Le misurazioni statistiche richiedono variabili, ma tutte le variabili non sono le stesse. Alcune variabili come peso o velocità o dollari spesi possono essere misurate con precisione. Le opinioni, tuttavia, sono una questione diversa. I pazienti possono valutare il loro livello di dolore su una scala da uno a dieci, o i frequentatori di film possono valutare quanto bene hanno goduto di un film che hanno appena visto. Questi tipi di indicatori sono misure ordinali. Non sono precisi il modo in cui le misure fisiche o economiche possono essere, ma le misure ordinali possono comunque fornire informazioni preziose per i ricercatori.

TL; DR (Troppo lungo, non letto)

Misure ordinali generalmente si riferiscono a sondaggi, in cui viene quantificata l'opinione dell'utente.

Variabili categoriali e intervallate

Le diverse variabili statistiche includono variabili categoriali, intervallo, rapporto e ordinali. Le variabili categoriali si riferiscono a tipi senza ordine. Uccelli, mammiferi, rettili e pesci sono tipi che possono essere nominati ma che non hanno alcun ordine matematico in relazione l'uno con l'altro. Le variabili di intervallo sono variabili che si riferiscono allo stesso modo su una scala comune; per esempio, le variazioni di temperatura, dove la differenza tra 50 e 60 gradi è uguale alla differenza tra 60 e 70 gradi - 10 gradi.

Rapporto e variabili ordinali

Le variabili di rapporto iniziano con zero rappresenta l'uguaglianza tra due cose e passa a fattori che rappresentano la differenza relativa. Confrontando la popolazione della Cina con gli Stati Uniti, una variabile di rapporto potrebbe portare gli Stati Uniti come base zero con 311 milioni di persone, il che dà alla Cina, con 1,3 miliardi di persone, un rapporto di 4,29. La Cina ha 4,29 persone come gli Stati Uniti. Le variabili ordinali misurano le qualità; per esempio, un sondaggio potrebbe dire: "Con il tuo attuale governatore, sei: (1) molto insoddisfatto, (2) insoddisfatto, (3) non ho un'opinione, (4) soddisfatto o (5) molto soddisfatto."

Conclusioni

La misurazione ordinale è progettata per inferire conclusioni, mentre altri metodi sono usati per descrivere conclusioni. Le conclusioni descrittive organizzano fatti misurabili in modo che possano essere riassunti. Se un'analisi statistica del reddito medio pro capite in una città cambia in tre anni, tale cambiamento può essere indicato quantitativamente. Nessuna deduzione, tuttavia, può essere tratta dal perché la media è cambiata. Quello che vedi è ciò che ottieni: i numeri. Le conclusioni inferenziali tentano di vedere oltre i numeri effettivi fino ad alcune conclusioni qualitative, ad esempio, "La maggior parte dei clienti di Gelato Frosty Boy è soddisfatta."

Vantaggi della misurazione ordinale

La misurazione ordinale viene normalmente utilizzata per sondaggi e questionari. L'analisi statistica viene applicata alle risposte una volta raccolte per collocare le persone che hanno inserito il sondaggio nelle varie categorie. I dati vengono quindi confrontati per trarre conclusioni e conclusioni sull'intera popolazione esaminata in relazione alle variabili specifiche. Il vantaggio dell'utilizzo della misurazione ordinale è la facilità di confronto e categorizzazione. Se si pone una domanda di sondaggio senza fornire le variabili, è probabile che le risposte siano così diverse da non poter essere convertite in statistiche.

Svantaggi della misurazione ordinaria

Le stesse caratteristiche della misurazione ordinale che creano la sua i vantaggi creano anche alcuni svantaggi. Le risposte sono spesso così strette in relazione alla domanda che creano o amplificano pregiudizi che non sono presi in considerazione nel sondaggio. Ad esempio, sulla domanda sulla soddisfazione del governatore, la gente potrebbe essere soddisfatta delle sue prestazioni lavorative, ma sconvolta da un recente scandalo sessuale. La domanda del sondaggio potrebbe indurre gli intervistati a dichiarare la loro insoddisfazione per lo scandalo, nonostante la soddisfazione per le sue prestazioni lavorative, ma la conclusione statistica non si differenzia.