Вивчення порядкових даних: Приклади та використання

У сфері досліджень та аналізу даних розуміння різних типів даних є важливим для того, щоб робити змістовні висновки та приймати обґрунтовані рішення. Одним із таких типів є порядкові дані, які відіграють вирішальну роль у різних дисциплінах - від соціальних наук до маркетингових досліджень. Розуміння того, що являють собою порядкові дані та чим вони відрізняються від інших типів даних, є важливим для дослідників, які прагнуть отримати значущі висновки зі своїх наборів даних. У цій статті ми надамо вичерпне пояснення того, що таке порядкові дані та яке значення вони мають у дослідницькій сфері.

Що таке порядкові дані?

Порядкові дані - це тип категоріальних даних, в яких категорії мають природний порядок або ранжування. Це означає, що категорії впорядковані таким чином, що їх можна ранжувати або впорядковувати на основі їхньої відносної цінності або важливості. Наприклад, запитання в опитуванні, яке просить респондентів оцінити рівень їхньої згоди за шкалою від 1 до 5, збирає порядкові дані, оскільки відповіді мають природний порядок від "повністю не згоден" (1) до "повністю згоден" (5). Приклади порядкових даних можна аналізувати за допомогою статистичних методів, таких як критерій хі-квадрат, але потрібно бути обережним, оскільки відстані між категоріями можуть бути неоднаковими.

Порядкові дані мають вирішальне значення в наукових дослідженнях, оскільки вони дають змогу класифікувати та порівнювати дані в природному порядку або ранжуванні, що може дати цінну інформацію про закономірності, взаємозв'язки та тенденції всередині даних. Цей тип даних часто використовується в соціальних дослідженнях, таких як опитування та анкетування, де респондентів просять оцінити свою думку або досвід за певною шкалою.

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

Характеристики порядкових даних

Порядкові дані - це тип категоріальних даних, які представляють певний порядок або ранжування серед своїх категорій. Нижче наведено деякі ключові характеристики порядкових даних:

Порядок: Категорії в порядкових даних мають певний порядок або ранжування, і цей порядок відображає рівень згоди, незгоди або переваги. Наприклад, в опитуванні про якість отриманих послуг варіанти відповідей можуть бути "відмінно", "добре", "задовільно" або "погано", які мають чіткий порядок.

Нецифровий: Порядкові категорії даних не обов'язково представлені числами, вони можуть бути словами або символами. Наприклад, рейтингова система ресторанів може використовувати зірки для позначення рівнів якості замість числових значень.

Нерівні інтервали: Відстані між категоріями не обов'язково рівні. Наприклад, різниця між "повністю згоден" і "згоден" за шкалою Лайкерта може не збігатися з різницею між "не згоден" і "повністю не згоден".

Обмежена кількість категорій: Порядкові дані зазвичай мають обмежену кількість категорій, які часто заздалегідь визначаються дослідником. Наприклад, в опитуванні може використовуватися шкала Лайкерта з п'ятьма варіантами відповідей.

Можна розглядати як числові дані: Іноді для цілей статистичного аналізу порядкові дані можна розглядати як числові, але це слід робити з обережністю. Присвоєння значущих числових значень порядковим категоріям може полегшити аналіз та інтерпретацію, але це не повинно змінювати сутність даних.

Типи порядкових змінних

Порядкові змінні - це змінні, які можна ранжувати або впорядковувати на основі їхніх значень або атрибутів. Існує два типи порядкових змінних:

Відповідна категорія

У відповідних категорійних порядкових змінних існує природний порядок у категоріях змінної. Цей порядок визначається самою змінною, а категорії є взаємовиключними. Наприклад, у дизайні дослідження "до і після" одна і та ж група учасників вимірюється за однією і тією ж порядковою змінною в два різні моменти часу, наприклад, до і після лікування. Категорії у вимірі "до" збігаються або об'єднуються в пари з категоріями у вимірі "після".

Іншим прикладом є дослідження, що порівнює вподобання пар у певному аспекті, де вподобання одного партнера збігаються або поєднуються з вподобаннями іншого партнера. Відповідні категорії часто аналізуються за допомогою непараметричних статистичних тестів, таких як критерій знакових рангів Вілкоксона або тест Фрідмана, щоб порівняти відмінності між категоріями в кожній парі або групі.

Неперевершена категорія

Неспівпадаючі категорії - це ще один тип порядкових змінних. На відміну від співпадаючих категорій, неспівпадаючі категорії не мають чіткого співвідношення або зв'язку між категоріями. Наприклад, якщо ви просите респондентів оцінити їхні уподобання щодо різних музичних жанрів, між категоріями джаз, кантрі та рок може не бути чіткого порядку або зв'язку.

У неспівставлених категоріях категорії все ще можуть бути впорядковані на основі індивідуальних уподобань або сприйняття респондента, але не існує об'єктивного або послідовного впорядкування, яке б застосовувалося до всіх респондентів. Це може ускладнити аналіз та інтерпретацію даних порівняно з відповідними категоріями, які мають чіткий і послідовний порядок.

Приклади порядкових даних

Приклади порядкових даних можна знайти в багатьох сферах досліджень і в різних типах вимірювань. Ось деякі приклади порядкових даних:

Інтервальна шкала

Інтервальна шкала - це тип шкали вимірювання, в якій кожній категорії або відповіді присвоєно числове значення, а різниця між значеннями є значущою і рівною. Вона схожа на шкалу відношень, за винятком того, що не має істинної нульової точки.

Наприклад, температурна шкала за Цельсієм є прикладом інтервальної шкали. Різниця між 10°C і 20°C така ж, як і між 20°C і 30°C. Однак 0°C - це не повна відсутність температури, а скоріше певна точка на шкалі.

Шкала Лайкерта

Шкала Лайкерта - це поширений тип порядкових даних, який використовує набір варіантів відповідей, таких як "цілком згоден", "згоден", "нейтральний", "не згоден" і "абсолютно не згоден", для вимірювання ставлення, думок або сприйняття. Кожній відповіді присвоюється числове значення, зазвичай в діапазоні від 1 до 5 або від 1 до 7, причому вищий показник означає більш позитивну або сильну відповідь. Шкала Лайкерта часто використовується в опитуваннях та анкетах для збору порядкових даних, які можна проаналізувати за допомогою спеціальних методів.

Як аналізувати порядкові дані?

Існує кілька методів аналізу порядкових даних, зокрема:

Описова статистика: Описова статистика використовується для узагальнення та опису основної тенденції та розподілу порядкових даних. Деякі з найпоширеніших описових статистик для порядкових даних включають медіану, моду та процентилі. Описова статистика може допомогти надати загальний огляд даних і виявити будь-які потенційні проблеми, такі як викиди або асиметричний розподіл. Однак вони не надають жодної інформації про статистичну значущість відмінностей або взаємозв'язків між групами.

Непараметричні тести: Непараметричні тести зазвичай використовуються для аналізу порядкових даних, оскільки вони не вимагають, щоб дані відповідали певному розподілу, наприклад, нормальному, і не припускають, що інтервали між категоріями є рівними. Ці тести базуються на рангах спостережень, а не на їхніх точних значеннях. Непараметричні тести є стійкими до викидів і часто використовуються, коли припущення параметричних тестів не виконуються. Однак вони можуть мати меншу статистичну силу, ніж параметричні тести, особливо коли розмір вибірки невеликий.

Ординарна логістична регресія: Порядкова логістична регресія - це статистичний метод, який використовується для моделювання зв'язку між однією або кількома порядковими незалежними змінними та порядковою залежною змінною. Цей метод корисний, коли ви хочете визначити фактори, які впливають на результат порядкової змінної. Порядкова логістична регресія припускає, що категорії залежної змінної впорядковані, і що відстань між категоріями не обов'язково однакова. Вона також припускає, що зв'язок між залежною змінною та незалежними змінними є лог-лінійним.

Аналіз кореспонденції: Цей метод використовується для дослідження взаємозв'язку між двома або більше порядковими змінними. Він допомагає виявити закономірності та взаємозв'язки між змінними та візуалізувати їх у двовимірному просторі. Метод передбачає створення таблиці непередбачуваних ситуацій, яка показує частоти кожної категорії для кожної змінної. Потім для кожної категорії розраховується набір балів на основі загального розподілу даних. Ці бали використовуються для створення двовимірного графіка, де кожна категорія представлена точкою. Відстань між точками вказує на ступінь подібності або відмінності між категоріями.

Моделювання структурних рівнянь: Моделювання структурних рівнянь (SEM) - це статистичний метод, який використовується для аналізу взаємозв'язків між змінними та тестування складних моделей. Це метод багатовимірного аналізу, який може працювати з кількома змінними, як спостережуваними, так і латентними, і може перевіряти причинно-наслідкові зв'язки між змінними. При аналізі порядкових даних SEM можна використовувати для перевірки моделей, які включають кілька порядкових змінних і латентні конструкти. Він також може допомогти визначити та оцінити величину прямого та непрямого впливу змінних одна на одну.

Вивідна статистика

Інфернальна статистика - це галузь статистики, яка передбачає формулювання висновків і умовиводів про сукупність на основі вибірки даних. Це потужний інструмент, який дозволяє дослідникам робити узагальнення, прогнози та гіпотези про більшу групу, виходячи за межі спостережуваних даних.

У той час як описова статистика узагальнює та описує дані, інференційна статистика робить крок далі, використовуючи теорію ймовірності та статистичні методи для аналізу вибіркових даних і формулювання висновків про генеральну сукупність, з якої була взята вибірка. Використовуючи інфернальну статистику, дослідники можуть робити прогнози, перевіряти гіпотези та приймати обґрунтовані рішення на основі отриманих даних.

Використання порядкових даних

Порядкові дані використовуються в широкому спектрі застосувань і часто збираються за допомогою опитувань, анкетування та інших форм досліджень. Ось кілька поширених способів використання порядкових даних:

Опитування/анкети

Опитування та анкетування є поширеним способом збору порядкових даних. Наприклад, в опитуванні респондентів можуть попросити оцінити рівень їхньої згоди з твердженням за шкалою від "повністю не згоден" до "повністю згоден". Цей тип даних можна використовувати для аналізу тенденцій або закономірностей у відповідях.

Дослідження

Порядкові дані також можна використовувати в дослідженнях для вимірювання зв'язку між різними змінними. Наприклад, дослідник може використовувати порядкову шкалу для вимірювання вираженості певного симптому в групі пацієнтів з певним захворюванням. Цей тип даних можна використовувати для порівняння вираженості симптому в різних групах пацієнтів або для відстеження змін симптому з часом.

Обслуговування клієнтів

Порядкові дані також можна використовувати в клієнтському сервісі для вимірювання задоволеності чи незадоволеності клієнтів. Наприклад, клієнта можуть попросити оцінити свій досвід роботи з продуктом або послугою компанії за шкалою від "дуже незадоволений" до "дуже задоволений". Цей тип даних можна використовувати для визначення сфер, які потребують покращення, та для відстеження змін у задоволеності клієнтів з плином часу.

Заявки на роботу

Порядкові дані також можуть використовуватися в заявках на роботу для вимірювання кваліфікації або рівня досвіду претендента. Наприклад, роботодавець може попросити претендентів оцінити рівень свого досвіду в певній галузі за шкалою від "немає досвіду" до "експерт". Цей тип даних може бути використаний для порівняння кваліфікації різних претендентів і вибору найбільш кваліфікованого кандидата на посаду.

Різниця між порядковими та номінальними даними

Порядкові та номінальні дані - це два типи категоріальних даних. Основна відмінність між ними полягає в рівні вимірювання та інформації, яку вони передають.

Порядкові дані - це тип категоріальних даних, де змінні мають природний порядок або ранжування. Вони вимірюються на порядковому рівні, що означає, що вони мають природний порядок, але відмінності між значеннями не можуть бути кількісно визначені або виміряні. Прикладами порядкових даних є ранжування, рейтинги та шкали Лайкерта.

З іншого боку, номінальні дані також є різновидом категоріальних даних, але вони не мають природної впорядкованості чи ранжування. Вони вимірюються на номінальному рівні, а це означає, що дані можуть бути класифіковані лише у взаємовиключні категорії без будь-якого притаманного їм ранжування чи порядку. Прикладами номінальних даних є стать, етнічна приналежність та сімейний стан.

Основна відмінність між порядковими та номінальними даними полягає в тому, що порядкові дані мають природний порядок або ранжування, а номінальні - ні. Щоб дізнатися більше про різницю між порядковими та номінальними даними, перевірте цей сайт.

Потрібна дуже специфічна ілюстрація? Ми розробимо її для вас!

Mind the Graph пропонує велику бібліотеку наукових ілюстрацій та шаблонів зі складними науковими концепціями та конкретними зображеннями, які вам потрібні. Mind the Graph працюватиме з вами над створенням високоякісної ілюстрації, яка відповідатиме вашим очікуванням. Ця послуга гарантує, що ви отримаєте саме ті візуальні матеріали, які вам потрібні для вашого дослідження, презентації чи публікації, без необхідності використання спеціалізованого дизайнерського програмного забезпечення чи навичок.