順序データとは
統計において、順序データとは値が自然の順序に従っているデータのタイプです。 順序データの最も顕著な特徴は、データ値間の差異を決定できない、または意味がないことです。 一般に、データのカテゴリには、基礎となる属性の等しい増分を表す幅がありません。
いくつかのケースでは、データの特性を得るために間隔または比率データの値を一緒にグループ化することができます。 たとえば、収入の範囲は順序データとみなされ、収入自体は比率データです。
間隔または比率データとは異なり、順序データは数学演算子を使用して操作することができません。
区間データや比率データとは異なり、順序データは数学的演算子を用いて操作できません。このため、唯一の利用可能な指標は中心傾向です。中心傾向は、データ分布の中心を反映する単一の値を通じて、データセットの説明的要約を行うものです。
序数データの用途
序数データは、さまざまな調査やアンケートで一般的に採用されています。 多くの調査で見かけるリッカート尺度がその一例です。 Likert スケールには、「強く同意する」、「同意する」などの心理尺度のカテゴリがリストされています。
このデータ型のさまざまな例は、金融や経済で頻繁に遭遇することができます。 国内総生産（GDP）国内総生産（GDP）は、一国の経済的健全性の標準的な尺度であり、生活水準の指標です。 また、各国の生産性の比較にも利用されています。
データを分析する方法
序数データを分析する最も簡単な方法は、視覚化ツールを使用することです。 たとえば、データは、各行が明確なカテゴリを示す表で表示される場合があります。 さらに、さまざまなチャートを使用して視覚化することもできます。
順序データは、仮説検定などの高度な統計解析ツールを使って分析することもできます。仮説検定とは、統計的推論の手法の一つで、「仮説の検証」を行います。 母集団のパラメータに関する記述が正しいかどうかを検証するために使用されます。 仮説検定。 t検定やANOVAなどの標準的なパラメトリック手法は、このようなタイプのデータには適用できないことに注意してください。 データの仮説検証は、Mann-Whitney U 検定や Wilcoxon Matched-Pairs 検定などのノンパラメトリック検定を使用してのみ実施できます。
その他のリソース
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