Dans les statistiques, les données ordinales sont le type de données dans lesquelles les valeurs suivent un ordre naturel. L'une des caractéristiques les plus notables des données ordinales est que les différences entre les valeurs de données ne peuvent pas être déterminées ou sont dénuées de sens. En général, les catégories de données n'ont pas la largeur représentant les incréments égaux de l'attribut sous-jacent.
Dans certains cas, les valeurs des données d'intervalle ou de rapport peuvent être regroupées pour obtenir les caractéristiques des données. Par exemple, les fourchettes de revenus sont considérées comme des données ordinales tandis que le revenu lui-même est les données de ratio.
Contrairement aux données d'intervalle ou de rapport, les données ordinales ne peuvent pas être manipulées à l'aide d'opérateurs mathématiques. Pour cette raison, la seule mesure disponible de la tendance centrale de la tendance centrale de la tendance centrale est un résumé descriptif d'un ensemble de données à travers une valeur unique qui reflète le centre de la distribution des données. La médiane est associée à la variabilité des ensembles de données contenant des données ordinales.
Utilisations des données ordinales
Les données ordinales sont couramment utilisées dans diverses enquêtes et questionnaires. L'échelle de Likert que vous pouvez trouver dans de nombreuses enquêtes en est un exemple. L'échelle de Likert répertorie les catégories de l'échelle psychométrique telles que «Tout à fait d'accord», «D'accord», etc.
Divers exemples de ce type de données peuvent être fréquemment rencontrés en finance et en économie. Prenons un rapport économique qui examine les niveaux de PIB. Produit intérieur brut (PIB) Le produit intérieur brut (PIB) est une mesure standard de la santé économique d'un pays et un indicateur de son niveau de vie. En outre, le PIB peut être utilisé pour comparer les niveaux de productivité entre différents pays. de différents pays. Si le rapport classe les pays en fonction de leurs chiffres de PIB, les classements sont des exemples de données ordinales.
Comment analyser les données?
Le moyen le plus simple d'analyser les données ordinales consiste à utiliser des outils de visualisation. Par exemple, les données peuvent être présentées dans un tableau dans lequel chaque ligne indique une catégorie distincte. De plus, ils peuvent également être visualisés à l'aide de différents graphiques. Le graphique le plus couramment utilisé pour représenter ces types de données est le graphique à barres.
Les données ordinales peuvent également être analysées à l'aide d'outils d'analyse statistique avancés tels que le test d'hypothèse Test d'hypothèse Le test d'hypothèse est une méthode d'inférence statistique. Il est utilisé pour tester si une déclaration concernant un paramètre de population est correcte. Tests d'hypothèses . Notez que les méthodes paramétriques standard telles que le test t ou l'ANOVA ne peuvent pas être appliquées à de tels types de données. Le test d'hypothèse des données ne peut être effectué qu'en utilisant des tests non paramétriques tels que le test Mann-Whitney U ou le test Wilcoxon Matched-Pairs.
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