Różnica między danymi porządkowymi a danymi interwałowymi

Dane dotyczące porządków w porównaniu z danymi interwałowymi

Zarówno dane porządkowe, jak i interwałowe są dwoma z czterech głównych typów danych lub klasyfikacji używanych w statystykach i innych powiązanych dziedzinach. Oba typy danych pozwalają na potrzebę klasyfikacji i wyrażania informacji.

Zarówno dane porządkowe, jak i dane interwałowe są również jednostką pomiaru dla wielkości danych. Przedstawiając dane na skalę, oba typy danych wskazują na opis porównania i kontrastów w skali.

Różnice między dwoma typami danych są następujące:

Dane porządkowe charakteryzują się naturalnym i wyraźnym zamówieniem, rankingiem lub sekwencją w skali. Również dane porządkowe nie są zaniepokojenia pewnością ani równością dwóch wartości. Nacisk kładziony jest na pozycję wartości.

Dane porządkowe mają zdefiniowaną kategorię, a ich skala jest opisywana jako nie jednolita. Ich głównym zastosowaniem jest opisanie danych w kolejności lub formie rankingu na podstawie konkretnej skali atrybutów.

Dane porządkowe można wyrażać w różnych formach i ze słowami takimi jak:

pierwszy drugi trzeci
Początek, środkowy, koniec
jeden, dwa, trzy i tak dalej…
A, B, C i tak dalej…
1, 2, 3 i tak dalej…
Niski, średni lub wysoki

Doskonałym przykładem byłaby również skala Likerta z wartościami od jednego do dziesięciu. Oprócz tworzenia zamówienia lub rankingu, nie ma dalszych informacji oprócz kierunku i organizacji, które można wyprowadzić z tego typu danych. Wszelkie relacje między wartościami również nie są jednolite ani niespójne w porównaniu z danymi interwałowymi. Nie ma również czynnika identyfikacyjnego ani odległości między dwiema zmiennymi.

Dane porządkowe są formą danych nieparametrycznych, które są rodzajem danych, które nie zakładają żadnego szczególnego 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 interwałowe kładą nacisk na różnice między dwiema kolejnymi wartościami w danej skali. Wartość pomiędzy ma równą różnicę w skali. Różnica między dwiema wartościami można łatwo zobaczyć i można scharakteryzować jako jednolite i spójne odstępy w każdym przedziale.

Dane interwałowe są często wykorzystywane w eksperymentach psychologicznych i nie mogą podlegać operacjom matematycznym mnożenia lub podziału.

W porównaniu z danymi porządkowymi, dane interwałowe mają bardziej znaczącą i ciągłą skalę pomiaru. Zawierają również więcej informacji ilościowych w porównaniu z danymi porządkowymi.
Ten typ danych ma jednolitą skalę.

Dane interwałowe są formą danych parametrycznych wraz z danymi współczynników. Jako forma danych parametrycznych rozkład w skali tego typu danych jest przewidywalny i wyróżniający.

Streszczenie:

1.Dane porządkowe są najbardziej zaniepokojone zamówieniem i rankingiem, podczas gdy dane interwałowe są zaniepokojone różnicami wartości w ramach dwóch kolejnych wartości.
2.Dane porządkowe kładą nacisk na pozycję w skali, podczas gdy dane interwałowe dotyczą różnic wartości dwóch wartości w skali.
3.Nie ma pewności równości w danych porządkowych, podczas gdy obecność równości w danych przedziałowych.
4.Skala i wartość różnic w sekwencji porządkowej nie jest jednolita, podczas gdy dwa czynniki w danych przedziałowych są jednolite.
5.Dane interwałowe są uważane za bardziej pouczające rodzaje danych ilościowych w porównaniu z danymi porządkowymi.
6.Dane interwałowe są formą danych parametrycznych, podczas gdy dane porządkowe są formą danych nieparametrycznych.
7.Dane interwałowe można również umieścić w sposób porządkowy.