Vad är ordinaldata?
I statistiken är ordinaldata den typ av data där värdena följer en naturlig ordning. En av de mest anmärkningsvärda egenskaperna hos ordinaldata är att skillnaderna mellan datavärdena inte kan fastställas eller är meningslösa. I allmänhet saknar datakategorierna den bredd som representerar lika stora steg för det underliggande attributet.
I vissa fall kan värdena i intervall- eller kvotdata grupperas för att erhålla datans egenskaper. Till exempel betraktas inkomstintervallerna som ordinaldata medan själva inkomsten är kvotdata.
Till skillnad från intervall- eller kvotdata kan ordinaldata inte manipuleras med hjälp av matematiska operatorer. På grund av detta är det enda tillgängliga måttet på central tendensCentral tendensCentral tendensCentral tendens är en beskrivande sammanfattning av en datamängd genom ett enda värde som återspeglar mitten av datafördelningen. Tillsammans med variabiliteten för dataset som innehåller ordinaldata är medianen.
Användningar av ordinaldata
Ordinaldata används ofta i olika undersökningar och frågeformulär. Likertskalan som du kan hitta i många undersökningar är ett exempel. Likertskalan listar kategorierna i den psykometriska skalan såsom ”Instämmer helt och hållet”, ”Instämmer” etc.
Flera exempel på denna datatyp kan ofta påträffas inom finans och ekonomi. Tänk på en ekonomisk rapport som undersöker BNP-nivåerBruttonationalprodukt (BNP)Bruttonationalprodukten (BNP) är ett standardmått på ett lands ekonomiska hälsa och en indikator på dess levnadsstandard. BNP kan också användas för att jämföra olika länders produktivitetsnivåer. Om rapporten rangordnar länderna enligt deras BNP-siffror är rangordningarna exempel på ordinaldata.
Hur analyserar man data?
Det enklaste sättet att analysera ordinaldata är att använda visualiseringsverktyg. Data kan till exempel presenteras i en tabell där varje rad anger en distinkt kategori. Dessutom kan de också visualiseras med hjälp av olika diagram. Det vanligaste diagrammet för att representera sådana typer av data är stapeldiagrammet.
Ordinella data kan också analyseras med hjälp av avancerade statistiska analysverktyg som hypotesprövningHypotesprövningHypotesprövning är en metod för statistisk inferens. Den används för att testa om ett påstående om en populationsparameter är korrekt. Hypotesprövning. Observera att de parametriska standardmetoderna såsom t-test eller ANOVA inte kan tillämpas på sådana typer av data. Hypotesprövningen av data kan endast utföras med hjälp av icke-parametriska tester som Mann-Whitney U-testet eller Wilcoxon Matched-Pairs-testet.
Mer resurser
CFI är den officiella leverantören av Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)™FMVA®-certifieringenGå med i 850 000+ studenter som arbetar för företag som Amazon, J.P. Morgan, och Ferrari 
certifieringsprogram, som är utformat för att förvandla vem som helst till en finansanalytiker i världsklass.
För att fortsätta att lära dig och utveckla dina kunskaper om finansiell analys rekommenderar vi starkt de ytterligare CFI-resurserna nedan:
- Basic Statistics Concepts in FinanceBasic Statistics Concepts for FinanceEn gedigen förståelse för statistik är av avgörande betydelse för att hjälpa oss att bättre förstå finans. Dessutom kan statistiska begrepp hjälpa investerare att övervaka
- Mutually Exclusive EventsMutually Exclusive EventsI statistik och sannolikhetsteori är två händelser ömsesidigt uteslutande om de inte kan inträffa samtidigt. Det enklaste exemplet på ömsesidigt uteslutande
- MedianMedianMedian är ett statistiskt mått som bestämmer det mittersta värdet i en datamängd som listas i stigande ordning (dvs. från minsta till största värde). Medianen
- Kvantitativ analysKvantitativ analysKvantitativ analys är processen att samla in och utvärdera mätbara och verifierbara uppgifter som intäkter, marknadsandelar och löner för att förstå ett företags beteende och resultat. I datateknikens tidevarv anses kvantitativ analys vara det bästa sättet att fatta välgrundade beslut.