Explorarea datelor ordinale: Exemple și utilizări

În domeniul cercetării și al analizei datelor, înțelegerea diferitelor tipuri de date este esențială pentru a trage concluzii semnificative și a lua decizii în cunoștință de cauză. Unul dintre aceste tipuri este reprezentat de datele ordinale, care joacă un rol crucial în diverse discipline, de la științele sociale la cercetarea de piață. Înțelegerea a ceea ce reprezintă datele ordinale și a modului în care acestea diferă de alte tipuri de date este esențială pentru cercetătorii care urmăresc să extragă informații semnificative din seturile lor de date. Acest articol va oferi o explicație cuprinzătoare a ceea ce reprezintă datele ordinale și semnificația lor în domeniul cercetării.

Ce sunt datele ordinale?

Datele ordinale sunt un tip de date categorice în care categoriile au o ordine sau un rang natural. Aceasta înseamnă că categoriile sunt ordonate în așa fel încât pot fi clasificate sau ordonate pe baza valorii sau importanței lor relative. De exemplu, o întrebare de sondaj care le cere respondenților să își evalueze nivelul de acord pe o scară de la 1 la 5 colectează date ordinale, deoarece răspunsurile au o ordine naturală de la "nu sunt deloc de acord" (1) la "sunt total de acord" (5). Exemplele de date ordinale pot fi analizate cu ajutorul unor metode statistice, cum ar fi testele chi-pătrat, dar este necesară o anumită precauție, deoarece distanțele dintre categorii pot să nu fie egale.

Datele ordinale sunt esențiale în cercetarea științifică, deoarece permit clasificarea și compararea datelor cu o ordine sau un clasament natural, ceea ce poate oferi informații valoroase despre modele, relații și tendințe în cadrul datelor. Acest tip de date este utilizat frecvent în cercetarea în domeniul științelor sociale, cum ar fi sondajele și chestionarele, în care respondenții sunt rugați să își evalueze opiniile sau experiențele pe o scară.

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

Caracteristici ale datelor ordinale

Datele ordinale sunt un tip de date categorice care reprezintă o anumită ordine sau un anumit rang între categoriile sale. În continuare sunt prezentate câteva caracteristici cheie ale datelor ordinale:

Comandă: Categoriile din datele ordinale au o anumită ordine sau clasificare, iar această ordine reprezintă nivelul de acord, dezacord sau preferință. De exemplu, într-un sondaj în care se întreabă despre calitatea serviciului primit, opțiunile de răspuns ar putea fi "excelent", "bun", "corect" sau "slab", care ar avea o ordine clară.

Non-numeric: Categoriile de date ordinale nu sunt neapărat reprezentate prin numere, iar categoriile pot fi cuvinte sau simboluri. De exemplu, un sistem de clasificare a restaurantelor ar putea folosi stele pentru a indica nivelurile de calitate în loc de valori numerice.

Intervale inegale: Distanțele dintre categorii nu sunt neapărat egale. De exemplu, diferența dintre "total de acord" și "de acord" pe o scală Likert poate să nu fie aceeași cu diferența dintre "dezacord" și "total dezacord".

Număr limitat de categorii: Datele ordinale au, de obicei, un număr finit de categorii, care sunt adesea predefinite de către cercetător. De exemplu, un sondaj poate utiliza o scală Likert cu cinci opțiuni de răspuns.

Pot fi tratate ca date numerice: Uneori, datele ordinale pot fi tratate ca date numerice în scopuri de analiză statistică, dar acest lucru trebuie făcut cu prudență. Atribuirea unor valori numerice semnificative categoriilor ordinale poate facilita analiza și interpretarea, dar nu trebuie să modifice natura esențială a datelor.

Tipuri de variabile ordinale

Variabilele ordinale sunt variabile care pot fi clasificate sau ordonate pe baza valorilor sau atributelor lor. Există două tipuri de variabile ordinale:

Categoria corespunzătoare

În cazul variabilelor ordinale de categorie asortată, există o ordine naturală în categoriile variabilei. Această ordine este definită de variabila însăși, iar categoriile se exclud reciproc. De exemplu, în cadrul unui studiu de tip înainte și după, același grup de participanți este măsurat cu privire la aceeași variabilă ordinală în două momente diferite, cum ar fi înainte și după un tratament. Categoriile din măsurarea "înainte" sunt potrivite sau împerecheate cu categoriile din măsurarea "după".

Un alt exemplu este un studiu care compară preferințele cuplurilor într-un anumit aspect, în care preferințele unui partener sunt comparate sau împerecheate cu preferințele celuilalt partener. Categoriile împerecheate sunt adesea analizate cu ajutorul unor teste statistice neparametrice, cum ar fi testul Wilcoxon signed-rank sau testul Friedman, pentru a compara diferențele dintre categoriile din cadrul fiecărei perechi sau al fiecărui grup.

Categorie neegalată

Categoria nepotrivită este un alt tip de variabilă ordinală. Spre deosebire de categoriile asortate, categoriile neasortate nu au o relație sau o legătură clară între categorii. De exemplu, dacă le cereți respondenților să își evalueze preferințele pentru diferite tipuri de genuri de muzică, este posibil să nu existe o ordine sau o relație clară între categoriile jazz, country și rock.

În cazul categoriilor neasortate, categoriile pot fi încă ordonate pe baza preferințelor sau percepțiilor individuale ale unui respondent, dar nu există o ordine obiectivă sau consecventă care să se aplice tuturor respondenților. Acest lucru poate îngreuna analiza și interpretarea datelor în comparație cu categoriile potrivite, care au o ordine clară și consecventă.

Exemple de date ordinale

Exemple de date ordinale pot fi găsite în multe domenii de cercetare și în diferite tipuri de măsurători. Câteva exemple de date ordinale includ:

Scala de intervale

Scala de interval este un tip de scală de măsurare care are o valoare numerică atribuită fiecărei categorii sau răspuns, iar diferențele dintre valori sunt semnificative și egale. Este similară cu scara de proporții, cu excepția faptului că nu are un punct zero adevărat.

De exemplu, scara de temperatură Celsius este un exemplu de scală de interval. Diferența dintre 10°C și 20°C este aceeași cu diferența dintre 20°C și 30°C. Cu toate acestea, 0°C nu reprezintă o absență completă de temperatură, ci mai degrabă un punct specific pe scală.

Scala Likert

Scala Likert este un tip comun de date ordinale care utilizează un set de opțiuni de răspuns, cum ar fi "total de acord", "de acord", "neutru", "nu sunt de acord" și "total dezacord", pentru a măsura atitudinile, opiniile sau percepțiile. Fiecărui răspuns i se atribuie o valoare numerică, de obicei de la 1 la 5 sau de la 1 la 7, o valoare mai mare indicând un răspuns mai pozitiv sau mai puternic. Scala Likert este adesea utilizată în sondaje și chestionare pentru a colecta date ordinale care pot fi analizate prin metode specifice.

Cum se analizează datele ordinale?

Există mai multe metode de analiză a datelor ordinale, printre care:

Statistici descriptive: Statisticile descriptive sunt utilizate pentru a rezuma și descrie tendința centrală și distribuția datelor ordinale. Unele dintre statisticile descriptive utilizate în mod obișnuit pentru datele ordinale includ mediana, modul și percentilele. Statisticile descriptive pot ajuta la furnizarea unei imagini generale a datelor și la identificarea oricăror probleme potențiale, cum ar fi valorile aberante sau distribuțiile asimetrice. Cu toate acestea, ele nu oferă informații despre semnificația statistică a diferențelor sau a relațiilor dintre grupuri.

Teste neparametrice: Testele nonparametrice sunt utilizate în mod obișnuit pentru a analiza datele ordinale, deoarece nu necesită ca datele să urmeze o anumită distribuție, cum ar fi o distribuție normală, și nu presupun că intervalele dintre categorii sunt egale. Aceste teste se bazează mai degrabă pe rangurile observațiilor decât pe valorile lor exacte. Testele neparametrice sunt rezistente la valorile aberante și sunt adesea utilizate atunci când ipotezele testelor parametrice nu sunt îndeplinite. Cu toate acestea, este posibil ca acestea să aibă o putere statistică mai mică decât testele parametrice, în special atunci când dimensiunea eșantionului este mică.

Regresie logistică ordinară: Regresia logistică ordinală este o metodă statistică utilizată pentru a modela relația dintre una sau mai multe variabile independente ordinale și o variabilă dependentă ordinală. Această metodă este utilă atunci când doriți să determinați factorii care influențează rezultatul unei variabile ordinale. Regresia logistică ordinală presupune că categoriile variabilei dependente sunt ordonate și că distanța dintre categorii nu este neapărat egală. De asemenea, presupune că relația dintre variabila dependentă și variabilele independente este log-liniară.

Analiza corespondenței: Această metodă este utilizată pentru a explora relația dintre două sau mai multe variabile ordinale. Aceasta ajută la identificarea modelelor și a relațiilor dintre variabile și la vizualizarea acestora într-un spațiu bidimensional. Metoda presupune crearea unui tabel de contingență care prezintă frecvențele fiecărei categorii pentru fiecare variabilă. Apoi, se calculează un set de scoruri pentru fiecare categorie pe baza distribuției generale a datelor. Aceste scoruri sunt utilizate pentru a crea un grafic bidimensional în care fiecare categorie este reprezentată de un punct. Distanța dintre puncte indică gradul de similaritate sau de disimilaritate dintre categorii.

Modelarea ecuațiilor structurale: Modelarea ecuațiilor structurale (SEM) este o metodă statistică utilizată pentru a analiza relațiile dintre variabile și pentru a testa modele complexe. Este o tehnică de analiză multivariată care poate gestiona mai multe variabile, atât observate, cât și latente, și poate testa relațiile cauzale dintre variabile. Atunci când se analizează date ordinale, SEM poate fi utilizată pentru a testa modele care includ mai multe variabile ordinale și construcții latente. De asemenea, poate ajuta la identificarea și estimarea amplorii efectelor directe și indirecte ale variabilelor între ele.

Statistici inferențiale

Statistica inferențială este o ramură a statisticii care presupune formularea de concluzii și deducții cu privire la o populație pe baza unui eșantion de date. Este un instrument puternic care permite cercetătorilor să facă generalizări, predicții și ipoteze despre un grup mai mare, dincolo de datele observate.

În timp ce statisticile descriptive rezumă și descriu datele, statisticile inferențiale merg mai departe, folosind teoria probabilităților și metodele statistice pentru a analiza datele eșantionului și a trage concluzii despre populația din care a fost luat eșantionul. Prin utilizarea statisticii inferențiale, cercetătorii pot face predicții, testa ipoteze și lua decizii în cunoștință de cauză pe baza constatărilor.

Utilizări ale datelor ordinale

Datele ordinale sunt utilizate într-o gamă largă de aplicații și sunt adesea colectate prin sondaje, chestionare și alte forme de cercetare. Iată câteva utilizări comune ale datelor ordinale:

Sondaje/chestionare

Sondajele și chestionarele sunt o modalitate obișnuită de colectare a datelor ordinale. De exemplu, un sondaj le poate cere respondenților să își evalueze nivelul de acord cu o afirmație pe o scală de la "total dezacord" la "total acord". Acest tip de date poate fi apoi utilizat pentru a analiza tendințele sau modelele din răspunsuri.

Cercetare

Datele ordinale pot fi, de asemenea, utilizate în studiile de cercetare pentru a măsura relația dintre diferite variabile. De exemplu, un cercetător ar putea utiliza o scală ordinală pentru a măsura gravitatea unui anumit simptom într-un grup de pacienți cu o anumită boală. Acest tip de date poate fi apoi utilizat pentru a compara severitatea simptomului în diferite grupuri de pacienți sau pentru a urmări modificările simptomului în timp.

Serviciul clienți

Datele ordinale pot fi, de asemenea, utilizate în cadrul serviciilor de relații cu clienții pentru a măsura satisfacția sau nemulțumirea acestora. De exemplu, un client poate fi rugat să își evalueze experiența cu produsul sau serviciul unei companii pe o scară de la "foarte nemulțumit" la "foarte mulțumit". Acest tip de date poate fi apoi utilizat pentru a identifica domeniile de îmbunătățire și pentru a urmări schimbările în satisfacția clienților de-a lungul timpului.

Cereri de angajare

Datele ordinale pot fi, de asemenea, utilizate în cererile de angajare pentru a măsura calificările sau nivelul de experiență al unui candidat. De exemplu, un angajator ar putea cere candidaților la un loc de muncă să își evalueze nivelul de experiență într-un anumit domeniu pe o scară de la "fără experiență" la "expert". Acest tip de date poate fi apoi utilizat pentru a compara calificările diferiților candidați la un loc de muncă și pentru a selecta candidatul cel mai calificat pentru postul respectiv.

Diferența dintre datele ordinale și cele nominale

Datele ordinale și cele nominale sunt două tipuri de date categorice. Principala diferență dintre ele constă în nivelul de măsurare și în informațiile pe care le transmit.

Datele ordinale sunt un tip de date categorice în care variabilele au o ordine sau un rang natural. Se măsoară la nivel ordinal, ceea ce înseamnă că au o ordine naturală, dar diferențele dintre valori nu pot fi cuantificate sau măsurate. Printre exemplele de date ordinale se numără clasamentele, evaluările și scalele Likert.

Pe de altă parte, datele nominale sunt, de asemenea, un tip de date categorice, dar nu au o ordine sau o clasificare naturală. Se măsoară la nivel nominal, ceea ce înseamnă că datele pot fi clasificate doar în categorii care se exclud reciproc, fără nicio clasificare sau ordine inerentă. Printre exemplele de date nominale se numără sexul, etnia și starea civilă.

Principala diferență între datele ordinale și cele nominale este că datele ordinale au o ordine sau un clasament natural, în timp ce datele nominale nu au o astfel de ordine. Pentru a afla mai multe despre diferența dintre datele ordinale și cele nominale, consultați acest site.

Aveți nevoie de o ilustrație foarte specifică? O vom proiecta pentru dumneavoastră!

Mind the Graph platforma oferă o bibliotecă extinsă de ilustrații științifice și șabloane cu concepte științifice complexe și imagini speciale de care aveți nevoie. Mind the Graph va colabora cu dvs. pentru a crea o ilustrație de înaltă calitate care să corespundă așteptărilor dvs. Acest serviciu vă asigură că puteți avea exact elementele vizuale de care aveți nevoie pentru cercetările, prezentările sau publicațiile dumneavoastră, fără a avea nevoie de software sau abilități de design specializate.