Порядковые данные против интервальных данных: разница и сравнение

Порядковые и интервальные данные — это два из четырех основных типов данных или классификаций, используемых в статистике и смежных областях. Оба формата данных удовлетворяют потребность в категоризации и выражении информации.

Оба типа данных важны, поскольку они предоставляют пользователям информацию, которую можно использовать для расчета статистики по различным аспектам. 

Основные выводы

  1. Порядковые данные — это категориальные данные, имеющие естественный порядок или ранжирование.
  2. Интервальные данные — это числовые данные с постоянной шкалой с равными интервалами между значениями.
  3. Порядковые данные можно сортировать, но нельзя подвергать математическим операциям, в то время как интервальные данные можно складывать, вычитать, умножать и делить.

Порядковые данные против интервальных данных 

Порядковые данные — это тип категориальных данных, в котором категории имеют естественный порядок или ранжирование. Например, в вопросе опроса людей просят оценить уровень их удовлетворенности продуктом или услугой. Интервальные данные — это тип числовых данных, в которых интервалы между значениями равны.

Порядковые данные против интервальных данных

Порядковые данные идентифицируются по четкому и естественному порядку, ранжированию или последовательности на шкале. Кроме того, порядковые данные не заботятся о достоверности или равенстве двух значений.

Позиция значения подчеркнута. Это не-параметрический тип данных.

Это также имеет тенденцию предлагают меньше информации, чем интервальные данные. 

В отличие от порядковых данных, интервальные данные предлагают более содержательную и непрерывную шкалу измерения. Oни также дают больше количественной информации, чем порядковые данные.

Это числовые данные, что означает, что они представляют количественные количества чего-либо. Он обеспечивает определенное количество вариаций между любыми двумя значениями.

Мы можем складывать или вычитать значения интервальных данных осмысленным образом. 

Сравнительная таблица

Параметры сравнения Порядковые данные Интервальные данные 
Беспокойство Больше беспокоит порядок и ранжирование. Больше беспокоит разница между двумя значениями. 
равенство Нет уверенности в равных интервалах. Есть равные промежутки. 
Типы данных Непараметрические данные Параметрические данные 
единообразие Последовательность и масштаб неодинаковы. Масштаб равномерный. 
Информация Открывает меньше информации Открывает больше информации 

Что такое порядковые данные? 

Порядковые данные — это масштабная организация данных. Например, переменная X может быть количеством дней, в течение которых участники придерживались определенной диеты, а переменная Y может быть рейтингом этих людей в гонке.

Читайте также:  IELTS General vs Academic: разница и сравнение

В таких данных можно сопоставить влияние переменной X на переменную Y. 

Порядковые данные основаны на рейтинговой системе. Например, в беге на 100 метров победителю может понадобиться 11 секунд, обладателю второго места - 11.5 секунды, а обладателю третьего места - 12.5 секунды.

Поскольку временной разрыв между рейтингами не определен, все, что вам известно, это ранги разных людей.  

Порядковые данные являются категориальными, то есть они определяют различные характеристики вещей. Он имеет естественный порядок ранжирования, что означает, что мы можем сортировать данные естественным образом. 

Порядковые данные имеют определенную категорию и непостоянную шкалу. Их основная роль заключается в том, чтобы охарактеризовать или оценить данные в соответствии с определенной шкалой атрибутов.

Он состоит из непараметрических данных, которые не подчиняются какому-либо определенному распределению или прогноз тенденция. 

Некоторыми примерами порядковых данных могут быть различные олимпийские медали, т. е. бронза, серебро и золото, а также буквенная система оценки результатов испытаний. 

Что такое интервальные данные? 

Интервальные данные, известные как целые числа, представляют собой тип данных, который измеряется по шкале, при этом каждая точка располагается на равном расстоянии от других.

Интервальные данные всегда представлены числами или числовыми значениями, в которых расстояние между двумя точками стандартизировано и равно. Этот вид данных имеет равномерную шкалу. 

Как следует из названия, интервальные данные основаны на непрерывной шкале. На температурной шкале есть такие значения, как 50 и 51 градус.

Вы знаете, что разница составляет один градус. 

Интервальные данные связаны с различиями между двумя последовательными значениями в определенной шкале. Промежуточное число на шкале имеет равное деление или даже разницу.

Разница между двумя значениями очевидна и может быть представлена ​​в виде регулярных и последовательных интервалов внутри каждого интервала. 

Читайте также:  APA против MLA: разница и сравнение

Он обычно используется в психологических исследованиях и не может быть подвергнут математическим операциям, таким как умножение или деление. 

Интервальные данные, как и данные об отношениях, содержат параметрические данные. Распределение этого типа данных внутри шкалы предсказуемо и признается типом параметрических данных. 

Он имеет произвольную нулевую точку на своей шкале. Это означает, что невозможно осмысленно умножить или разделить два значения или получить соотношение. 

Основные различия между порядковыми данными и интервальными данными 

  1. Порядковые данные больше связаны с порядком и ранжированием заданных данных, тогда как интервальные данные больше связаны с разницей между двумя разными значениями. 
  2. В порядковых данных нет уверенности в равных интервалах. В интервальных данных есть равные интервалы между всеми значениями. 
  3. Порядковые данные состоят из непараметрических данных, а интервальные данные состоят из параметрических данных. 
  4. В порядковых данных последовательность и шкала значений неодинаковы. В интервальных данных масштаб и последовательность значений очень однородны, т. е. разница между двумя значениями остается неизменной. 
  5. Порядковые данные раскрывают меньше информации, а интервальные данные, как правило, раскрывают больше информации. 
Рекомендации
  1. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/00346543071001105 
  2. https://www.archives-pmr.org/article/0003-9993(89)90151-2/abstract 

Последнее обновление: 13 июля 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

6 мыслей о «Порядковые данные против интервальных данных: разница и сравнение»

  1. Если бы я мог сделать одно предложение, я бы включил пример из реальной жизни, чтобы помочь читателям лучше понять концепции.

    Ответить
  2. Это довольно информативно, но я думаю, что часть об интервальных данных повторяет некоторую уже предоставленную информацию.

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!