Was sind ordinale Daten?
In der Statistik sind ordinale Daten die Art von Daten, bei denen die Werte einer natürlichen Ordnung folgen. Eines der bemerkenswertesten Merkmale von Ordinaldaten ist, dass die Unterschiede zwischen den Datenwerten nicht bestimmt werden können oder bedeutungslos sind. Im Allgemeinen fehlt den Datenkategorien die Breite, die die gleichen Abstufungen des zugrunde liegenden Attributs darstellt.
In einigen Fällen können die Werte von Intervall- oder Verhältnisdaten gruppiert werden, um die Merkmale der Daten zu erhalten. Zum Beispiel werden die Einkommensbereiche als Ordinaldaten betrachtet, während das Einkommen selbst die Verhältnisdaten sind.
Im Gegensatz zu Intervall- oder Verhältnisdaten können Ordinaldaten nicht mit mathematischen Operatoren manipuliert werden. Aus diesem Grund ist das einzige verfügbare Maß für die zentrale TendenzZentrale TendenzDie zentrale Tendenz ist eine beschreibende Zusammenfassung eines Datensatzes durch einen einzigen Wert, der das Zentrum der Datenverteilung widerspiegelt. Zusammen mit der Variabilität für Datensätze, die ordinale Daten enthalten, ist der Median.
Verwendung von Ordinaldaten
Ordinale Daten werden häufig in verschiedenen Umfragen und Fragebögen verwendet. Ein Beispiel dafür ist die Likert-Skala, die Sie in vielen Umfragen finden. Die Likert-Skala listet die Kategorien der psychometrischen Skala auf, wie z. B. „stimme voll und ganz zu“, „stimme zu“ usw.
Viele Beispiele für diesen Datentyp sind in der Finanz- und Wirtschaftswissenschaft häufig anzutreffen. Nehmen wir einen Wirtschaftsbericht, in dem die Höhe des BIP untersucht wirdBruttoinlandsprodukt (BIP)Das Bruttoinlandsprodukt (BIP) ist ein Standardmaß für die wirtschaftliche Gesundheit eines Landes und ein Indikator für seinen Lebensstandard. Außerdem kann das BIP zum Vergleich des Produktivitätsniveaus verschiedener Länder herangezogen werden. von verschiedenen Ländern. Wenn der Bericht die Länder nach ihren BIP-Zahlen einstuft, sind die Ränge Beispiele für ordinale Daten.
Wie kann man die Daten analysieren?
Die einfachste Art, ordinale Daten zu analysieren, ist die Verwendung von Visualisierungstools. Die Daten können zum Beispiel in einer Tabelle dargestellt werden, in der jede Zeile eine bestimmte Kategorie angibt. Darüber hinaus können sie auch mit verschiedenen Diagrammen visualisiert werden. Das am häufigsten verwendete Diagramm zur Darstellung solcher Datentypen ist das Balkendiagramm.
Ordinale Daten können auch mit fortgeschrittenen statistischen Analysewerkzeugen wie HypothesentestsHypothesentestsHypothesentests sind eine Methode der statistischen Inferenz. Sie wird verwendet, um zu prüfen, ob eine Aussage über einen Populationsparameter richtig ist. Hypothesentest. Beachten Sie, dass die standardmäßigen parametrischen Methoden wie t-Test oder ANOVA nicht auf diese Art von Daten angewendet werden können. Die Hypothesenprüfung der Daten kann nur mit nichtparametrischen Tests wie dem Mann-Whitney U-Test oder dem Wilcoxon Matched-Pairs-Test durchgeführt werden.
Weitere Ressourcen
CFI ist der offizielle Anbieter der Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)™FMVA®-ZertifizierungSchließen Sie sich 850.000+ Studenten an, die für Unternehmen wie Amazon, J.P. Morgan und Ferrari arbeiten,
Zertifizierungsprogramm, das jeden in einen Weltklasse-Finanzanalysten verwandelt.
Um weiter zu lernen und Ihr Wissen über die Finanzanalyse zu erweitern, empfehlen wir Ihnen die folgenden zusätzlichen CFI-Ressourcen:
- Grundlagen der Statistik in der FinanzwirtschaftGrundlagen der Statistik in der FinanzwirtschaftEin solides Verständnis der Statistik ist von entscheidender Bedeutung für ein besseres Verständnis der Finanzwirtschaft. Darüber hinaus können statistische Konzepte den Anlegern dabei helfen,
- Gegenseitig ausschließende EreignisseGegenseitig ausschließende EreignisseIn der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie schließen sich zwei Ereignisse gegenseitig aus, wenn sie nicht gleichzeitig auftreten können. Das einfachste Beispiel für sich gegenseitig ausschließende
- MedianMedian ist ein statistisches Maß, das den mittleren Wert eines Datensatzes in aufsteigender Reihenfolge (d. h. vom kleinsten zum größten Wert) bestimmt. Der Median
- Quantitative AnalyseQuantitative AnalyseQuantitative Analyse ist der Prozess der Erfassung und Auswertung von messbaren und überprüfbaren Daten wie Einnahmen, Marktanteil und Löhne, um das Verhalten und die Leistung eines Unternehmens zu verstehen. Im Zeitalter der Datentechnik gilt die quantitative Analyse als der bevorzugte Ansatz, um fundierte Entscheidungen zu treffen.