Dane porządkowe a dane przedziałowe
Zarówno dane porządkowe, jak i przedziałowe są dwoma z czterech głównych typów danych lub klasyfikacji wykorzystywanych w statystykach i innych powiązanych polach. Oba typy danych pozwalają na klasyfikację i wyrażanie informacji.
Zarówno dane porządkowe, jak i dane przedziałowe są również jednostkami miary wielkości danych. Przedstawiając dane w skali, oba typy danych wskazują na opis porównania i kontrastów w skali.
Różnice między tymi dwoma typami danych są następujące:
Dane porządkowe charakteryzują się naturalnym i jasnym uporządkowaniem, rankingiem lub sekwencją w skali. Ponadto dane porządkowe nie dotyczą pewności ani równości między dwiema wartościami. Nacisk kładziony jest na pozycję wartości.
Dane porządkowe mają zdefiniowaną kategorię, a ich skala jest opisana jako niejednolita. Ich głównym zastosowaniem jest opisywanie danych w kolejności lub w formie rankingu na podstawie określonej skali atrybutów.
Dane porządkowe można wyrazić w różnych formach i za pomocą słów takich jak:
pierwszy drugi trzeci
początek, środek, koniec
raz, dwa, trzy itd.…
A, B, C itd.…
1, 2, 3 itd.…
Niski, średni lub wysoki
Doskonałym przykładem byłaby również skala Likerta z wartościami od jednego do dziesięciu. Oprócz formowania zamówienia lub rankingu nie ma żadnych innych informacji poza kierunkiem i organizacją, które można by uzyskać na podstawie tego rodzaju danych. Wszelkie relacje między wartościami również nie są jednolite lub niespójne w porównaniu z danymi przedziału. Nie ma również czynnika identyfikującego ani odległości między dwiema zmiennymi.
Dane porządkowe są formą danych nieparametrycznych, które są rodzajem danych, które nie zakładają żadnego konkretnego wzorca rozkładu lub przewidywalności. Dane nominalne są również formą danych nieparametrycznych.
Jest to forma danych parametrycznych wraz z danymi współczynnika. Jako forma danych parametrycznych rozkład w skali tego typu danych jest przewidywalny.
Z drugiej strony dane przedziałowe kładą nacisk na różnice między dwiema kolejnymi wartościami w danej skali. Wartość pośrednia ma równy podział, a nawet różnicę w skali. Różnicę między dwiema wartościami można łatwo dostrzec i można ją scharakteryzować jako jednolite i spójne przedziały w ramach każdego przedziału.
Dane interwałowe są często wykorzystywane w eksperymentach psychologicznych i nie mogą podlegać matematycznym operacjom mnożenia lub dzielenia.
W porównaniu z danymi porządkowymi dane przedziałowe mają bardziej znaczący i ciągłą skalę pomiaru. Zawierają także więcej informacji ilościowych w porównaniu do danych porządkowych.
Ten typ danych ma jednolitą skalę.
Dane przedziałowe są formą danych parametrycznych wraz z danymi współczynników. Jako forma danych parametrycznych rozkład w skali tego typu danych jest przewidywalny i rozróżnialny.
Streszczenie:
1. Dane ogólne są najbardziej zaniepokojone kolejnością i rankingiem, podczas gdy dane przedziałowe dotyczą różnic wartości w dwóch kolejnych wartościach.
2. Dane ogólne kładą nacisk na pozycję w skali, podczas gdy dane przedziałowe dotyczą różnic wartości dwóch wartości w skali.
3. Nie ma pewności równości w danych porządkowych, podczas gdy występuje równość w danych przedziałów.
4. Skala i wartość różnic w sekwencji porządkowej nie są jednolite, podczas gdy dwa czynniki w danych przedziałów są jednolite.
5. Dane interwałowe są uważane za bardziej pouczające rodzaje danych ilościowych w porównaniu do danych porządkowych.
6. Dane interwałowe są formą danych parametrycznych, podczas gdy dane porządkowe są formą danych nieparametrycznych.
7. Dane interwałowe można również umieszczać w porządku porządkowym.