Co to są dane porządkowe?
W statystyce dane porządkowe są typem danych, w których wartości są uporządkowane w sposób naturalny. Jedną z najbardziej zauważalnych cech danych porządkowych jest to, że różnice pomiędzy wartościami danych nie mogą być określone lub są bez znaczenia. Ogólnie rzecz biorąc, kategorie danych nie mają szerokości reprezentującej równe przyrosty atrybutu bazowego.
W niektórych przypadkach wartości danych przedziałowych lub stosunkowych mogą być grupowane razem w celu uzyskania charakterystyki danych. Na przykład, przedziały dochodu są uważane za dane porządkowe, podczas gdy sam dochód jest danymi stosunkowymi.
W przeciwieństwie do danych przedziałowych lub stosunkowych, danymi porządkowymi nie można manipulować za pomocą operatorów matematycznych. Z tego powodu, jedyna dostępna miara tendencji centralnejTendencja centralnaTendencja centralna jest opisowym podsumowaniem zbioru danych poprzez pojedynczą wartość, która odzwierciedla środek rozkładu danych. Wraz ze zmiennością dla zbiorów danych, które zawierają dane porządkowe jest mediana.
Usługi danych porządkowych
Dane porządkowe są powszechnie stosowane w różnych ankietach i kwestionariuszach. Jednym z przykładów jest skala Likerta, którą można znaleźć w wielu ankietach. Skala Likerta wymienia kategorie skali psychometrycznej, takie jak „Zdecydowanie zgadzam się”, „Zgadzam się” itp.
Różne przykłady tego typu danych można często spotkać w finansach i ekonomii. Rozważmy raport ekonomiczny, który bada poziomy PKBProdukt krajowy brutto (PKB)Produkt krajowy brutto (PKB) jest standardową miarą zdrowia gospodarczego kraju i wskaźnikiem jego poziomu życia. PKB może być również wykorzystany do porównania poziomów produktywności pomiędzy różnymi krajami. różnych krajów. Jeśli raport klasyfikuje kraje według ich PKB, są to przykłady danych porządkowych.
Jak analizować dane?
Najprostszym sposobem analizy danych porządkowych jest użycie narzędzi wizualizacyjnych. Na przykład, dane mogą być przedstawione w tabeli, w której każdy wiersz oznacza odrębną kategorię. Dodatkowo można je również wizualizować za pomocą różnych wykresów. Najczęściej używanym wykresem do przedstawiania tego typu danych jest wykres słupkowy.
Dane porządkowe mogą być również analizowane przy użyciu zaawansowanych narzędzi analizy statystycznej, takich jak testowanie hipotezTestowanie hipotezTestowanie hipotez jest metodą wnioskowania statystycznego. Służy do sprawdzenia, czy stwierdzenie dotyczące parametru populacji jest prawdziwe. Testowanie hipotez. Należy pamiętać, że standardowe metody parametryczne takie jak t-test czy ANOVA nie mogą być zastosowane do tego typu danych. Testowanie hipotez może być przeprowadzone tylko przy użyciu testów nieparametrycznych, takich jak test U Manna-Whitneya lub test Wilcoxona Matched-Pairs.
Więcej zasobów
CFI jest oficjalnym dostawcą certyfikatu Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)™FMVA® Dołącz do 850 000+ studentów, którzy pracują dla takich firm jak Amazon, J.P. Morgan, i Ferrari 
program certyfikacji, zaprojektowany, aby przekształcić każdego w światowej klasy analityka finansowego.
Aby kontynuować naukę i rozwijać swoją wiedzę na temat analizy finansowej, gorąco polecamy dodatkowe zasoby CFI poniżej:
- Podstawowe koncepcje statystyczne w finansachPodstawowe koncepcje statystyczne dla finansówSolidne zrozumienie statystyki jest niezwykle ważne, aby pomóc nam lepiej zrozumieć finanse. Ponadto, koncepcje statystyczne mogą pomóc inwestorom monitorować
- Wzajemnie wykluczające się zdarzeniaW statystyce i teorii prawdopodobieństwa, dwa zdarzenia są wzajemnie wykluczające się, jeśli nie mogą wystąpić w tym samym czasie. Najprostszy przykład wzajemnie wykluczających się zdarzeń
- MedianaMediana jest miarą statystyczną, która określa środkową wartość zbioru danych uporządkowaną rosnąco (tj. od najmniejszej do największej wartości). Mediana
- Analiza ilościowaAnaliza ilościowa jest procesem zbierania i oceny mierzalnych i weryfikowalnych danych, takich jak przychody, udział w rynku i płace, w celu zrozumienia zachowania i wydajności firmy. W dobie technologii danych, analiza ilościowa jest uważana za preferowane podejście do podejmowania świadomych decyzji.