Что такое порядковые данные? (с примерами и причинами его использования)
8 июля 2021 г.
Сбор данных является важной частью исследовательского процесса. Одним из видов статистических измерений являются порядковые данные, которые исследователи собирают при распространении опросов, чтобы узнать о чувствах и привычках их участников. Знание того, как материализуются порядковые данные и причины их использования, может помочь вам подготовить свое исследование и эффективно интерпретировать ваши результаты. В этой статье мы определяем порядковые данные, обсуждаем их отличия от других типов измерений и приводим примеры их использования.
Что такое порядковые данные?
Порядковые данные — это данные, которые присваивают переменным определенные категории и ранги, но между каждой категорией имеется неравное пространство или вообще нет определенного пространства. Ранги являются иерархическими, начиная, например, от высшего к низшему или от наиболее частого к наименее частому. Исследователи часто используют порядковые данные для качественных исследований. Сами по себе данные не являются числовыми, но они могут использовать числа для группировки схожих переменных, что облегчает исследователям понимание полученных результатов.
Причины использования порядковых данных
Порядковые данные распространены в опросах и вопросниках, где исследователи могут побуждать респондентов отвечать на запросы с диапазоном ответов. Вот несколько причин, по которым вы можете использовать порядковые данные для вашего следующего качественного исследования:
Сбор демографической информации от респондентов
Обычный вопрос в опросах заключается в том, чтобы участники могли выбрать, к какой группе они принадлежат, что позволяет отслеживать количество участников в каждой группе и выявлять закономерности в их ответах. Поскольку некоторые демографические данные могут иметь определенную систему ранжирования, они представляют собой порядковые данные. Вот некоторые примеры:
Оценка уровня владения языком респондента
Другой способ использования порядковых данных — форматирование вопросов, оценивающих способность респондента справиться с задачей. Менеджеры по персоналу, например, могут спросить кандидатов на работу, насколько они компетентны в определенных навыках. Педагоги могут узнать об успеваемости учащегося. Вы также можете использовать вопрос со шкалой, чтобы определить уровень опыта респондента. Например, в заявлении о приеме на работу профессионалу может быть задан вопрос, как долго он проработал в отрасли. Варианты ответов могут включать:
Менее одного года
От одного до двух лет
От двух до пяти лет
Более пяти лет
Оценка удовлетворенности темой
Если вы хотите получить представление о том, как ваша аудитория относится к продукту или компании, вы можете использовать опросы удовлетворенности для получения порядковых данных. Варианты ответов могут предоставлять диапазон, и вы можете упорядочить их в соответствии с их значениями. Вот два примера отраслей, которые могут использовать анкеты для отслеживания удовлетворенности:
Удовлетворенность клиентов обслуживанием: например, продавцы часто поощряют клиентов заполнять опросы об их впечатлениях от покупок. В вопросах им может быть предложено выбрать ответ между «очень доволен» и «очень недоволен».
Мнения студентов. Колледжи и университеты часто распространяют анкеты, например, чтобы получить отзывы об обучении профессоров, наличии классов и мероприятиях в кампусе. В вопросе может быть просьба указать, интересует ли их событие, начиная от «полностью согласен» до «полностью не согласен».
Различия между порядковыми данными и другими типами данных
Помимо порядковых данных, существуют еще три типа статистических показателей: номинальные, интервальные и относительные данные. Вот различия между ними:
Номинальный против порядкового
Номинальные или категориальные данные организуют информацию по категориям. В отличие от порядковых данных, нет определенного способа ранжирования номинальных переменных. Цвет глаз является примером номинальной переменной. Если у одного респондента карие глаза, а у другого – зеленые, исследователь не может отметить, что карие глаза выше или больше, чем карие, и наоборот. Следовательно, то, что отличает именное от порядкового, — это возможность категоризировать элементы в последовательности.
Интервал против порядкового номера
Интервальные и порядковые переменные могут быть наиболее похожими статистическими показателями. Они оба присваивают категории фрагментам данных и ранжируют их от высшего к низшему. Тем не менее, с интервальными данными существует идентичное значение между каждым рангом.
Например, если исследователь оценивал температуру в комнате в течение дня, он мог собрать данные, а затем упорядочить результаты. Возможно, самая низкая температура была 50 градусов, средняя — 70 градусов, а самая высокая — 90 градусов. Между каждым результатом существует равное значение 20 градусов, что составляет интервал данных. Интервальные данные также могут иметь отрицательные значения.
Отношение против порядкового
Соотношение сочетает в себе характеристики других форм измерения. Вы можете классифицировать и упорядочивать элементы, что и делают порядковые данные. Между элементами также имеется равный интервал, который совпадает с интервальными данными. Однако данные отношения различаются, потому что существует определенное значение нуля, а элементы не могут быть отрицательными.
Например, возможно, группа студентов получила свои результаты теста, которые были 0, 50 и 100. Учитель может расположить оценки от самой высокой до самой низкой, и между каждой оценкой есть равное значение 50. Что делает соотношение переменных, так это то, что самая низкая оценка равна 0. Исследователи часто используют данные об отношениях для количественных исследований.
Примеры использования порядковых данных
Вот шесть примеров, когда исследователи могут использовать порядковые данные:
Уровень образования
Уровень образования является одним из наиболее распространенных примеров порядковых данных. Каждому уровню образования можно присвоить определенный ранг. Например, аттестат о среднем образовании имеет самый низкий ранг, а степень доктора наук — самый высокий.
Уровень образования повышается от уровня средней школы до уровня докторантуры, но сумма между каждой категорией не обязательно одинакова. Между аттестатом средней школы и степенью младшего специалиста может быть большее расстояние, чем между степенью младшего специалиста и степенью бакалавра. Точно так же степень бакалавра и степень магистра могут иметь больший разрыв, чем степень магистра и доктора.
Социоэкономический статус
Уровни доходов представляют собой еще один распространенный пример порядковых данных. Предположим, исследователь распространяет опрос и просит респондентов указать свой социально-экономический статус. Опрос организует каждый уровень от самой низкой суммы денег до самой высокой суммы денег. Категории исходят из низшего класса, среднего класса и высшего класса соответственно. Низший класс и средний класс имеют меньший разрыв в годовом доходе, чем средний класс и высший класс. Хотя они находятся рядом друг с другом по рангу, величина ценности между каждой категорией не одинакова.
Соглашение
В опросах часто используются шкалы, чтобы побудить респондентов указать позицию в диапазоне. Например, в вопросе с несколькими вариантами ответов может быть задан вопрос о том, категорически не согласен респондент, не согласен, является нейтральным, согласен или полностью согласен с темой. Шкала может варьироваться от очень недовольного ситуацией до безразличного, а затем до очень счастливого.
Однако количество эмоций между категорически несогласным и несогласным может быть меньше, чем между несогласным и нейтральным. Точно так же нейтрально и согласен может вызывать больше эмоций, чем согласен и полностью согласен. Поскольку все значения не всегда совпадают, ответы шкалы являются порядковыми данными.
Знание языков
Контрастные уровни владения языком служат примером порядковых данных. Изучая новый язык, вы можете быть новичком. По мере того, как вы будете практиковаться в изучении и произношении слов, вы сможете перейти к промежуточному этапу. Как только вы овладеете языком, вы станете бегло говорить. Тем не менее, существует несбалансированное значение между начальным и средним, а также средним и беглым, что делает категории порядковыми.
Возрастная группа
Возрастные демографические данные полезны для обозначения порядковых отношений. Предположим, группа людей согласилась принять участие в исследовании. Исследователь делит группы по возрасту. Младшие участники входят в категории детей, подростков и молодых людей, а участники старшего возраста – люди среднего или пожилого возраста. Исследователь отмечает неравное количество лет среди каждой категории. Например, существует небольшая разница в возрасте между детьми и подростками, а также значительная разница в возрасте между молодыми людьми и людьми среднего возраста. Таким образом, возрастные группы представляют собой порядковые данные.
Частота
В опросе исследователи форматируют вопросы по шкале, чтобы респонденты могли определить, как часто они выполняют то или иное действие. Например, исследователь хочет определить привычки молодых людей в социальных сетях. Они распространяют анкету, в которой спрашивается, как часто участники просматривают онлайн-платформу. Варианты ответов расположены в порядке от наиболее частых к наименее частым. Участники могут ответить «чрезвычайно часто» или «часто» на «не очень часто» или «совсем нет». Поскольку между каждым вариантом ответа нет присвоенного значения, информация, которую собирает исследователь, является порядковой.