Conţinut
- TL; DR (Prea lung; nu a citit)
- Variabile categorice și intervale
- Variabila proporțională și ordinală
- concluzii
- Avantajele măsurării ordinale
- Dezavantaje ale măsurării ordinale
Măsurătorile statistice necesită variabile, dar toate variabilele nu sunt aceleași. Unele variabile precum greutatea, viteza sau dolarii cheltuiți pot fi măsurate cu exactitate. Cu toate acestea, opiniile sunt diferite. Pacienții își pot evalua nivelul de durere pe o scară de la unu la zece sau participanții la film pot evalua cât de bine s-au bucurat de un film pe care tocmai l-au văzut. Aceste tipuri de indicatori sunt măsurători ordinale. Nu sunt precise modul în care pot fi măsurile fizice sau economice, dar măsurile ordinale pot oferi cu toate acestea informații valoroase cercetătorilor.
TL; DR (Prea lung; nu a citit)
Măsurile ordinale se referă, în general, la sondaje, unde se cuantifică opinia utilizatorilor.
Variabile categorice și intervale
Diferitele variabile statistice includ variabile categorice, interval, raport și ordinal. Variabilele categorice se referă la tipuri fără comandă. Păsările, mamiferele, reptilele și peștii sunt tipuri care pot fi numite, dar care nu au nicio ordine matematică unul față de celălalt. Variabilele de intervale sunt variabile care se raportează la fel de-a lungul unei scări comune; de exemplu, se schimbă temperatura, unde diferența între 50 și 60 grade este aceeași cu diferența între 60 și 70 grade - 10 grade.
Variabila proporțională și ordinală
Variabilele de raport încep cu zero care reprezintă egalitatea dintre două lucruri și se trece la factori care reprezintă diferența relativă. În comparație cu populația Chinei cu Statele Unite, o variabilă de raport ar putea lua Statele Unite ca bază zero cu 311 milioane de oameni, ceea ce oferă Chinei, cu 1,3 miliarde de persoane, o valoare a raportului de 4,29. China are 4,29 la fel de mulți oameni ca Statele Unite. Variabilele ordinale măsoară calitățile; De exemplu, un sondaj ar putea spune: „Cu guvernatorul dvs. actual, sunteți: (1) foarte nemulțumiți, (2) nemulțumiți, (3) nu au niciun aviz, (4) mulțumiți sau (5) foarte mulțumiți.”
concluzii
Măsurarea ordinală este concepută pentru a deduce concluziile, în timp ce alte metode sunt utilizate pentru a descrie concluziile. Concluziile descriptive organizează fapte măsurabile într-un mod care să poată fi rezumate. Dacă o analiză statistică a venitului mediu pe cap de locuitor într-un oraș se schimbă pe parcursul a trei ani, această schimbare poate fi declarată cantitativ. Cu toate acestea, nu se poate deduce nicio referire la motivul pentru care s-a modificat media. Ceea ce vezi este ceea ce primești: numere. Concluziile inferențiale încearcă să vadă dincolo de numerele reale până la o concluzie calitativă, de exemplu, „Majoritatea clienților de înghețată Frosty Boy sunt mulțumiți”.
Avantajele măsurării ordinale
Măsurarea ordinală este utilizată în mod normal pentru sondaje și chestionare. Analiza statistică se aplică răspunsurilor odată ce sunt colectate pentru a plasa persoanele care au făcut sondajul în diferitele categorii. Datele sunt apoi comparate pentru a trage inferențe și concluzii despre întreaga populație chestionată în ceea ce privește variabilele specifice. Avantajul utilizării măsurătorilor ordinale este ușurința colaționării și clasificarea. Dacă puneți o întrebare de sondaj fără să furnizați variabilele, este probabil ca răspunsurile să fie atât de diverse încât să nu poată fi convertite în statistici.
Dezavantaje ale măsurării ordinale
Aceleași caracteristici ale măsurării ordinale care îi creează avantajele creează, de asemenea, anumite dezavantaje. Răspunsurile sunt adesea atât de înguste în raport cu întrebarea, încât creează sau măresc părtinirea care nu este luată în considerare în sondaj. De exemplu, la întrebarea privind satisfacția cu guvernatorul, oamenii ar putea fi mulțumiți de prestația lui, dar supărat de un scandal sexual recent. Întrebarea sondajului i-ar putea determina pe respondenți să declare nemulțumirea lor în privința scandalului, în ciuda satisfacției cu performanțele sale de muncă - dar concluzia statistică nu se va diferenția.