Порядковые и интервальные данные - это два из четырех основных типов данных или классификаций, используемых в статистике и связанных полях. Оба формата данных удовлетворяют потребности в категоризации и выражении информации. Оба типа данных важны, потому что они предоставляют пользователям информацию, которую можно использовать для расчета статистики по различным аспектам.
Порядковые данные и интервальные данные
Разница между порядковыми данными и интервальными данными заключается в том, что порядковые данные не имеют единой шкалы или последовательности, тогда как интервальные данные имеют очень однородную шкалу, что означает, что разница между любыми двумя значениями остается неизменной. Порядковые данные не являются параметрическими, тогда как интервальные данные являются параметрическими данными.
Порядковые данные идентифицируются четким и естественным порядком, ранжированием или последовательностью на шкале. Более того, порядковые данные не заботятся о достоверности или равенстве двух значений. Подчеркивается позиция ценности. Это непараметрический тип данных. Также он предлагает меньше информации, чем интервальные данные.
В отличие от порядковых данных, интервальные данные предлагают более значимую и непрерывную шкалу измерения. Они также дают больше количественной информации, чем порядковые данные. Это числовые данные, которые означают, что они представляют количественно измеримые количества чего-либо. Он обеспечивает определенную вариацию между любыми двумя значениями. Мы можем значимым образом складывать или вычитать значения интервальных данных.
Таблица сравнения порядковых данных и интервальных данных
| Параметры сравнения | Порядковые данные | Интервальные данные |
| Беспокойство | Больше заботит порядок и ранжирование. | Больше беспокоит разница между двумя значениями. |
| Равенство | Нет уверенности в равных интервалах. | Есть равные интервалы. |
| Типы данных | Непараметрические данные | Параметрические данные |
| Единообразие | Последовательность и масштаб неоднородны. | Масштаб однородный. |
| Информация | Выявляет меньше информации | Раскрывает дополнительную информацию |
Что такое порядковые данные?
Порядковые данные - это организация данных на основе шкалы. Например, переменная X может быть количеством дней, в течение которых участникам давали определенную диету, а переменная Y могла быть рейтингом этих людей в гонке. Возможно коррелировать влияние переменной X на переменную Y в таких данных.
Порядковые данные основаны на рейтинговой системе. Например, в беге на 100 метров победитель может занять 11 секунд, занявший второе место - 11,5 секунды, а занявший третье место - 12,5 секунды. Поскольку временной интервал между рейтингами не определен, все, что вы знаете, - это звания разных людей.
Порядковые данные - это категориальные данные, что означает, что они определяют различные характеристики вещей. Он имеет естественный порядок ранжирования, что означает, что мы можем сортировать данные естественным образом.
Порядковые данные имеют определенную категорию и непоследовательную шкалу. Их основная роль - характеризовать или оценивать данные в соответствии с определенной шкалой атрибутов. Он состоит из непараметрических данных, которые не соответствуют какому-либо определенному распределению или тенденции прогнозов.
Некоторыми примерами порядковых данных могут быть различные олимпийские медали, т. Е. Бронзовые, серебряные и золотые, а также буквенная система оценки результатов тестирования.
Что такое интервальные данные?
Интервальные данные, часто называемые целыми числами, представляют собой тип данных, который измеряется по шкале, причем каждая точка помещается на равном расстоянии от других. Данные интервала всегда представлены числами или числовыми значениями, в которых расстояние между двумя местами стандартизировано и равно. Такие данные имеют единый масштаб.
Данные интервала, как видно из названия, основаны на непрерывной шкале. На шкале температур есть такие значения, как 50 и 51 градус. Вы знаете, что разница составляет один градус.
Интервальные данные связаны с различиями между двумя последовательными значениями по определенной шкале. Промежуточное число на шкале имеет равное разделение или даже разницу. Разница между двумя значениями очевидна, и ее можно представить как регулярные и последовательные интервалы в пределах каждого интервала.
Он обычно используется в психологических исследованиях и не может быть подвергнут математическим операциям, таким как умножение или деление.
Данные интервалов, как и данные о соотношении, содержат параметрические данные. Распределение этого типа данных внутри шкалы предсказуемо и распознается как тип параметрических данных.
Имеет произвольную нулевую точку своей шкалы. Это означает, что невозможно осмысленно умножить или разделить два значения или получить соотношение.
Основные различия между порядковыми данными и интервальными данными
Вывод
Порядковые и интервальные данные - это два типа единиц измерения данных. При отображении данных на шкале оба типа данных соответствуют описанию сравнений и контрастов внутри шкалы.
В результате основное различие между порядковыми и интервальными данными состоит в том, что шкала порядковых данных неоднородна, тогда как шкала интервальных данных единообразна. Другое отличие состоит в том, что порядковые данные содержат меньше информации, чем интервальные.
Порядковые данные можно использовать в опросах и анкетах, потому что они имеют очень упорядоченный характер. Интервальные данные могут использоваться для статистических исследований, научных исследований, чтобы узнать различные вероятности, школьные оценки и т. Д.
Некоторыми примерами порядковых данных являются рейтинги фильмов, воинские звания, политический рейтинг, социально-экономический статус и т. Д. Некоторые примеры интервальных данных - это результаты тестов, такие как SAT, ACT и т. Д., Температура, тесты IQ, возраст, шкала pH, кредитный рейтинг., время в течение дня в 12-часовом формате и т. д. Интервальные данные также используются в научных данных из-за их надежности.
