategorie mog\u0105 by\u0107 s\u0142owami lub symbolami. Na przyk\u0142ad system oceny restauracji mo\u017ce wykorzystywa\u0107 gwiazdki do wskazywania poziom\u00f3w jako\u015bci zamiast warto\u015bci liczbowych.<\/p>\n\n\n\n

Nier\u00f3wne odst\u0119py czasu:<\/strong> <\/em>Odleg\u0142o\u015bci mi\u0119dzy kategoriami niekoniecznie s\u0105 r\u00f3wne. Na przyk\u0142ad r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy \"zdecydowanie si\u0119 zgadzam\" i \"zgadzam si\u0119\" na skali Likerta mo\u017ce nie by\u0107 taka sama jak r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy \"nie zgadzam si\u0119\" i \"zdecydowanie si\u0119 nie zgadzam\".<\/p>\n\n\n\n

Ograniczona liczba kategorii:<\/strong> Dane porz\u0105dkowe maj\u0105 zazwyczaj sko\u0144czon\u0105 liczb\u0119 kategorii, kt\u00f3re s\u0105 cz\u0119sto wst\u0119pnie zdefiniowane przez badacza. Na przyk\u0142ad ankieta mo\u017ce wykorzystywa\u0107 skal\u0119 Likerta z pi\u0119cioma opcjami odpowiedzi.<\/p>\n\n\n\n

Mog\u0105 by\u0107 traktowane jako dane liczbowe: <\/strong>Czasami dane porz\u0105dkowe mog\u0105 by\u0107 traktowane jako dane liczbowe do cel\u00f3w analizy statystycznej, ale nale\u017cy to robi\u0107 ostro\u017cnie. Przypisanie znacz\u0105cych warto\u015bci liczbowych do kategorii porz\u0105dkowych mo\u017ce u\u0142atwi\u0107 analiz\u0119 i interpretacj\u0119, ale nie powinno zmienia\u0107 zasadniczego charakteru danych.<\/p>\n\n\n\n

Rodzaje zmiennych porz\u0105dkowych<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Zmienne porz\u0105dkowe to zmienne, kt\u00f3re mo\u017cna uszeregowa\u0107 lub uporz\u0105dkowa\u0107 na podstawie ich warto\u015bci lub atrybut\u00f3w. Istniej\u0105 dwa rodzaje zmiennych porz\u0105dkowych:<\/p>\n\n\n\n

Dopasowana kategoria<\/h3>\n\n\n\n

W przypadku zmiennych porz\u0105dkowych o dopasowanej kategorii istnieje naturalny porz\u0105dek w kategoriach zmiennej. Kolejno\u015b\u0107 ta jest okre\u015blona przez sam\u0105 zmienn\u0105, a kategorie wzajemnie si\u0119 wykluczaj\u0105. Na przyk\u0142ad w badaniu typu \"przed i po\" ta sama grupa uczestnik\u00f3w jest mierzona pod k\u0105tem tej samej zmiennej porz\u0105dkowej w dw\u00f3ch r\u00f3\u017cnych punktach w czasie, na przyk\u0142ad przed i po leczeniu. Kategorie w pomiarze \"przed\" s\u0105 dopasowane lub sparowane z kategoriami w pomiarze \"po\". <\/p>\n\n\n\n

Innym przyk\u0142adem jest badanie por\u00f3wnuj\u0105ce preferencje par w okre\u015blonym aspekcie, w kt\u00f3rym preferencje jednego partnera s\u0105 dopasowywane lub \u0142\u0105czone z preferencjami drugiego partnera. Dopasowane kategorie s\u0105 cz\u0119sto analizowane przy u\u017cyciu nieparametrycznych test\u00f3w statystycznych, takich jak test Wilcoxona lub Friedmana, w celu por\u00f3wnania r\u00f3\u017cnic mi\u0119dzy kategoriami w ka\u017cdej parze lub grupie.<\/p>\n\n\n\n

Niezr\u00f3wnana kategoria<\/h3>\n\n\n\n

Kategoria niedopasowana to inny rodzaj zmiennej porz\u0105dkowej. W przeciwie\u0144stwie do kategorii dopasowanych, kategorie niedopasowane nie maj\u0105 wyra\u017anego zwi\u0105zku lub powi\u0105zania mi\u0119dzy kategoriami. Na przyk\u0142ad, je\u015bli poprosisz respondent\u00f3w o ocen\u0119 ich preferencji dla r\u00f3\u017cnych gatunk\u00f3w muzycznych, mo\u017ce nie by\u0107 wyra\u017anego uporz\u0105dkowania lub zwi\u0105zku mi\u0119dzy kategoriami jazzu, country i rocka.<\/p>\n\n\n\n

W niedopasowanych kategoriach kategorie mog\u0105 by\u0107 nadal uporz\u0105dkowane na podstawie indywidualnych preferencji lub percepcji respondenta, ale nie ma obiektywnego lub sp\u00f3jnego porz\u0105dku, kt\u00f3ry mia\u0142by zastosowanie do wszystkich respondent\u00f3w. Mo\u017ce to utrudni\u0107 analiz\u0119 i interpretacj\u0119 danych w por\u00f3wnaniu z dopasowanymi kategoriami, kt\u00f3re maj\u0105 jasn\u0105 i sp\u00f3jn\u0105 kolejno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n

Przyk\u0142ady danych porz\u0105dkowych<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Przyk\u0142ady danych porz\u0105dkowych mo\u017cna znale\u017a\u0107 w wielu obszarach bada\u0144 i w r\u00f3\u017cnych rodzajach pomiar\u00f3w. Niekt\u00f3re przyk\u0142ady danych porz\u0105dkowych obejmuj\u0105:<\/p>\n\n\n\n

Skala interwa\u0142owa<\/h3>\n\n\n\n

Skala interwa\u0142owa to rodzaj skali pomiarowej, kt\u00f3ra ma warto\u015b\u0107 liczbow\u0105 przypisan\u0105 do ka\u017cdej kategorii lub odpowiedzi, a r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy warto\u015bciami s\u0105 znacz\u0105ce i r\u00f3wne. Jest podobna do skali proporcji, ale nie ma prawdziwego punktu zerowego.<\/p>\n\n\n\n

Na przyk\u0142ad skala temperatury Celsjusza jest przyk\u0142adem skali interwa\u0142owej. R\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy 10\u00b0C a 20\u00b0C jest taka sama jak r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy 20\u00b0C a 30\u00b0C. Jednak 0\u00b0C nie oznacza ca\u0142kowitego braku temperatury, ale raczej konkretny punkt na skali.<\/p>\n\n\n\n

Skala Likerta<\/h3>\n\n\n\n

Skala Likerta to powszechny rodzaj danych porz\u0105dkowych, kt\u00f3ry wykorzystuje zestaw opcji odpowiedzi, takich jak \"zdecydowanie si\u0119 zgadzam\", \"zgadzam si\u0119\", \"neutralnie\", \"nie zgadzam si\u0119\" i \"zdecydowanie si\u0119 nie zgadzam\", do pomiaru postaw, opinii lub spostrze\u017ce\u0144. Ka\u017cdej odpowiedzi przypisywana jest warto\u015b\u0107 liczbowa, zwykle w zakresie od 1 do 5 lub od 1 do 7, przy czym wy\u017csza warto\u015b\u0107 wskazuje na bardziej pozytywn\u0105 lub silniejsz\u0105 odpowied\u017a. Skala Likerta jest cz\u0119sto u\u017cywana w ankietach i kwestionariuszach do zbierania danych porz\u0105dkowych, kt\u00f3re mo\u017cna analizowa\u0107 za pomoc\u0105 okre\u015blonych metod.<\/p>\n\n\n\n

Jak analizowa\u0107 dane porz\u0105dkowe?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Istnieje kilka metod analizy danych porz\u0105dkowych, w tym:<\/p>\n\n\n\n

Statystyki opisowe:<\/strong> Statystyki opisowe s\u0142u\u017c\u0105 do podsumowania i opisania tendencji centralnej i rozk\u0142adu danych porz\u0105dkowych. Niekt\u00f3re powszechnie stosowane statystyki opisowe dla danych porz\u0105dkowych obejmuj\u0105 median\u0119, mod\u0119 i percentyle. Statystyki opisowe mog\u0105 pom\u00f3c w zapewnieniu og\u00f3lnego przegl\u0105du danych i zidentyfikowaniu wszelkich potencjalnych problem\u00f3w, takich jak warto\u015bci odstaj\u0105ce lub sko\u015bne rozk\u0142ady. Nie dostarczaj\u0105 one jednak \u017cadnych informacji na temat statystycznej istotno\u015bci r\u00f3\u017cnic lub relacji mi\u0119dzy grupami.<\/p>\n\n\n\n

Testy nieparametryczne: <\/strong>Testy nieparametryczne s\u0105 powszechnie stosowane do analizy danych porz\u0105dkowych, poniewa\u017c nie wymagaj\u0105, aby dane by\u0142y zgodne z okre\u015blonym rozk\u0142adem, takim jak rozk\u0142ad normalny, i nie zak\u0142adaj\u0105, \u017ce przedzia\u0142y mi\u0119dzy kategoriami s\u0105 r\u00f3wne. Testy te opieraj\u0105 si\u0119 na rangach obserwacji, a nie na ich dok\u0142adnych warto\u015bciach. Testy nieparametryczne s\u0105 odporne na warto\u015bci odstaj\u0105ce i s\u0105 cz\u0119sto stosowane, gdy za\u0142o\u017cenia test\u00f3w parametrycznych nie s\u0105 spe\u0142nione. Mog\u0105 one jednak mie\u0107 mniejsz\u0105 moc statystyczn\u0105 ni\u017c testy parametryczne, zw\u0142aszcza gdy wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by jest niewielka. <\/p>\n\n\n\n

Regresja logistyczna porz\u0105dkowa:<\/strong> Porz\u0105dkowa regresja logistyczna to metoda statystyczna stosowana do modelowania zwi\u0105zku mi\u0119dzy jedn\u0105 lub wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 porz\u0105dkowych zmiennych niezale\u017cnych a porz\u0105dkow\u0105 zmienn\u0105 zale\u017cn\u0105. Metoda ta jest przydatna, gdy chcesz okre\u015bli\u0107 czynniki wp\u0142ywaj\u0105ce na wynik zmiennej porz\u0105dkowej. Porz\u0105dkowa regresja logistyczna zak\u0142ada, \u017ce kategorie zmiennej zale\u017cnej s\u0105 uporz\u0105dkowane, a odleg\u0142o\u015b\u0107 mi\u0119dzy kategoriami niekoniecznie jest r\u00f3wna. Zak\u0142ada r\u00f3wnie\u017c, \u017ce zwi\u0105zek mi\u0119dzy zmienn\u0105 zale\u017cn\u0105 a zmiennymi niezale\u017cnymi jest logarytmiczno-liniowy.<\/p>\n\n\n\n

Analiza korespondencji:<\/strong> Metoda ta s\u0142u\u017cy do badania relacji mi\u0119dzy dwiema lub wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 zmiennych porz\u0105dkowych. Pomaga zidentyfikowa\u0107 wzorce i relacje mi\u0119dzy zmiennymi i wizualizowa\u0107 je w dwuwymiarowej przestrzeni. Metoda ta polega na utworzeniu tabeli kontyngencji, kt\u00f3ra pokazuje cz\u0119stotliwo\u015bci ka\u017cdej kategorii dla ka\u017cdej zmiennej. Nast\u0119pnie dla ka\u017cdej kategorii obliczany jest zestaw wynik\u00f3w w oparciu o og\u00f3lny rozk\u0142ad danych. Wyniki te s\u0105 wykorzystywane do utworzenia dwuwymiarowego wykresu, w kt\u00f3rym ka\u017cda kategoria jest reprezentowana przez punkt. Odleg\u0142o\u015b\u0107 mi\u0119dzy punktami wskazuje stopie\u0144 podobie\u0144stwa lub odmienno\u015bci mi\u0119dzy kategoriami.<\/p>\n\n\n\n

Modelowanie r\u00f3wna\u0144 strukturalnych:<\/strong> Modelowanie r\u00f3wna\u0144 strukturalnych (SEM) to metoda statystyczna wykorzystywana do analizy zwi\u0105zk\u00f3w mi\u0119dzy zmiennymi i testowania z\u0142o\u017conych modeli. Jest to technika analizy wielowymiarowej, kt\u00f3ra mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 wiele zmiennych, zar\u00f3wno obserwowanych, jak i ukrytych, i mo\u017ce testowa\u0107 zwi\u0105zki przyczynowe mi\u0119dzy zmiennymi. Analizuj\u0105c dane porz\u0105dkowe, SEM mo\u017ce by\u0107 wykorzystywana do testowania modeli obejmuj\u0105cych wiele zmiennych porz\u0105dkowych i ukrytych konstrukt\u00f3w. Mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c pom\u00f3c zidentyfikowa\u0107 i oszacowa\u0107 wielko\u015b\u0107 bezpo\u015bredniego i po\u015bredniego wp\u0142ywu zmiennych na siebie nawzajem.<\/p>\n\n\n\n

Statystyka wnioskowania<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Statystyka wnioskowa to ga\u0142\u0105\u017a statystyki, kt\u00f3ra obejmuje wyci\u0105ganie wniosk\u00f3w i wnioskowanie o populacji na podstawie pr\u00f3bki danych. Jest to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie, kt\u00f3re pozwala badaczom dokonywa\u0107 uog\u00f3lnie\u0144, prognoz i hipotez dotycz\u0105cych wi\u0119kszej grupy poza obserwowanymi danymi.<\/p>\n\n\n\n

Podczas gdy statystyki opisowe podsumowuj\u0105 i opisuj\u0105 dane, statystyki wnioskowe id\u0105 o krok dalej, wykorzystuj\u0105c teori\u0119 prawdopodobie\u0144stwa i metody statystyczne do analizy danych pr\u00f3bki i wyci\u0105gania wniosk\u00f3w na temat populacji, z kt\u00f3rej pobrano pr\u00f3bk\u0119. Wykorzystuj\u0105c statystyki wnioskowania, badacze mog\u0105 przewidywa\u0107, testowa\u0107 hipotezy i podejmowa\u0107 \u015bwiadome decyzje w oparciu o wyniki.<\/p>\n\n\n\n

Zastosowania danych porz\u0105dkowych<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe s\u0105 wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowa\u0144 i s\u0105 cz\u0119sto gromadzone za pomoc\u0105 ankiet, kwestionariuszy i innych form bada\u0144. Oto kilka typowych zastosowa\u0144 danych porz\u0105dkowych:<\/p>\n\n\n\n

Ankiety\/kwestionariusze<\/h3>\n\n\n\n

Ankiety i kwestionariusze s\u0105 powszechnym sposobem gromadzenia danych porz\u0105dkowych. Na przyk\u0142ad w ankiecie mo\u017cna poprosi\u0107 respondent\u00f3w o ocen\u0119 poziomu ich zgody ze stwierdzeniem w skali od \"zdecydowanie si\u0119 nie zgadzam\" do \"zdecydowanie si\u0119 zgadzam\". Ten rodzaj danych mo\u017cna nast\u0119pnie wykorzysta\u0107 do analizy trend\u00f3w lub wzorc\u00f3w w odpowiedziach.<\/p>\n\n\n\n

Badania<\/h3>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe mog\u0105 by\u0107 r\u00f3wnie\u017c wykorzystywane w badaniach naukowych do pomiaru zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi zmiennymi. Na przyk\u0142ad badacz mo\u017ce u\u017cy\u0107 skali porz\u0105dkowej do pomiaru nasilenia okre\u015blonego objawu w grupie pacjent\u00f3w z okre\u015blon\u0105 chorob\u0105. Ten rodzaj danych mo\u017cna nast\u0119pnie wykorzysta\u0107 do por\u00f3wnania nasilenia objawu w r\u00f3\u017cnych grupach pacjent\u00f3w lub do \u015bledzenia zmian objawu w czasie.<\/p>\n\n\n\n

Obs\u0142uga klienta<\/h3>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe mog\u0105 by\u0107 r\u00f3wnie\u017c wykorzystywane w obs\u0142udze klienta do pomiaru satysfakcji lub niezadowolenia klienta. Na przyk\u0142ad, klient mo\u017ce zosta\u0107 poproszony o ocen\u0119 swoich do\u015bwiadcze\u0144 z produktem lub us\u0142ug\u0105 firmy w skali od \"bardzo niezadowolony\" do \"bardzo zadowolony\". Ten rodzaj danych mo\u017ce by\u0107 nast\u0119pnie wykorzystany do identyfikacji obszar\u00f3w wymagaj\u0105cych poprawy i \u015bledzenia zmian w zadowoleniu klient\u00f3w w czasie.<\/p>\n\n\n\n

Podania o prac\u0119<\/h3>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe mog\u0105 by\u0107 r\u00f3wnie\u017c wykorzystywane w podaniach o prac\u0119 do pomiaru kwalifikacji lub poziomu do\u015bwiadczenia kandydata. Przyk\u0142adowo, pracodawca mo\u017ce poprosi\u0107 kandydat\u00f3w o ocen\u0119 ich poziomu do\u015bwiadczenia w konkretnym obszarze w skali od \"brak do\u015bwiadczenia\" do \"ekspert\". Ten rodzaj danych mo\u017ce by\u0107 nast\u0119pnie wykorzystany do por\u00f3wnania kwalifikacji r\u00f3\u017cnych kandydat\u00f3w do pracy i wyboru najbardziej wykwalifikowanego kandydata na dane stanowisko.<\/p>\n\n\n\n

R\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy danymi porz\u0105dkowymi i nominalnymi<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe i nominalne to dwa rodzaje danych kategorialnych. G\u0142\u00f3wna r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy nimi polega na poziomie pomiaru i przekazywanych informacji.<\/p>\n\n\n\n

Dane porz\u0105dkowe to rodzaj danych kategorialnych, w kt\u00f3rych zmienne maj\u0105 naturaln\u0105 kolejno\u015b\u0107 lub ranking. S\u0105 one mierzone na poziomie porz\u0105dkowym, co oznacza, \u017ce maj\u0105 naturalny porz\u0105dek, ale r\u00f3\u017cnic mi\u0119dzy warto\u015bciami nie mo\u017cna okre\u015bli\u0107 ilo\u015bciowo ani zmierzy\u0107. Przyk\u0142ady danych porz\u0105dkowych obejmuj\u0105 rankingi, oceny i skale Likerta.<\/p>\n\n\n\n

Z drugiej strony dane nominalne s\u0105 r\u00f3wnie\u017c rodzajem danych kategorialnych, ale nie maj\u0105 naturalnego uporz\u0105dkowania ani rankingu. S\u0105 one mierzone na poziomie nominalnym, co oznacza, \u017ce dane mog\u0105 by\u0107 klasyfikowane tylko do wzajemnie wykluczaj\u0105cych si\u0119 kategorii bez \u017cadnego nieod\u0142\u0105cznego rankingu lub porz\u0105dku. Przyk\u0142ady danych nominalnych obejmuj\u0105 p\u0142e\u0107, pochodzenie etniczne i stan cywilny.<\/p>\n\n\n\n

G\u0142\u00f3wna r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy danymi porz\u0105dkowymi i nominalnymi polega na tym, \u017ce dane porz\u0105dkowe maj\u0105 naturalny porz\u0105dek lub ranking, podczas gdy dane nominalne nie. Aby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej o r\u00f3\u017cnicy mi\u0119dzy danymi porz\u0105dkowymi i nominalnymi, sprawd\u017a na tej stronie.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Potrzebujesz bardzo konkretnej ilustracji? Zaprojektujemy j\u0105 dla Ciebie!<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mind the Graph<\/a> Platforma oferuje obszern\u0105 bibliotek\u0119 ilustracji naukowych i szablon\u00f3w ze z\u0142o\u017conymi koncepcjami naukowymi i konkretnymi obrazami, kt\u00f3rych potrzebujesz. Mind the Graph b\u0119dzie wsp\u00f3\u0142pracowa\u0107 z Tob\u0105, aby stworzy\u0107 wysokiej jako\u015bci ilustracj\u0119, kt\u00f3ra spe\u0142ni Twoje oczekiwania. Us\u0142uga ta zapewnia dok\u0142adne wizualizacje potrzebne do bada\u0144, prezentacji lub publikacji, bez potrzeby korzystania ze specjalistycznego oprogramowania do projektowania lub umiej\u0119tno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n
\n
\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
Zacznij tworzy\u0107 z Mind the Graph<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Zapoznaj si\u0119 z przyk\u0142adami danych porz\u0105dkowych. Dowiedz si\u0119, czym s\u0105 dane porz\u0105dkowe i jak efektywnie z nich korzysta\u0107.<\/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\/pl\/ordinal-data-examples\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\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\/pl\/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\/pl\/ordinal-data-examples\/","og_locale":"pl_PL","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\/pl\/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":"pl-PL","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":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/542e3620319366708346388407c01c0a","name":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@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\/pl\/author\/angelica\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/35"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29892"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29903,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29892\/revisions\/29903"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29894"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29892"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29892"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29892"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}