Порядкові та інтервальні дані є двома з чотирьох основних типів даних або класифікацій, які використовуються в статистиці та суміжних областях. Обидва формати даних задовольняють потребу класифікувати та виражати інформацію.
Обидва типи даних важливі, оскільки вони надають користувачам інформацію, яку можна використовувати для розрахунку статистики з різних аспектів.
Ключові винесення
- Порядкові дані — це категоричні дані, які мають природний порядок або ранжування.
- Інтервальні дані — це числові дані з узгодженим масштабом із рівними інтервалами між значеннями.
- Порядкові дані можна сортувати, але не піддавати математичним операціям, тоді як інтервальні дані можна додавати, віднімати, множити та ділити.
Порядкові дані проти інтервальних даних
Порядкові дані — це тип категоріальних даних, де категорії мають природний порядок або ранжирування. Наприклад, запитання опитування пропонує людям оцінити свій рівень задоволеності продуктом або послугою. Інтервальні дані — це тип числових даних, де інтервали між значеннями рівні.
Порядкові дані визначаються чітким і природним упорядкуванням, ранжуванням або послідовністю на шкалі. Крім того, порядкові дані не піклуються про достовірність або рівність двох значень.
Підкреслюється позиція цінності. Це не-параметричний тип даних.
Це також має тенденцію пропонувати менше інформації, ніж інтервальні дані.
На відміну від порядкових даних, інтервальні дані пропонують більш значущу та безперервну шкалу вимірювання. Вони також дають більше кількісної інформації, ніж порядкові дані.
Це числові дані, що означає, що вони представляють кількісно визначені кількості чогось. Він забезпечує певну варіацію між будь-якими двома значеннями.
Ми можемо додавати або віднімати значення інтервальних даних значущим чином.
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Порядкові дані | Інтервальні дані |
|---|---|---|
| Занепокоєння | Більше стурбований порядком і рейтингом. | Більше стурбований різницею між двома значеннями. |
| Рівність | Немає впевненості в однакових інтервалах. | Є рівні інтервали. |
| Типи даних | Непараметричні дані | Параметричні дані |
| Однорідність | Послідовність і масштаб неоднорідні. | Масштаб рівномірний. |
| Інформація | Розкриває менше інформації | Розкриває більше інформації |
Що таке порядкові дані?
Порядкові дані – це організація даних на основі масштабу. Наприклад, змінна X може бути кількістю днів, протягом яких учасники отримували певну дієту, а змінна Y може бути рейтингом цих людей у перегонах.
У таких даних можливо співвіднести вплив змінної X на змінну Y.
Порядкові дані базуються на рейтинговій системі. Наприклад, у забігу на 100 метрів переможцю може знадобитися 11 секунд, другому — 11.5 секунди, третьому — 12.5 секунди.
Оскільки проміжок часу між рейтингами не визначено, все, що ви знаєте, це ранги різних осіб.
Порядкові дані є категоричними, тобто визначають різні характеристики речей. Він має природний порядок рангу, тобто ми можемо сортувати дані природним чином.
Порядкові дані мають певну категорію та неузгоджену шкалу. Їх основна роль полягає в тому, щоб характеризувати або оцінювати дані відповідно до певної шкали атрибутів.
Він складається з непараметричних даних, які не відповідають певному розподілу або прогноз тенденція
Деякими прикладами порядкових даних можуть бути різні олімпійські медалі, тобто бронзові, срібні та золоті, а також літерна система оцінювання результатів тестування.
Що таке інтервальні дані?
Інтервальні дані, відомі як ціле число, — це тип даних, який вимірюється за шкалою, причому кожна точка розміщується на однаковій відстані від інших.
Інтервальні дані завжди представлені числами або числовими значеннями, у яких відстань між двома місцями стандартизована та однакова. Цей тип даних має єдиний масштаб.
Як вказує назва, інтервальні дані базуються на безперервній шкалі. На температурній шкалі є такі значення, як 50 і 51 градус.
Ви знаєте, що різниця в один градус.
Інтервальні дані стосуються різниці між двома послідовними значеннями на певній шкалі. Проміжне число на шкалі має рівний розподіл або навіть різницю.
Різниця між двома значеннями очевидна і може бути представлена як регулярні та послідовні інтервали в межах кожного інтервалу.
Він зазвичай використовується в психологічних дослідженнях і не може бути підданий таким математичним операціям, як множення або ділення.
Інтервальні дані, як і дані співвідношення, містять параметричні дані. Розподіл даних цього типу в межах шкали є передбачуваним і розпізнається як тип параметричних даних.
Він має довільну нульову точку на своїй шкалі. Це означає, що немає способу помножити або розділити два значення чи отримати співвідношення.
Основні відмінності між порядковими та інтервальними даними
- Порядкові дані більше стурбовані порядком і ранжуванням даних, тоді як інтервальні дані більше стурбовані різницею між двома різними значеннями.
- У порядкових даних немає впевненості в рівності інтервалів. В інтервальних даних між усіма значеннями є рівні інтервали.
- Порядкові дані складаються з непараметричних даних, а інтервальні — з параметричних.
- У порядкових даних послідовність і шкала значень неоднорідні. В інтервальних даних шкала та послідовність значень дуже однакові, тобто різниця між двома значеннями залишається незмінною.
- Порядкові дані розкривають менше інформації, а дані з інтервалом, як правило, розкривають більше інформації.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/00346543071001105
- https://www.archives-pmr.org/article/0003-9993(89)90151-2/abstract
Останнє оновлення: 13 липня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Емма Сміт має ступінь магістра з англійської мови в коледжі Irvine Valley. З 2002 року працює журналістом, пише статті про англійську мову, спорт і право. Читайте більше про мене на ній біо сторінка.
Пояснення щодо інтервальних даних було особливо чітким і корисним.
Я вважаю, що більш глибокий приклад був би корисним.
Цікаво дізнатися більше про відмінності між порядковими та інтервальними даними.
Якби я міг зробити одну пропозицію, це було б включити приклад із реального світу, щоб допомогти читачам краще зрозуміти концепції.
Це досить інформативно, але я думаю, що частина про інтервальні дані повторює деяку вже надану інформацію.
Цю статтю було дуже цікаво прочитати, там багато корисної інформації.