Tilastoissa järjestysdata on tietotyyppi, jossa arvot seuraavat luonnollista järjestystä. Yksi järjestysdatan merkittävimmistä piirteistä on, että data-arvojen eroja ei voida määrittää tai ne ovat merkityksettömiä. Yleensä tietoluokista puuttuu leveys, joka edustaa taustalla olevan attribuutin yhtä suuria lisäyksiä.
Joissakin tapauksissa intervalli- tai suhdetietojen arvot voidaan ryhmitellä yhteen tietojen ominaisuuksien saamiseksi. Esimerkiksi tulotasoja pidetään järjestystiedoina, kun taas tulot itse ovat suhdetietoja.
Toisin kuin intervalli- tai suhdedataa, järjestysdataa ei voida käsitellä matemaattisten operaattoreiden avulla. Tästä syystä ainoa käytettävissä oleva keskitaipumuksen keskitaipumuksen keskitaipumuksen mitta on kuvaava yhteenveto tietojoukosta yhden arvon kautta, joka heijastaa tiedonjakelun keskipistettä. Järjestysdataa sisältävien tietojoukkojen vaihtelevuuden lisäksi mediaani.
Järjestysdatan käyttö
Järjestysdataa käytetään yleisesti erilaisissa kyselyissä ja kyselyissä. Likert-asteikko, jonka saatat löytää monissa tutkimuksissa, on yksi esimerkki. Likert-asteikko listaa psykometrisen asteikon luokat, kuten ”Vahvasti samaa mieltä”, ”Hyväksyn” jne.
Erilaisia esimerkkejä tämän tyyppisestä tietotyypistä voidaan usein kohdata rahoituksessa ja taloustieteessä. Tarkastellaan taloudellista raporttia, jossa tutkitaan BKT: n tasoa. Bruttokansantuote (BKT) Bruttokansantuote (BKT) on vakio mittari maan taloudellisesta terveydestä ja indikaattori maan elintasosta. Myös BKT: tä voidaan käyttää tuottavuuden vertaamiseen eri maiden välillä. eri maista. Jos raportti luokittelee maat niiden BKT-lukujen mukaan, rivit ovat esimerkkejä järjestystiedoista.
Kuinka tietoja voidaan analysoida?
Yksinkertaisin tapa analysoida järjestysdataa on käyttää visualisointityökaluja. Tiedot voidaan esimerkiksi esittää taulukossa, jossa kukin rivi osoittaa erillisen luokan. Lisäksi ne voidaan myös visualisoida käyttämällä erilaisia kaavioita. Yleisimmin käytetty kaavio tällaisten tietojen esittämiseen on pylväskaavio.
Tavalliset tiedot voidaan analysoida myös käyttämällä kehittyneitä tilastollisia analyysityökaluja, kuten hypoteesitestaus Hypoteesitestaus Hypoteesitestaus on menetelmä tilastolliseen päättelyyn. Sitä käytetään testaamaan, onko väestöparametriä koskeva väite oikea. Hypoteesin testaus . Huomaa, että vakioparametreja, kuten t-testi tai ANOVA, ei voida soveltaa tällaisiin tietoihin. Tietojen hypoteesitestaus voidaan suorittaa vain käyttämällä ei-parametreja testejä, kuten Mann-Whitney U -testi tai Wilcoxon Matched-Pairs -testi.
Lisää resursseja
Rahoitus on virallinen rahoitusmallinnus- ja arvostusanalyytikon (FMVA) ™ FMVA® -sertifiointi. Liity 350 600+ opiskelijaan, jotka työskentelevät Amazonin, J.P.Morganin ja Ferrarin sertifiointiohjelmissa.
Jotta voisit oppia ja kehittää taloudellisen analyysin tietosi, suosittelemme alla olevia lisärahoitusresursseja:
- Rahoituksen perustilastokäsitteet Rahoituksen perustilastokäsitteet Tilastojen vahva tuntemus on ratkaisevan tärkeää, jotta voimme paremmin ymmärtää taloutta. Lisäksi tilastokonseptit voivat auttaa sijoittajia seuraamaan
- Keskinäisesti poissulkevat tapahtumat Keskinäisesti poissulkevat tapahtumat Tilastoissa ja todennäköisyysteoriassa kaksi tapahtumaa sulkevat toisensa pois, jos ne eivät voi tapahtua samanaikaisesti. Yksinkertaisin esimerkki toisistaan poissulkevista
- Mediaani Mediaani Mediaani on tilastollinen mitta, joka määrittää nousevan järjestyksen mukaisen tietojoukon keskiarvon (ts. Pienimmästä suurimpaan). Mediaani
- Kvantitatiivinen analyysi Kvantitatiivinen analyysi Kvantitatiivinen analyysi on prosessi, jolla kerätään ja arvioidaan mitattavissa olevia ja todennettavissa olevia tietoja, kuten tulot, markkinaosuus ja palkat, liiketoiminnan käyttäytymisen ja suorituskyvyn ymmärtämiseksi. Tietotekniikan aikakaudella kvantitatiivista analyysia pidetään ensisijaisena lähestymistapana tietoon perustuvien päätösten tekemisessä.
