Raziskovanje ordinalnih podatkov: Primeri in uporaba

Na področju raziskav in analize podatkov je razumevanje različnih vrst podatkov bistveno za oblikovanje smiselnih zaključkov in sprejemanje utemeljenih odločitev. Ena takih vrst so vrstni podatki, ki imajo ključno vlogo na različnih področjih, od družboslovja do tržnih raziskav. Razumevanje, kaj predstavljajo ordinalni podatki in kako se razlikujejo od drugih vrst podatkov, je bistvenega pomena za raziskovalce, ki želijo iz svojih zbirk podatkov pridobiti pomembne ugotovitve. V tem članku bomo celovito razložili, kaj so ordinalni podatki in kakšen je njihov pomen na področju raziskav.

Kaj so ordinalni podatki?

Ordinalni podatki so vrsta kategoričnih podatkov, pri katerih imajo kategorije naravni vrstni red ali razvrstitev. To pomeni, da so kategorije urejene tako, da jih je mogoče razvrstiti ali urediti na podlagi njihove relativne vrednosti ali pomembnosti. Na primer, anketno vprašanje, ki od anketirancev zahteva, da ocenijo svojo stopnjo strinjanja na lestvici od 1 do 5, zbira ordinalne podatke, saj imajo odgovori naravni vrstni red od "močno se ne strinjam" (1) do "močno se strinjam" (5). Primeri ordinalnih podatkov se lahko analizirajo s statističnimi metodami, kot so testi hi-kvadrat, vendar je potrebna določena previdnost, saj razdalje med kategorijami morda niso enake.

Ordinalni podatki so ključni v znanstvenih raziskavah, saj omogočajo razvrščanje in primerjavo podatkov z naravnim vrstnim redom ali razvrstitvijo, kar lahko zagotovi dragocen vpogled v vzorce, odnose in trende v podatkih. Ta vrsta podatkov se pogosto uporablja v družboslovnih raziskavah, kot so ankete in vprašalniki, kjer so anketiranci naprošeni, da svoja mnenja ali izkušnje ocenijo na lestvici.

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

Značilnosti ordinalnih podatkov

Ordinalni podatki so vrsta kategoričnih podatkov, ki predstavljajo določen vrstni red ali razvrstitev med kategorijami. V nadaljevanju je navedenih nekaj ključnih značilnosti ordinalnih podatkov:

Naročite: Kategorije v ordinalnih podatkih imajo določen vrstni red ali razvrstitev, ki predstavlja stopnjo strinjanja, nestrinjanja ali preference. Na primer, v anketi, ki sprašuje o kakovosti prejetih storitev, so lahko možnosti odgovora "odlično", "dobro", "pošteno" ali "slabo", kar bi imelo jasen vrstni red.

Neštevilčno: Kategorije ordinalnih podatkov niso nujno predstavljene s številkami, kategorije pa so lahko besede ali simboli. Na primer, v sistemu ocenjevanja restavracij se lahko za označevanje ravni kakovosti namesto številčnih vrednosti uporabljajo zvezdice.

Neenakomerni intervali: Razdalje med kategorijami niso nujno enake. Na primer, razlika med "popolnoma se strinjam" in "strinjam se" na Likertovi lestvici morda ni enaka razliki med "ne strinjam se" in "popolnoma se ne strinjam".

Omejeno število kategorij: Ordinalni podatki imajo običajno omejeno število kategorij, ki jih pogosto vnaprej določi raziskovalec. V raziskavi se na primer lahko uporabi Likertova lestvica s petimi možnostmi odgovora.

Lahko se obravnava kot numerični podatki: Včasih lahko ordinalne podatke za namene statistične analize obravnavamo kot številčne podatke, vendar je treba to storiti previdno. Pripisovanje smiselnih številčnih vrednosti ordinalnim kategorijam lahko olajša analizo in razlago, vendar ne sme spremeniti bistvene narave podatkov.

Vrste ordinalnih spremenljivk

Ordinalne spremenljivke so spremenljivke, ki jih je mogoče razvrstiti ali urediti glede na njihove vrednosti ali atribute. Obstajata dve vrsti ordinalnih spremenljivk:

Ustrezna kategorija

Pri ordinalnih spremenljivkah z ujemajočimi se kategorijami obstaja naravni red v kategorijah spremenljivke. Ta vrstni red je opredeljen s spremenljivko samo, kategorije pa se med seboj izključujejo. Na primer, pri zasnovi študije pred in po se pri isti skupini udeležencev meri ista ordinalna spremenljivka v dveh različnih časovnih obdobjih, na primer pred zdravljenjem in po njem. Kategorije v merjenju "pred" so usklajene ali seznanjene s kategorijami v merjenju "po".

Drug primer je študija, ki primerja preference parov v določenem pogledu, pri čemer se preference enega partnerja ujemajo s preferencami drugega partnerja. Ujemanje kategorij se pogosto analizira z neparametričnimi statističnimi testi, kot sta Wilcoxonov test s podpisanim rangom ali Friedmanov test, da se primerjajo razlike med kategorijami znotraj vsakega para ali skupine.

Neprimerljiva kategorija

Neustrezna kategorija je še ena vrsta ordinalne spremenljivke. Za razliko od ujemajočih se kategorij pri neujemajočih se kategorijah ni jasnega odnosa ali povezave med kategorijami. Če na primer anketirance prosite, naj ocenijo svoje preference za različne vrste glasbenih zvrsti, med kategorijami jazz, country in rock morda ne bo jasnega vrstnega reda ali povezave.

Pri neusklajenih kategorijah so lahko kategorije še vedno razvrščene na podlagi osebnih preferenc ali zaznav anketiranca, vendar ni objektivnega ali doslednega razvrščanja, ki bi veljalo za vse anketirance. To lahko oteži analizo in razlago podatkov v primerjavi z ujemajočimi se kategorijami, ki imajo jasno in dosledno razvrstitev.

Primeri ordinalnih podatkov

Primeri ordinalnih podatkov se pojavljajo na številnih področjih raziskav in pri različnih vrstah meritev. Nekateri primeri ordinalnih podatkov vključujejo:

Intervalna lestvica

Intervalna lestvica je vrsta merilne lestvice, ki ima za vsako kategorijo ali odgovor določeno številčno vrednost, razlike med vrednostmi pa so smiselne in enake. Podobna je razmernostni lestvici, le da nima prave ničelne točke.

Primer intervalne lestvice je na primer Celzijeva temperaturna lestvica. Razlika med 10 °C in 20 °C je enaka razliki med 20 °C in 30 °C. Vendar pa 0 °C ne pomeni popolne odsotnosti temperature, temveč določeno točko na lestvici.

Likertova lestvica

Likertova lestvica je običajna vrsta ordinalnih podatkov, ki za merjenje stališč, mnenj ali zaznav uporablja niz možnosti odgovora, kot so "popolnoma se strinjam", "strinjam se", "nevtralno", "ne strinjam se" in "močno se ne strinjam". Vsakemu odgovoru je pripisana številčna vrednost, običajno od 1 do 5 ali od 1 do 7, pri čemer višja vrednost pomeni bolj pozitiven ali močnejši odgovor. Likertova lestvica se pogosto uporablja v anketah in vprašalnikih za zbiranje vrstnih podatkov, ki jih je mogoče analizirati s posebnimi metodami.

Kako analizirati ordinalne podatke?

Obstaja več metod za analizo ordinalnih podatkov, med drugim:

Opisna statistika: Opisna statistika se uporablja za povzemanje in opisovanje osrednje tendence in porazdelitve ordinalnih podatkov. Nekatere pogosto uporabljene opisne statistike za ordinalne podatke vključujejo mediano, način in percentile. Opisna statistika lahko pomaga pri splošnem pregledu podatkov in odkrivanju morebitnih težav, kot so odstopanja ali poševne porazdelitve. Vendar pa ne zagotavljajo nobenih informacij o statistični pomembnosti razlik ali razmerij med skupinami.

Neparametrični testi: Neparametrični testi se pogosto uporabljajo za analizo ordinalnih podatkov, ker ne zahtevajo, da podatki sledijo določeni porazdelitvi, kot je normalna porazdelitev, in ne predpostavljajo, da so intervali med kategorijami enaki. Ti testi temeljijo na rangih opazovanj in ne na njihovih natančnih vrednostih. Neparametrični testi so odporni na odstopanja in se pogosto uporabljajo, kadar predpostavke parametričnih testov niso izpolnjene. Vendar imajo lahko manjšo statistično moč kot parametrični testi, zlasti kadar je vzorec majhen.

ordinalna logistična regresija: Ordinalna logistična regresija je statistična metoda, ki se uporablja za modeliranje razmerja med eno ali več ordinalnimi neodvisnimi spremenljivkami in ordinalno odvisno spremenljivko. Ta metoda je uporabna, kadar želite določiti dejavnike, ki vplivajo na izid ordinalne spremenljivke. Ordinalna logistična regresija predpostavlja, da so kategorije odvisne spremenljivke urejene in da razdalja med kategorijami ni nujno enaka. Predpostavlja tudi, da je razmerje med odvisno spremenljivko in neodvisnimi spremenljivkami logaritemsko linearno.

Analiza korespondence: Ta metoda se uporablja za raziskovanje razmerja med dvema ali več ordinalnimi spremenljivkami. Pomaga prepoznati vzorce in odnose med spremenljivkami ter jih vizualizirati v dvodimenzionalnem prostoru. Metoda vključuje izdelavo kontingenčne tabele, ki prikazuje frekvence posameznih kategorij za vsako spremenljivko. Nato se za vsako kategorijo izračuna niz ocen na podlagi splošne porazdelitve podatkov. Te ocene se uporabijo za izdelavo dvodimenzionalnega diagrama, kjer je vsaka kategorija predstavljena s točko. Razdalja med točkami označuje stopnjo podobnosti ali različnosti med kategorijami.

Modeliranje strukturnih enačb: Modeliranje strukturnih enačb (SEM) je statistična metoda, ki se uporablja za analizo odnosov med spremenljivkami in testiranje kompleksnih modelov. Gre za tehniko multivariatne analize, ki lahko obravnava več spremenljivk, tako opazovanih kot latentnih, in preizkuša vzročne povezave med spremenljivkami. Pri analizi ordinalnih podatkov se lahko SEM uporablja za testiranje modelov, ki vključujejo več ordinalnih spremenljivk in latentnih konstruktov. Pomaga lahko tudi pri ugotavljanju in ocenjevanju velikosti neposrednih in posrednih medsebojnih učinkov spremenljivk.

Inferenčna statistika

Inferenčna statistika je veja statistike, ki vključuje sklepanje in sklepanje o populaciji na podlagi vzorca podatkov. Je močno orodje, ki raziskovalcem omogoča, da poleg opazovanih podatkov oblikujejo posplošitve, napovedi in hipoteze o večji skupini.

Medtem ko opisna statistika povzema in opisuje podatke, je inferenčna statistika še korak dlje, saj z uporabo teorije verjetnosti in statističnih metod analizira vzorčne podatke in sklepa o populaciji, iz katere je bil vzet vzorec. Z uporabo inferenčne statistike lahko raziskovalci napovedujejo, preverjajo hipoteze in na podlagi ugotovitev sprejemajo utemeljene odločitve.

Uporaba ordinalnih podatkov

Ordinalni podatki se uporabljajo v številnih aplikacijah in se pogosto zbirajo z anketami, vprašalniki in drugimi oblikami raziskav. Tukaj je nekaj pogostih načinov uporabe vrstnih podatkov:

Ankete/ankete

Ankete in vprašalniki so običajen način zbiranja vrstnih podatkov. V raziskavi lahko na primer anketirance prosimo, da ocenijo stopnjo strinjanja z izjavo na lestvici od "močno se ne strinjam" do "močno se strinjam". Tovrstne podatke lahko nato uporabimo za analizo trendov ali vzorcev v odgovorih.

Raziskave

Ordinalne podatke je mogoče uporabiti tudi v raziskovalnih študijah za merjenje razmerja med različnimi spremenljivkami. Raziskovalec lahko na primer uporabi ordinalno lestvico za merjenje resnosti določenega simptoma v skupini bolnikov z določeno boleznijo. To vrsto podatkov lahko nato uporabi za primerjavo resnosti simptoma v različnih skupinah bolnikov ali za spremljanje sprememb simptoma skozi čas.

Storitve za stranke

Ordinalne podatke je mogoče uporabiti tudi pri storitvah za stranke za merjenje zadovoljstva ali nezadovoljstva strank. Stranko lahko na primer prosimo, da svojo izkušnjo z izdelkom ali storitvijo podjetja oceni na lestvici od "zelo nezadovoljen" do "zelo zadovoljen". Tovrstne podatke lahko nato uporabimo za ugotavljanje področij, ki jih je treba izboljšati, in za spremljanje sprememb v zadovoljstvu strank skozi čas.

Prijave za delo

Ordinalne podatke je mogoče uporabiti tudi v vlogah za zaposlitev za merjenje kvalifikacij ali ravni izkušenj kandidata. Delodajalec lahko na primer prosil kandidate za zaposlitev, da ocenijo svojo raven izkušenj na določenem področju na lestvici od "brez izkušenj" do "strokovnjak". Tovrstne podatke lahko nato uporabi za primerjavo kvalifikacij različnih kandidatov za zaposlitev in izbiro najbolj usposobljenega kandidata za delovno mesto.

Razlika med ordinalnimi in nominalnimi podatki

Ordinalni in nominalni podatki so dve vrsti kategoričnih podatkov. Glavna razlika med njima je v ravni merjenja in informacijah, ki jih posredujeta.

Ordinalni podatki so vrsta kategoričnih podatkov, pri katerih imajo spremenljivke naravni vrstni red ali razvrstitev. Merijo se na ordinalni ravni, kar pomeni, da imajo naravno razvrstitev, vendar razlik med vrednostmi ni mogoče količinsko opredeliti ali izmeriti. Primeri ordinalnih podatkov so razvrstitve, ocene in Likertove lestvice.

Po drugi strani so nominalni podatki prav tako vrsta kategoričnih podatkov, vendar nimajo naravnega vrstnega reda ali razvrstitve. Merijo se na nominalni ravni, kar pomeni, da je podatke mogoče razvrstiti le v medsebojno izključujoče se kategorije brez naravnega razvrščanja ali vrstnega reda. Primeri nominalnih podatkov so spol, etnična pripadnost in zakonski stan.

Glavna razlika med ordinalnimi in nominalnimi podatki je, da imajo ordinalni podatki naravni vrstni red ali razvrstitev, medtem ko nominalni podatki tega nimajo. Če želite izvedeti več o razliki med ordinalnimi in nominalnimi podatki, preverite to spletno mesto.

Potrebujete zelo specifično ilustracijo? Oblikovali jo bomo za vas!

Mind the Graph platforma ponuja obsežno knjižnico znanstvenih ilustracij in predlog z zapletenimi znanstvenimi koncepti in posebnimi slikami, ki jih potrebujete. Podjetje Mind the Graph bo sodelovalo z vami in ustvarilo visokokakovostno ilustracijo, ki bo izpolnila vaša pričakovanja. Ta storitev vam zagotavlja, da boste imeli točno takšne vizualne podobe, kot jih potrebujete za svojo raziskavo, predstavitev ali objavo, ne da bi za to potrebovali specializirano programsko opremo za oblikovanje ali znanje.