Dane porządkowe i dane przedziałowe

Dane porządkowe a dane przedziałowe

Dane porządkowe i przedziałowe to dwa z czterech głównych typów danych lub klasyfikacji używanych w statystykach i innych powiązanych dziedzinach. Oba rodzaje danych pozwalają na klasyfikację i ekspresję informacji.

Zarówno dane porządkowe, jak i dane przedziałowe są także jednostką miary wielkości danych. Przedstawiając dane na skali, oba rodzaje danych wskazują na porównanie i kontrasty w skali.

Różnice między tymi dwoma typami danych są następujące:

Dane porządkowe charakteryzują się naturalnym i jasnym uporządkowaniem, rankingiem lub sekwencją w skali. Również dane porządkowe nie dotyczą pewności lub równości między dwiema wartościami. Nacisk kładziony jest na pozycję wartości.

Dane porządkowe mają zdefiniowaną kategorię, a ich skala jest opisywana jako niejednolita. Ich głównym zastosowaniem jest opisywanie danych w kolejności lub w postaci rang w oparciu o określoną skalę atrybutów.

Dane porządkowe mogą być wyrażone w różnych formach i ze słowami takimi jak:

pierwszy drugi trzeci początek, środek, koniec jeden, dwa, trzy i tak dalej … A, B, C i tak dalej … 1, 2, 3 i tak dalej … Niski, średni lub wysoki

Doskonałym przykładem może być również skala Likerta z wartościami od jednego do dziesięciu. Oprócz tworzenia zlecenia lub rankingu nie ma dalszych informacji poza kierunkiem i organizacją, które można wyprowadzić z tego rodzaju danych. Wszelkie relacje między wartościami również nie są jednolite lub niespójne w porównaniu z danymi przedziałowymi. Nie ma również współczynnika identyfikującego ani odległości między dwiema zmiennymi.

Dane porządkowe są formą danych nieparametrycznych, które są rodzajem danych, które nie przyjmują określonego wzorca rozpowszechniania ani przewidywalności. Dane nominalne są również formą danych nieparametrycznych.

Jest to postać danych parametrycznych wraz z danymi o proporcjach. Jako forma danych parametrycznych można przewidzieć rozkład w skali tego rodzaju danych.

Z drugiej strony dane przedziałowe kładą nacisk na różnice między dwiema kolejnymi wartościami na danej skali. Wartość pośrednia ma równy podział lub nawet różnicę w skali. Różnicę między dwiema wartościami można łatwo zauważyć i można je scharakteryzować jako jednolite i spójne przedziały w każdym przedziale.

Dane przedziału są często wykorzystywane w eksperymentach psychologicznych i nie mogą być przedmiotem matematycznych operacji mnożenia lub dzielenia.

W porównaniu z danymi porządkowymi dane przedziałowe mają bardziej znaczącą i ciągłą skalę pomiaru. Zawierają również więcej informacji ilościowych w porównaniu do danych porządkowych. Ten typ danych ma jednolitą skalę.

Dane przedziałowe są formą danych parametrycznych wraz z danymi współczynnika. Jako forma danych parametrycznych dystrybucja w skali tego rodzaju danych jest przewidywalna i rozróżnialna.

Streszczenie:

1. Dane pierwotne są najbardziej zaniepokojone kolejnością i rankingiem, natomiast dane przedziałowe dotyczą różnic między dwiema wartościami. 2. Dane pierwotne kładą nacisk na pozycję na skali, podczas gdy dane przedziałowe dotyczą różnic wartości dwóch wartości w skali. 3. Nie ma pewności równości w danych porządkowych, podczas gdy istnieje równość w danych przedziałowych. 4. Skala i wartość różnic w porządkowej kolejności nie jest jednolita, podczas gdy dwa czynniki w danych przedziałowych są jednolite. 5. Dane międzywymiarowe są uważane za bardziej informacyjne rodzaje danych ilościowych w porównaniu do danych porządkowych. 6. Dane wewnętrzne są formą danych parametrycznych, natomiast dane porządkowe są formą danych nieparametrycznych. 7. Dane wewnętrzne można również umieszczać w porządku porządkowym.