? Misurazioni statistiche richiedono variabili , ma tutte le variabili non sono le stesse . Se si sta misurando le popolazioni di specie , si tratta di un tipo di variabile . Se si sta misurando le variazioni di temperatura , un’altra variabile è necessario. Se si sta misurando redditi pro capite , ancora è necessaria un’altra variabile . Se si misura la soddisfazione con un prodotto , è necessaria una variabile qualitativa . Quest’ultima variabile si chiama un numero ordinale . Variabili categoriali e Interval

Le diverse variabili statistiche includono categorico , intervallo , il rapporto e le variabili ordinali . Le variabili categoriali si riferiscono a tipi senza ordine . Gli uccelli , mammiferi , rettili e pesci sono tipi che possono essere nominati , ma non hanno ordine matematico in relazione l’uno all’altro . Variabili di intervallo sono variabili che riguardano ugualmente lungo una scala comune; per esempio , variazioni di temperatura , dove la differenza tra 50 e 60 gradi è uguale alla differenza tra i 60 ei 70 gradi – 10 gradi .

Rapporto e variabili ordinali

Rapporto iniziano con zero che rappresenta la parità tra due cose , e procedere a fattori rappresentano differenza relativa . Confrontando la popolazione della Cina agli Stati Uniti, un rapporto variabile potrebbe prendere gli Stati Uniti come base zero 311 milioni di persone , che dà la Cina , con 1,3 miliardi di persone , un valore del rapporto di 4.29 . La Cina ha 4.29 a quante più persone negli Stati Uniti . Variabili ordinali misurano qualità; per esempio , un sondaggio potrebbe dire, ” Con il tuo attuale governatore , sei : . ( 1 ) molto insoddisfatto , ( 2 ) insoddisfatto , ( 3) non hanno alcun parere , ( 4) soddisfatto o ( 5 ) molto soddisfatto ”

conclusioni

misurazione ordinale è progettato per trarre conclusioni , mentre altri metodi sono usati per descrivere conclusioni. Conclusioni descrittive organizzano fatti misurabili in modo che essi possono essere riassunte . Se un’analisi statistica del reddito medio pro capite in una città cambia più di tre anni , che il cambiamento può affermare quantitativamente . Nessuna inferenza , tuttavia , può essere disegnato sul perché la media cambiato . Quello che vedi è quello che ottieni : i numeri . Conclusioni inferenziali tentativo di vedere al di là dei numeri reali a qualche conclusione qualitativa , per esempio , “La maggior parte dei clienti di Frosty Boy Ice Cream sono soddisfatti “.

Ordinale misura Vantaggi

misurazione ordinale viene normalmente utilizzato per le indagini e questionari . L’analisi statistica è applicato alle risposte una volta che sono raccolti collocare le persone che hanno preso il sondaggio nelle varie categorie . I dati vengono poi confrontati per trarre inferenze e conclusioni sulla intera rilevata popolazione rispetto alle variabili specifiche . Il vantaggio di utilizzare la misurazione ordinale è la facilità di raccolta e categorizzazione . Se chiedete a una domanda del sondaggio senza fornire le variabili , le risposte sono suscettibili di essere così diversi che non possono essere convertiti in statistica .

Ordinale misura Svantaggi

Le stesse caratteristiche di misura ordinale che creano i suoi vantaggi creano anche alcuni svantaggi . Le risposte sono spesso così strette in relazione alla domanda che creano o magnificano pregiudizi che non viene preso in considerazione in l’indagine . Ad esempio , sulla questione sulla soddisfazione con il governatore , la gente potrebbe essere soddisfatto della sua prestazione di lavoro , ma arrabbiato per un recente scandalo sessuale . La domanda del sondaggio potrebbe portare agli intervistati di esprimere il proprio malcontento a proposito dello scandalo , nonostante la soddisfazione per la sua prestazione di lavoro – ma la conclusione statistica non differenziare

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