Co jsou to ordinální data?
Ordinální data jsou ve statistice takový typ dat, v nichž hodnoty mají přirozené pořadí. Jednou z nejvýznamnějších vlastností ordinálních dat je, že rozdíly mezi hodnotami dat nelze určit nebo jsou bezvýznamné. Obecně kategorie dat postrádají šířku představující stejné přírůstky základního atributu.
V některých případech lze hodnoty intervalových nebo poměrových dat seskupit a získat tak jejich charakteristiky. Například rozsahy příjmů jsou považovány za ordinální data, zatímco samotné příjmy jsou poměrovými daty.
Na rozdíl od intervalových nebo poměrových dat nelze s ordinálními daty manipulovat pomocí matematických operátorů. Z tohoto důvodu je jedinou dostupnou mírou centrální tendenceCentrální tendenceCentrální tendence je popisné shrnutí souboru dat prostřednictvím jediné hodnoty, která odráží střed rozdělení dat. Spolu s variabilitou je pro soubory dat, které obsahují ordinální data, určen medián.
Použití ordinálních dat
Ordinální data se běžně používají v různých průzkumech a dotaznících. Jedním z příkladů je Likertova stupnice, kterou můžete najít v mnoha průzkumech. Na Likertově stupnici jsou uvedeny kategorie psychometrické škály, například „rozhodně souhlasím“, „souhlasím“ atd.
S různými příklady tohoto typu dat se lze často setkat ve finančnictví a ekonomii. Vezměme si ekonomickou zprávu, která zkoumá úroveň HDPHrubý domácí produkt (HDP)Hrubý domácí produkt (HDP) je standardním měřítkem ekonomického zdraví země a ukazatelem její životní úrovně. Rovněž lze HDP použít k porovnání úrovně produktivity různých zemí. různých zemí. Pokud zpráva řadí země podle výše jejich HDP, jsou tyto řady příkladem ordinálních dat.
Jak analyzovat data?
Nejjednodušším způsobem analýzy ordinálních dat je použití vizualizačních nástrojů. Data lze například prezentovat v tabulce, v níž každý řádek označuje samostatnou kategorii. Kromě toho je lze vizualizovat také pomocí různých grafů. Nejčastěji používaným grafem pro zobrazení těchto typů dat je sloupcový graf.
Ordinální data lze analyzovat také pomocí pokročilých nástrojů statistické analýzy, jako je testování hypotézTestování hypotézTestování hypotéz je metoda statistického odvozování. Používá se k testování, zda je tvrzení týkající se populačního parametru správné. Testování hypotéz. Všimněte si, že na tyto typy dat nelze použít standardní parametrické metody, jako je t-test nebo ANOVA. Testování hypotéz o datech lze provádět pouze pomocí neparametrických testů, jako je Mannův-Whitneyho U test nebo Wilcoxon Matched-Pairs test.
Další zdroje
CFI je oficiálním poskytovatelem certifikace Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)™FMVA®Přidejte se k více než 850 000 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a Ferrari 
certifikační program, který je navržen tak, aby z kohokoli udělal prvotřídního finančního analytika.
Chcete-li se dále vzdělávat a rozvíjet své znalosti finanční analýzy, vřele doporučujeme další níže uvedené zdroje CFI:
- Základní pojmy statistiky ve financíchZákladní pojmy statistiky pro financeDůkladné pochopení statistiky je zásadně důležité pro lepší porozumění financím. Koncepty statistiky navíc mohou investorům pomoci sledovat
- Vzájemně se vylučující událostiVzájemně se vylučující událostiVe statistice a teorii pravděpodobnosti se dvě události vzájemně vylučují, pokud nemohou nastat současně. Nejjednodušším příkladem vzájemně se vylučujících událostí je
- MediánMedián je statistická míra, která určuje střední hodnotu souboru dat seřazenou vzestupně (tj. od nejmenší po největší hodnotu). Medián
- Kvantitativní analýzaKvantitativní analýzaKvantitativní analýza je proces shromažďování a vyhodnocování měřitelných a ověřitelných údajů, jako jsou příjmy, podíl na trhu a mzdy, s cílem pochopit chování a výkonnost podniku. V éře datových technologií je kvantitativní analýza považována za preferovaný přístup k přijímání informovaných rozhodnutí.